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J-GLOBAL ID：202202278092759596   整理番号：22A0681562

高次元スモールワールドネットワークにおける流行動態【JST・京大機械翻訳】

Epidemic dynamics on higher-dimensional small world networks

著者 (7件)： Wang Haiying (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, 334 Jungong Road, Shanghai, 200093, China) ,  Moore Jack Murdoch (School of Physics Science and Engineering, Tongji University, 1239 Siping Road, Shanghai, 200092, Western Australia, China) ,  Small Michael (Complex Systems Group, Department of Mathematics and Statistics, University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, 6009, Australia) ,  Small Michael (Mineral Resources, CSIRO, 26 Dick Perry Ave, Kensington, 6151, Western Australia, Australia) ,  Wang Jun (School of Economics and Management, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Beijing, 100191, China) ,  Yang Huijie (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, 334 Jungong Road, Shanghai, 200093, China) ,  Gu Changgui (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, 334 Jungong Road, Shanghai, 200093, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 421  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 次元はネットワーク上の動的プロセスを支配する。日常生活で遭遇する社会的および技術的ネットワークは,広範囲の寸法を延ばすが,有限次元ネットワーク上での拡散の研究は,通常,1次元または2次元に制限される。拡散プロセスに対する寸法の影響の調査を容易にするために,柔軟な高次元小世界ネットワークモデルを定義し,その構造特性の寸法依存性を特性化した。続いて,著者らは,検疫と隔離戦略によるCOVID-19-インスパイアード感受性曝露感染(SEIR)流行プロセスの,平均場,対近似,絡み合った連続Markov連鎖および確率的離散Markov連鎖モデルを導き,各モデルは,初期感受性個体群における感染の導入された無限レベルが収縮または成長するかどうかを決定する基本的生殖数R_0を同定した。これらの4つの連続状態モデルを離散状態モンテカルロシミュレーションと共に適用し,拡散がモデルパラメータでどのように変化するかを解析した。ネットワーク特性とモンテカルロシミュレーションの成果は,寸法または再配線速度によって実質的に変化したが,連続状態モデルの予測はわずかに変化した。異なる傾向は流行モデルパラメータに対して現れる:これらの変化として,モンテカルロ変化の結果は連続状態法よりも少ない。さらに,広範囲の条件下で,4つの連続状態近似は,モンテカルロシミュレーションの結果から類似の偏差を示した。このバイアスは,対近似モデルを使用するとき,通常最小であり,ネットワークサイズによってわずかに変化し,次元または再配線速度によって減少した。最後に,ネットワーク効率とネットワークサイズを同時に考慮することにより,モンテカルロと連続状態モデルの間の不一致を特性化した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  拡散 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  配線 ,  Markov連鎖 ,  近似法 ,  感染 ,  モデル ,  二次元 ,  一次元 ,  個体群 ,  *流行 ,  *次元
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ネットワーク次元 ,  小世界モデル ,  モデル誤差 ,  拡散動力学 ,  流行拡大

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  データ保護  (JD01020V) ,  研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高次元 ,  スモールワールドネットワーク ,  流行