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J-GLOBAL ID：202202291416242880   整理番号：22A0905182

COVID-19感染波の予測に向けて:酔歩モンテカルロシミュレーションアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Towards predicting COVID-19 infection waves: A random-walk Monte Carlo simulation approach

著者 (2件)： Mahapatra D.P. (Department of Physics, Utkal University, Vani Vihar, Bhubaneshwar 751004, India) ,  Triambak S. (Department of Physics and Astronomy, University of the Western Cape, P/B X17, Bellville 7535, South Africa)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 156  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  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： 表現型と決定論的モデルは,流行における伝達パラメータの推定と,その成長軌跡の予測にしばしば用いられる。このような解析は,通常,単一ピーク発生動力学に基づいている。現在のCOVID-19パンデミックの見地から,複数のピーク構造による観察された流行性成長をよりよく理解する必要性があり,特に第一原理法を用いている。著者らの以前の研究[Physica A 574,126014(2021)]のラインに沿って,接触相互作用を通してCOVID-19広がりをより良く理解するために2Dランダムウォークモンテカルロ計算を適用した。ロックダウンシナリオと,他のすべての制御介入は,確率的に相互作用する集団内の移動性制限と感染率の調節を通して課される。感受性,感染および回復個体群を,時間にわたって追跡し,微分方程式の解に頼ることなく,毎日の感染率を得た。インド,セルビア,南アフリカおよび米国の4か国に対応する人口密度についてシミュレーションを行った。すべての場合,我々の結果は観察された感染成長速度を捉える。さらに重要なことに,シミュレーションモデルは妥当な精度で感染の二次および三次波を予測することを示した。多重波構造のこの予測的性質は,現在のパンデミックにおける緩和戦略の計画に役立つ簡単で効果的なツールを提供する。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 ,  *シミュレーション ,  相互作用 ,  微分方程式 ,  シミュレーションモデル ,  表現型 ,  多重化 ,  *感染 ,  緩和現象 ,  *酔歩 ,  二次元 ,  個体群 ,  パラメータ推定 ,  流行 ,  成長速度
準シソーラス用語： *モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  ランダムウォーク ,  モンテカルロシミュレーション ,  流行性波

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： COVID-19 ,  感染 ,  酔歩 ,  モンテカルロシミュレーション