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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.100.2019.tde-16012019-173906
Document
Auteur
Nom complet
Cristiane Dias de Souza Martorello
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2019
Directeur
Jury
Hase, Masayuki Oka (Président)
Pereira, Marcone Corrêa
Rodrigues Neto, Camilo
Vannucchi, Fabio Stucchi
Titre en anglais
Epidemiology in complex networks - modified heterogeneous mean-field model
Mots-clés en anglais
Networks
Scale-free network
SIS model
Resumé en anglais
The study of complex networks presented a huge development in last decades. In this dissertation we want to analyze the epidemic spread in scale-free networks through the Susceptible - Infected - Susceptible (SIS) model. We review the fundamental concepts to describe complex networks and the classical epidemiological models. We implement an algorithm that produces a scale-free network and explore the Quenched Mean-Field (QMF) dynamics in a scale-free network. Moreover, we simulate a change on the topology of the network according to the states of the nodes, and it generates a positive epidemic threshold. We show analytically that the fraction of infected vertices follows a power-law distribution in the vicinity of this critical point
Titre en portugais
Epidemiologia em redes complexas - modelo de campo médio heterogêneo modificado
Mots-clés en portugais
Modelo SIS
Rede livre de escala
Redes
Resumé en portugais
O estudo de redes complexas tem se desenvolvido muito nos últimos anos. Nesta dissertação queremos analisar o processo de propagação de epidemia em redes livres de escala através do modelo Suscetível - Infectado - Suscetível (SIS). Apresentamos uma revisão de redes e as principais características dos modelos epidemiológicos clássicos. Implementamos um algoritmo que produz uma rede livre de escala dado um expoente e exploramos a dinâmica do modelo Quenched Mean-Field (QMF) inserido em uma rede livre de escala. Além disso, foi simulada uma possível alteração na topologia da rede, devido aos estados dos vértices infectados, que gerou um limiar epidêmico positivo no modelo e a probabilidade de vértices infectados seguiu uma lei de potência na vizinhança desse ponto crítico
 
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Dissertacao_16jan.pdf (1,017.89 Kbytes)
Date de Publication
2019-02-06
 
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