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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.100.2019.tde-16012019-173906
Documento
Autor
Nome completo
Cristiane Dias de Souza Martorello
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Hase, Masayuki Oka (Presidente)
Pereira, Marcone Corrêa
Rodrigues Neto, Camilo
Vannucchi, Fabio Stucchi
Título em inglês
Epidemiology in complex networks - modified heterogeneous mean-field model
Palavras-chave em inglês
Networks
Scale-free network
SIS model
Resumo em inglês
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
Título em português
Epidemiologia em redes complexas - modelo de campo médio heterogêneo modificado
Palavras-chave em português
Modelo SIS
Rede livre de escala
Redes
Resumo em português
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)
Data de Publicação
2019-02-06
 
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