Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2010.tde-27052013-085717
Document
Author
Full name
Valdivino Vargas Junior
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2010
Supervisor
Committee
Machado, Fabio Prates (President)
Lebensztayn, Élcio
Martinez, Mauricio Zuluaga
Prado, Fernando Pigeard de Almeida
Sobottka, Marcelo
Title in Portuguese
Modelagem de epidemias via sistemas de partÃculas interagentes
Keywords in Portuguese
modelo epidêmico
processo de ramificação
transição de fase
Abstract in Portuguese
Estudamos um sistema de partÃculas a tempo discreto cuja dinâmica é a seguinte. Considere que no instante inicial sobre cada inteiro não negativo há uma partÃcula, inicialmente inativa. A partÃcula da origem é ativada e instantaneamente ativa um conjunto aleatório contÃguo de partÃculas que estão a sua direita. Como regra, no instante seguinte ao que foi ativada, cada partÃcula ativa realiza esta mesma dinâmica de modo independente de todo o resto. Dizemos que o processo sobrevive se em qualquer momento sempre há ao menos uma partÃcula ativa. Chamamos este processo de Firework, associando a dinâmica de ativação de uma partÃcula inativa a uma infecção ou explosão. Nosso interesse é estabelecer se o processo tem probabilidade positiva de sobrevivência e apresentar limites para esta probabilidade. Isto deve ser feito em função da distribuição da variável aleatória que define o raio de ação de uma partÃcula. Associando o processo de ativação a uma infecção, podemos pensar este modelo como um modelo epidêmico. Consideramos também algumas variações dessa dinâmica. Dentre elas, variantes com partÃculas distribuÃdas sobre a semirreta dos reais positivos (nesta vertente, existem condições para as distâncias entre partÃculas consecutivas) e também com as partÃculas distribuÃdas sobre vértices de árvores. Estudamos também para esses casos a transição de fase e probabilidade de sobrevivência. Nesta variante os resultados obtidos são funções da sequência de distribuições dos alcances das explosões e da estrutura dos lugares onde se localizam as partÃculas. Consideramos também variações do modelo onde cada partÃcula ao ser ativada, permanece ativa durante um tempo aleatório e nesse perÃodo emite explosões que ocorrem em instantes aleatórios.
Title in English
Modeling epidemics through interacting particle systems
Keywords in English
branching process
epidemic model
phase transition.
Abstract in English
We studied a discrete time particle system whose dynamic is as follows. Consider that at time zero, on each non-negative integer, there is a particle, initially inactive. A particle which is placed at origin is activated and instantly activates a contiguous random set of particles that is on its right. As a rule, the next moment to what it has been activated, each active particle carries the same behavior independently of the rest. We say that the process survives if the amount of particles activated along the process is infinite. We call this the Firework process, associating the activation dynamic of a particle to an infection or explosion process. Our interest is to establish whether the process has positive probability of survival and to present limits to this probability. This is done according to the distribution random variable that defines the radius of infection of each active particle, Associating the activation process to an infection, we think this model as a model epidemic. We also consider some variations of this dynamic. Among them, variants with particles distributed over the half line (there are conditions for the distances between consecutive particles) and also with particles distributed over the vertices of a tree. We studied phase transitions and the correspondent survival probability. In this variant the results depend on the sequence of probability distributions for the range of the explosions and on the particles displacement. We also consider a variation where each particle after activated, remains active during a random time period emitting explosions that occur in random moments.
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Publishing Date
2013-05-29