Dinâmica de doenças infecciosas em redes complexas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Carvalho, Alexsandro Marian
Orientador(a): Goncalves, Sebastian
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/70414
Resumo: Fenômenos como a rápida propagação de epiderriias em escala mundial têm chamado a atenção 'para a importância da estrutura da rede de contatos, através da qual os membros de uma comunidade interagem entre. si. O efeito da topologia das redes de contatos sociais na dinâmica de epidemias tem sido .estudado recentemente de maneira geral em redes paradigmáticas (inundo pequeno, livre de escala, etc), mostrando efeitos que dão outra dimensão aos resultadps típicos de campo médio, ou seja, ausência de limiar de epidemia e limiar de epidemia dependente da topologia. Motivados por estes resultados, analisamos e implementamos: modelos teóricos 'e computacionais de propagação de epidemias. Em termos de contribuição,' primeiramente, apresentamos uma solução algébrica para o modelo SIR. na aproximação de campo médio. Em seguida; desenvolvemos um modelo de rede de interação. dinâmica a qual se desenvolve uma epidemia. *Entre os resultados, achamós que o tempo característico de formação da rede frente ao ternpo da doença influencia na dinâmica da epi demia. Por fim, utilizando dá dinâmica da doença, comparamos uma rede real de, contatos amorosos com as redes paradigmáticas. Concluímos, que estrutura estática real comporta-se como uma rede aleatória e que a inserçãO da formação dinâmica das interações atenua os efeitos da epidemia.
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spelling Carvalho, Alexsandro MarianGoncalves, Sebastian2013-04-19T01:43:15Z2012http://hdl.handle.net/10183/70414000877577Fenômenos como a rápida propagação de epiderriias em escala mundial têm chamado a atenção 'para a importância da estrutura da rede de contatos, através da qual os membros de uma comunidade interagem entre. si. O efeito da topologia das redes de contatos sociais na dinâmica de epidemias tem sido .estudado recentemente de maneira geral em redes paradigmáticas (inundo pequeno, livre de escala, etc), mostrando efeitos que dão outra dimensão aos resultadps típicos de campo médio, ou seja, ausência de limiar de epidemia e limiar de epidemia dependente da topologia. Motivados por estes resultados, analisamos e implementamos: modelos teóricos 'e computacionais de propagação de epidemias. Em termos de contribuição,' primeiramente, apresentamos uma solução algébrica para o modelo SIR. na aproximação de campo médio. Em seguida; desenvolvemos um modelo de rede de interação. dinâmica a qual se desenvolve uma epidemia. *Entre os resultados, achamós que o tempo característico de formação da rede frente ao ternpo da doença influencia na dinâmica da epi demia. Por fim, utilizando dá dinâmica da doença, comparamos uma rede real de, contatos amorosos com as redes paradigmáticas. Concluímos, que estrutura estática real comporta-se como uma rede aleatória e que a inserçãO da formação dinâmica das interações atenua os efeitos da epidemia.Phenomena such as the rapid spread of epidermes on a global scale have drawn attention to the importante of the structure of the network, through which members of a cornmunity interact. The effect of 'the network topology of social contacts the dyriamics of ,epidemics has been studied recently in general network models (small world, scale free, etc), showing effects that give another dimension to the results of typical mean field, or absence of epidemic threshold and epidemic threshold depends on the topology. Motivated by these results; we analyze and implement theoretical and computational fflodels for the sprea,d of epidermes. In terms of contribution, first, we present an algebraic solution for the SIR model in the mean field approximátion. Further, we develop a network model for the dynarnic interaction between individuais in which develops an epidemic. Among the results, we found that the characteristic time of formation of the network against the time of disease infiuences the dynamics of the epidemic. Finally, using the dynamics of the disease, we cornpáred a real network of loving contacts with the network model. We conclude that real static structure behaves like a random network and that the insertion of the formation dynamies of interactions attenuates the effects of the epidernic..application/pdfporFísica estatísticaEpidemiologiaTopologiaRedes sociaisModelos computacionaisTeoria de redesDinâmica de doenças infecciosas em redes complexasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de FísicaPrograma de Pós-Graduação em FísicaPorto Alegre, BR-RS2012doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000877577.pdf000877577.pdfTexto completoapplication/pdf1631535http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/70414/1/000877577.pdffa28c9a8014b06a506d4cc31fe18cf25MD51TEXT000877577.pdf.txt000877577.pdf.txtExtracted Texttext/plain158583http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/70414/2/000877577.pdf.txt679de251bbcd20e457886b19be2d2275MD52THUMBNAIL000877577.pdf.jpg000877577.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1162http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/70414/3/000877577.pdf.jpg241bea119ac85115e952dba55b219539MD5310183/704142018-10-15 09:17:54.636oai:www.lume.ufrgs.br:10183/70414Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-15T12:17:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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