O comportamento de epidemias em redes small world
| dc.contributor.advisor1 | Abud, Celso Vieira | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5634231159637601 | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Mychelle Alves de | |
| dc.contributor.referee | Abud, Celso Vieira | |
| dc.contributor.referee | Lobato, Fran Sérgio | |
| dc.contributor.referee | Anjos, Petrus Henrique Ribeiro dos | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8421432313098392 | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-22T14:54:19Z | |
| dc.date.issued | 2024-03-08 | |
| dc.description.abstract | Com o surgimento de epidemias globais, como o surto de dengue e a pandemia ocasionada pela covid-19, vem a necessidade de compreender como se da o espalhamento de doen- ças infecciosas. Buscando maior similaridade com conexões e contatos reais entre os seres humanos, foram analisados os modelos de redes complexas que são comumente utilizados para descrever e representar conexões e relações reais. Assim o presente trabalho visa en- tender o espalhamento de epidemias através de redes do tipo Small World (SW). Para isso foi utilizado o modelo de compartimento SIR (Suscetível - Infectado - Retirado) como di- nâmica de interação estocástica entre os nós da rede. As simulações foram realizadas na linguagem de programação Python, mais especificamente com o pacote EoN (Epidemics on Network), que trabalha com simulações de epidemias em redes. Para analisar o com- portamento da epidemia na rede, aplicou-se uma probabilidade estatística para mensurar o tempo de infecção. Foi realizada ainda uma aproximação pelo modelo do campo médio, que se demonstrou eficaz em redes mais densas. | |
| dc.description.resumo | With the emergence of global epidemics, such as the dengue outbreak and the pandemic caused by Covid-19, there is a need to understand how infectious diseases spread. See- king greater similarity with real connections and contacts between human beings, complex network models that are commonly used to describe and represent real connections and re- lationships were analyzed. Therefore, the present work aims to understand the spread of epi- demics through Small World (SW) type networks. For this, the SIR compartment model (Sus- ceptible - Infected - Withdrawn) was used as the dynamics of stochastic interaction between the network nodes. The simulations were carried out in the Python programming language, more specifically with the EoN (Epidemics on Network) package, which works with simula- tions of epidemics in networks. To analyze the behavior of the epidemic on the network, a statistical probability was applied to measure the infection time. An approximation using the mean field model was also carried out, which proved to be effective in denser networks. | |
| dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/123456789/12105 | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Catalão | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Instituto de Matemática e Tecnologia (IMTEC) | |
| dc.publisher.initials | UFCAT | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Otimização - Mestrado (PPGMO) | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | Modelagem epidemiológica | |
| dc.subject | Modelo SIR | |
| dc.subject | Rede Small World | |
| dc.subject | Campo médio | |
| dc.title | O comportamento de epidemias em redes small world | |
| dc.title.alternative | The behavior of epidemics in small world networks | |
| dc.type | Dissertação |