title: Modelling epidemic processes taking into account population structure
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лежнина Елена Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сковородина Татьяна Валерьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Skovorodina Tatiana
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Губар Елена Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gubar Elena Аlekseevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:12:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:12:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033483
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11200
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Как правило, термином эпидемия описывают распространение болезней инфекционного характера. Однако эпидемией можно назвать распространение вредоносного программного обеспечения в компьютерной сети или информации в обществе. Обычно, моделирование эпидемического процесса происходит с помощью таких моделей, как SIR (susceptible-infected-recovered), SIS (susceptible-infected-susceptible) и их модификаций. В данной работе будет исследоваться аппроксимация точной SIS модели (exact SIS model) -  NIMFA (N-Intertwined Mean-Field  Approximation), которая описывает эпидемический процесс распространяемый на сети. Использование структуры сети в таких задачах позволяет определять число связей для каждого индивида в отдельности и для системы в целом, а также изучать влияние этих связей на процесс эпидемии. Для проведения численных экспериментов, базирующихся на модели NIMFA, был создан скрипт. С помощью полученных результатов были сделаны выводы о поведении эпидемического процесса.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: During the time, people have faced with various types of infectious diseases. The term epidemic can be used to describe the propagation of biological viruses, malicious software in computer and wireless networks, rumors and ideas in social networks and media. Usually we model the epidemic process by using SIR (susceptible-infected-recovered) model and its modifications. In contrast to previous research in this master's thesis, we study the approximation of stochastic exact SIS (susceptible-infected-susceptible) model – NIMFA (N-Intertwined Mean-Field Approximation). We combine the epidemic process with the network, which gives the connection between agents of population. Due to this property, the analysis of such models makes it possible to study the influence of the number of links on the epidemic process for each individual node and in the system as a whole. We present a special script, which was designed for research this process based on the NIMFA model. Based on this script we represent the series of experiments and analyze received results. Together with the auxiliary procedures this script forms a tool for studying the processes not only in epidemiology, but also in other spheres of human life.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распространение эпидемий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эпидемические модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численное моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: epidemic model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SIS model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NIMFA model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: exact SIS model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical simulation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling epidemic processes taking into account population structure
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирования эпидемических процессов с учетом структуры популяции
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Skovorodina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11200/1/Skovorodina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 556,81 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_na_diplomnuyu_rabotu_Skovorodina.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11200/2/reviewSV_Otzyv_na_diplomnuyu_rabotu_Skovorodina.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 218,45 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Skovorodina.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11200/3/reviewSV_otzyv_Skovorodina.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 16,3 kB
resources.filename: reviewSV_st006758_Lezhnina_Elena_Aleksandrovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11200/4/reviewSV_st006758_Lezhnina_Elena_Aleksandrovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,59 kB
resources.filename: reviewSV_st006725_Gubar_Elena_Alekseevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11200/5/reviewSV_st006725_Gubar_Elena_Alekseevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,52 kB