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Abstrakt

Analyse der Ansteckung in inhomogenen zufälligen sozialen Netzwerken

T.R. Hurd

Das Framework inhomogener zufälliger sozialer Netzwerke (IRSN), das zur Modellierung der Ausbreitung von COVID-19 und anderen Infektionskrankheiten entwickelt wurde, folgt Einsteins Diktum, „dass das höchste Ziel aller Theorie darin besteht, die nicht reduzierbaren Grundelemente so einfach und so wenige wie möglich zu machen, ohne auf die adäquate Darstellung eines einzelnen Erfahrungsdatums verzichten zu müssen.“ Es nimmt eine agentenbasierte Perspektive mit einer Stichprobenpopulation der Größe N von Individuen ein, die in eine beliebige Anzahl von Typen eingeteilt sind und Merkmale wie Alter, Beruf usw. erfassen. Ein Individuum kann sich über einen Dosis-Wirkungs-Mechanismus bei seinen sozialen Kontakten anstecken, woraufhin es selbst andere anstecken kann. Die Einfachheit des Frameworks ergibt sich aus seiner Austauschbarkeit: Die Individuen jedes Typs werden als Agenten mit identisch verteilten Zufallsmerkmalen modelliert.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.