Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-40458
Titel: Efficient simulation of non-Markovian dynamics on complex networks
VerfasserIn: Großmann, Gerrit
Bortolussi, Luca
Wolf, Verena
Sprache: Englisch
Titel: PloS One
Bandnummer: 15
Heft: 10
Verlag/Plattform: Plos
Erscheinungsjahr: 2020
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: We study continuous-time multi-agent models, where agents interact according to a network topology. At any point in time, each agent occupies a specific local node state. Agents change their state at random through interactions with neighboring agents. The time until a transition happens can follow an arbitrary probability density. Stochastic (Monte-Carlo) simulations are often the preferred—sometimes the only feasible—approach to study the complex emerging dynamical patterns of such systems. However, each simulation run comes with high computational costs mostly due to updating the instantaneous rates of interconnected agents after each transition. This work proposes a stochastic rejection-based, eventdriven simulation algorithm that scales extremely well with the size and connectivity of the underlying contact network and produces statistically correct samples. We demonstrate the effectiveness of our method on different information spreading models.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1371/journal.pone.0241394
URL der Erstveröffentlichung: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0241394
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-404585
hdl:20.500.11880/36353
http://dx.doi.org/10.22028/D291-40458
ISSN: 1932-6203
Datum des Eintrags: 1-Sep-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Verena Wolf
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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