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Titel: Reducing Spreading Processes on Networks to Markov Population Models
VerfasserIn: Großmann, Gerrit
Bortolussi, Luca
HerausgeberIn: Parker, David
Wolf, Verena
Sprache: Englisch
Titel: Quantitative Evaluation of Systems : 16th International Conference, QEST 2019, Glasgow, UK, September 10-12, 2019, Proceedings
Seiten: 292-309
Verlag/Plattform: Springer Nature
Erscheinungsjahr: 2019
Freie Schlagwörter: Epidemic modeling
Markov Population Model
Lumping
Model reduction
Spreading process
SIS model
Complex networks
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Stochastic processes on complex networks, where each node is in one of several compartments, and neighboring nodes interact with each other, can be used to describe a variety of real-world spreading phenomena. However, computational analysis of such processes is hindered by the enormous size of their underlying state space. In this work, we demonstrate that lumping can be used to reduce any epidemic model to a Markov Population Model (MPM). Therefore, we propose a novel lumping scheme based on a partitioning of the nodes. By imposing different types of counting abstractions, we obtain coarsegrained Markov models with a natural MPM representation that approximate the original systems. This makes it possible to transfer the rich pool of approximation techniques developed for MPMs to the computational analysis of complex networks’ dynamics. We present numerical examples to investigate the relationship between the accuracy of the MPMs, the size of the lumped state space, and the type of counting abstraction.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1007/978-3-030-30281-8_17
URL der Erstveröffentlichung: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-30281-8_17
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-404631
hdl:20.500.11880/36354
http://dx.doi.org/10.22028/D291-40463
ISBN: 978-3-030-30281-8
978-3-030-30280-1
ISSN: 1611-3349
0302-9743
Datum des Eintrags: 1-Sep-2023
Bemerkung/Hinweis: 16th International Conference, QEST 2019, Glasgow, UK, September 10-12, 2019
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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