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doi:10.22028/D291-40463
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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