Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2021. – Випуск 9

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59141

Вісник Національного університету «Львівська політехніка»

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» «Інформаційні системи та мережі» є правонаступником збірника наукових праць «Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, який започатковано у 1997 р.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі / Національний університет "Львівська політехніка" ; відповідальний редактор В. В. Пасічник. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2021. – № 9. – 168 с.

Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі

Зміст


1
11
23
32
44
53
61
75
84
96
112
122
131
142
151
167

Content


1
11
23
32
44
53
61
75
84
96
112
122
131
142
151
167

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження впливу топології мережі прямих контактів у соціумі на швидкість поширення інфекційного захворювання на прикладі COVID-19
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Куриляк, Юліан; Еммеріх, Міхаель; Досин, Дмитро; Kuryliak, Yulian; Emmerich, Michael; Dosyn, Dmytro; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University; LIACS Leiden University
    Управління епідеміями останнім часом викликає великий інтерес через руйнівні епідемічні спалахи таких хвороб, як Ебола та COVID-19. У статті досліджено вплив структури контактної мережі на динаміку спалаху епідемії. Зокрема, звернено увагу на пікову кількість критично інфікованих вузлів, оскільки вона визначає навантаження у відділеннях інтенсивного медичного обслуговування і повинна бути на низькому рівні під час управління епідемією. Виконано моделювання поширення вірусу в складних мережах різних топологій, згенерованих відповідно до моделей Ердеша–Реньї, Воттса–Строгаца, Барабаші–Альберт та у повному графі. Для моделювання процесу інфікування використано ланцюги Маркова з неперервним часом. Моделювання здійснено у мережах з 200 вузлів та із різною кількістю ребер. Проаналізовано відмінності впливу детермінованих за віковим діапазоном і статтю та усереднених характеристик вузлів на кількість критично інфікованих вузлів, що можна використати для прогнозування навантаження на лікарні. Для аналізу використано дані демографічного розподілу України на 2020 р. та дані про смертність від COVID-19 в Україні на 16 грудня 2020 р. Доведено, що детерміновані характеристики показують нижчі дещо нижчі значення критично інфікованих, що пов’язано зі складністю збереження демографічного розподілу в малих мережах. За результатами моделювання доведено, що за однакового середнього степеня вузла найбільша кількість інфікованих спостерігається у моделі Барабаші–Альберт, трохи менша у моделі Ердеша-Реньї та найменша у моделі Ваттса–Строгаца. Встановлено, що основною відмінністю цих мереж є середня найкоротша відстань. Доведено, що на швидкість поширення захворювання найбільше впливає середня найкоротша відстань між вузлами мережі, натомість вплив коефіцієнта кластеризації незначний. Встановлено, що за великої кількості ребер у мережі відмінність у поширенні вірусу в моделях мереж Ердеша–Реньї та Барабаші-Альберт мінімізується, оскільки зменшується середня найкоротша відстань між вузлами.