Algoritmo de Gillespie na simulação de modelos epidêmicos markovianos

• Processo: 24/08892-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física
• Pesquisador responsável: Thomas Kaue Dal Maso Peron
• Beneficiário: João Pedro Farjoun Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Cadeias de Markov Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo de Gillespie | cadeias de Markov | Propagação de epidemias | Redes Complexas | Propagação de epidemias

Resumo

A propagação de doenças infecciosas é um desafio crucial para a saúde pública, e modelos epidemiológicos markovianos oferecem uma estrutura matemática robusta para sua compreensão. O Algoritmo de Gillespie, com sua abordagem baseada em eventos, é fundamental para a simulação precisa de sistemas estocásticos derivados desses modelos. Neste projeto, estudaremos os princípios fundamentais do Algoritmo de Gillespie e a sua implementação computacional. Aplicaremos os métodos envolvidos na simulação de processos de contágio em redes grandes, incluindo redes multicamadas e hipergrafos. Estratégias para melhorar a eficiência computacional também serão investigadas. Espera-se que este projeto contribua para uma melhor compreensão da dinâmica de doenças infecciosas em redes e sua modelagem computacional.