研究課題
1. 昨年度に続き、オブザーバーをネットワークの一部に配置する感染症対策の効果について調べ、論文を発表した。ネットワーク研究が主に対象としていた感染症対策は「感染症の出現前にワクチンを配布する」というものであったのに対し、本研究では「一部の頂点（オブザーバー）が自分の隣人を監視し、隣人が感染症を発症した際は、その隣人の隣人全員（自分を含む）にワクチンを配布する」という対策を提案した。数理モデルを使って効果を検証した結果、概ねの状況において事前配布に比べて少ないワクチン数で感染症を抑えることができることを明らかにした。2. ネットワーク上の感染症モデルにおいて、頂点が感染状態に至る前に多段階の健康状態をとる感染症モデルのダイナミクスを調べた。感染症の基本モデルであるSIRモデルは健康状態の頂点に一度感染イベントが起こると感染状態になるものと仮定している。一方で感染状態になるのに要する感染イベント数が増すと、感染者が爆発的に増加する転移がみられること、爆発的な増加の前に感染者のパーコレーション（感染状態の頂点の大域的つながり）の発生が見られることなどを数値計算から明らかにした。離散時間モデルの結果を論文で発表し、連続時間モデルの結果については現在論文準備中である。3. サイトパーコレーションはランダムなワクチン配布に相当し、その挙動の知見はワクチン効果について示唆を与える。様々な階層的なネットワーク上のサイトパーコレーションについて調べ、一般に階層的ネットワークのサイトパーコレーションは決して秩序しないことを明らかにした。さらに、どのようにネットワークが構成されると秩序しないのかを明らかにし、その成果を学会で発表した。
すべて 2014
すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 謝辞記載あり 4件) 学会発表 (1件)
Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment
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