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Non-Markovian SIR epidemic spreading model of COVID-19

  • We introduce non-Markovian SIR epidemic spreading model inspired by the characteristics of the COVID-19, by considering discrete-and continuous-time versions. The distributions of infection intensity and recovery period may take an arbitrary form. By taking corresponding choice of these functions, it is shown that the model reduces to the classical Markovian case. The epidemic threshold is analytically determined for arbitrary functions of infectivity and recovery and verified numerically. The relevance of the model is shown by modeling the first wave of the epidemic in Italy, Spain and the UK, in the spring, 2020.

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Verfasserangaben:Lasko BasnarkovORCiD, Igor TomovskiORCiD, Trifce SandevORCiDGND, Ljupčo KocarevGND
DOI:https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112286
ISSN:0960-0779
ISSN:1873-2887
Pubmed ID:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35694643
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Chaos, solitons & fractals : applications in science and engineering ; an interdisciplinary journal of nonlinear science
Verlag:Elsevier
Verlagsort:Oxford [u.a.]
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:01.07.2022
Erscheinungsjahr:2022
Datum der Freischaltung:12.01.2024
Freies Schlagwort / Tag:COVID-19; Epidemic spreading models; Non-Markovian processes; SIR model
Band:160
Aufsatznummer:112286
Seitenanzahl:8
Fördernde Institution:German Research Foundation (DFG) [ME 1535/12-1]; Faculty of Computer; Science and Engineering, at the Ss. Cyril and Methodius University in; Skopje, Macedonia; German Research Foundation (DFG)
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Physik und Astronomie
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik
Peer Review:Referiert
Verstanden ✔
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