Pour modéliser des systèmes complexes où un grand nombre d’éléments interagissent, la science des réseaux offre une approche systématique et universelle où les éléments sont représentés par des noeuds et les interactions par des liens. Cette science est devenu un incontournable pour l’étude des dynamiques stochastiques de propagation, servant à modéliser la transmission d’un virus ou quelconque type d’information qui se propage par contacts à l’intérieur d’une population. Un des aspects intéressants des dynamiques de propagation sur réseaux est l’émergence d’un phénomène collectif, prenant la forme d’une transition de phase au sens de la physique statistique, lorsque l’on varie le taux de transmission. Ce phénomène critique marque le moment où une fraction non nulle de la population sera affectée par le processus. Dans ce mémoire, on se consacre au développement de méthodes d’analyse pour caractériser la transition de phase des dynamiques de propagation sur réseaux. On s’intéresse plus particulièrement au modèle susceptible-infecté-susceptible sur réseaux aléatoires issus du modèle des configurations et variant temporellement. Nous proposons un cadre théorique pour l’étude de ce modèle, menant à une description autocohérente de l’état stationnaire du système. Cela nous permet d’obtenir plusieurs résultats analytiques associés au phénomène critique, notamment une expression implicite pour le seuil de transition de phase et des bornes pour la valeur des exposants critiques de certains observables. Ces résultats nous permettent de mieux comprendre le concept de transition de phase localisée et comment chaque classe de noeuds s’active au-delà du seuil d’épidémie. / To study complex systems where a large number of elements interact with each other, network science gives a systematic and universal approach using nodes and edges to represent the elements and their interactions. This has become a must for the study of stochastic propagation dynamics, used to model the transmission of viruses or any kind of information propagating through contacts within a population. One interesting aspect of propagation dynamics on networks is the emergence of a collective phenomenon, a phase transition from the statistical physics’ perspective, as the transmission rate is varied. This critical phenomenon is associated with a non-vanishing fraction of the population affected by the process. The purpose of this work is to develop new analysis methods to characterize the phase transition of propagation dynamics on networks. We investigate more particularly the susceptible-infected-susceptible dynamics on time-varying configuration model networks. We propose a theoretical framework for the study of this model, leading to a self-consistent description of the stationary state of the system. This allows us to obtain a number of analytical results concerning the critical phenomenon, such as an implicit expression for the epidemic threshold and bounds for the critical exponents of various observables. These results help us to understand the concept of localized phase transition and how each class of nodes activates beyond the epidemic threshold.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/28148 |
| Date | January 2017 |
| Creators | St-Onge, Guillaume |
| Contributors | Dubé, Louis J. |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 1 ressource en ligne (xvi, 93 pages), application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp |
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