<div style="max-width:40em;text-align:justify;">                
                <h2 style="font-size:1.2em;">Seminario de Probabilidad y Estadística</h2>
                <h3 style="font-size:1em;">Título: <em>A Computational Framework for Evaluating the Role of Mobility on the Propagation of Epidemics on Point Processes</em></h3>
                <h3 style="font-size:1em;">Expositor: F. Baccelli <span style="font-weight:400;">(INRIA)</span></h3>
                <div style="font-size:1em!important;"><p><b>Resumen: </b>This work is focused on SIS epidemic dynamics (also known as the contact process)<br/>on stationary Poisson point processes of the Euclidean plane, when the infection<br/>rate of a susceptible point is proportional to the number of infected points in a<br/>ball around it. Two models are discussed, the first with a static point process,<br/>and the second where points are subject to some random motion. For both models,<br/>we use conservation equations for moment measures to analyze the stationary point<br/>processes of infected and susceptible points. A heuristic factorization of the third<br/>moment measure is then proposed to derive simple polynomial equations allowing one<br/>to derive closed form approximations for the fraction of infected nodes and the<br/>steady state. These polynomial equations also lead to a phase diagram which<br/>tentatively delineates the regions of the space of parameters (population density,<br/>infection radius, infection and recovery rate, and motion rate) where the epidemic<br/>survives and those where there is extinction. According to this phase diagram, the<br/>survival of the epidemic is not always an increasing function of the motion rate.<br/>These results are substantiated by simulations on large two-dimensional tori.<br/>These simulations show that the polynomial equations accurately predict the fraction<br/>of infected nodes when the epidemic survives. The phase diagram is also partly<br/>substantiated by the simulation of the mean survival time of the epidemic on large<br/>tori. The phase diagram accurately predicts the parameter regions where the mean <br/>survival time increases or decreases with the motion rate.</p>
<p/>
<p>F. Baccelli and N. Ramesan (INRIA and UT Austin)</p></div>                
                <hr>
                <p style="font-size:1em;"><b>Viernes 11/12 a las 10:30</b><br>
                    <b>https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/2301522749</b>
                </p>
                <p style="font-size:1em;"><b>Contacto: </b>Alejandro Cholaquidis - <a href="mailto:acholaquidis@hotmail.com">acholaquidis@hotmail.com</a></p>              
                <hr>  
                <p>https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/2301522749</p>
<p><strong>Calendario:</strong></p>
<p>http://www.cmat.edu.uy/~mordecki/<span><span class="x_x_x_x_x_mark6h6xnagjl">seminario</span></span>/</p>
<p><b>Disponibles en:</b></p>
<p><a href="https://www.youtube.com/channel/UCOPZEOrLSAYPz2qCAL-KqMg?view_as=subscriber" id="LPlnk827220" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://www.youtube.com/channel/UCOPZEOrLSAYPz2qCAL-KqMg?view_as=subscriber</a></p><hr>
                Más seminarios en: <a href="http://www.cmat.edu.uy/seminarios">http://www.cmat.edu.uy/seminarios</a>

            </div>