È stato pubblicato sulla rivista scientifica internazionale Mathematics l’articolo “COVID-19 Spatial Diffusion: A Markovian Agent-Based Model”, firmato da Marco Gribaudo (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano), Mauro Iacono (Dipartimento Matematica e Fisica, Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”) e Daniele Manini (Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Torino).
L’articolo propone un modello matematico flessibile in grado di rappresentare le dinamiche di popolazioni numerose che interagiscono nello spazio e nel tempo (agenti markoviani) per studiare l’evoluzione del Covid-19 in Italia. Secondo gli autori, il modello proposto, basato sui modelli analitici mean-field, è in grado di descrivere efficacemente la diffusione di fenomeni come il Covid-19. L’articolo descrive l’applicazione del modello al caso italiano, confrontando i risultati con i dati reali circa la diffusione della pandemia in Italia messi a disposizione dalle fonti ufficiali. Il modello di ciascun agente è strutturato in conformità a quanto ampiamente stabilito in letteratura circa la famiglia di approcci Susceptible-Infected-Recovered (SIR). I risultati dello studio si accordano con le decisioni prese dal governo italiano e con gli effetti che hanno determinato.
L’articolo può essere consultato gratuitamente sulla piattaforma open access MDPI.