Netwerken en virussen

Na de coronapandemie weten we allemaal het belang en de verraderlijkheid van exponentiële groei, en dat het belangrijk is dat r-waarden onder de 1 liggen. Maar behalve deze virusstatistieken speelt er nog een belangrijk element mee: wat is het onderliggende netwerk van sociale contacten waarover het virus zich verspreidt? En wat zijn de wiskundige eigenschappen van dit netwerk? Welke netwerkstructuren maken het makkelijker voor een epidemie om te verspreiden? En hoe kunnen we deze juist gebruiken om een epidemie te stoppen? In deze lezing zien we hoe grafentheorie, kansrekening en differentiaalvergelijkingen helpen om epidemieën te begrijpen of tegen te gaan.

Clara Stegehuis is universitair hoofddocent aan Universiteit Twente. Zij werkt op het snijvlak van kansrekening, grafentheorie en stochastische netwerken, met nadruk op asymptotische analyse, stochastische proceslimieten en gerandomiseerde algoritmen. De problemen die zij onderzoekt zijn geïnspireerd door toepassingen in de netwerkwetenschap, natuurkunde en informatica.