Non-Markovian SIR epidemic spreading model
我们引入了非马尔可夫SIR传染病传播模型的启发COVID-19的特点，通过考虑离散和连续时间版本。潜伏期、延迟传染性和恢复期的分布用一般函数建模。通过对这些函数进行相应的选择，证明了该模型退化为经典的马尔可夫情形。流行病的阈值是解析确定的任意函数的传染性和恢复和数值验证。该模型的相关性通过对2020年春季意大利第一波疫情的建模来展示。
2021-11-22 physics.soc-ph
Steady States of Epidemic Spreading in Small-World Networks
考虑一个标准的\textit{susceptible-infected-susceptible}（SIS）模型，研究小世界网络中传染病传播的稳态行为.使用分析方法和大规模的模拟，我们恢复通常的流行病的行为与一个临界阈值$λ_{c}$以下的传染病消亡。而对于远高于$λ_{c}$的扩散率$λ$，发现作为$λ$的函数的感染个体密度$ρ$具有性质$ρ\approx F(K)(\ln λ- \ln λ_{c})$。
2005-09-01 physics.soc-ph
Epidemic spreading with immunization on bipartite networks
二分网络由两种类型的节点组成，并且相同类型的节点之间没有链接。因此，研究这种网络上的流行病传播和控制与性传播疾病（STD）有关。当两类人群不能全部免疫且免疫效果不理想时，就不得不考虑免疫率的靶向免疫。我们推导了带有免疫的SIR和SIS模型的流行阈值，并以异性接触网络上的性病为例说明了结果。
2011-05-17 physics.soc-ph
Epidemic spreading with time delay in complex networks
提出了一个改进的小世界无标度复杂网络\emph{susceptible-infected-susceptible}（SIS）模型，研究了在传染阶段引入时滞的传染病传播问题。考虑到网络的拓扑结构，研究了传染过程中的一致时滞和度依赖时滞。我们发现，时滞的存在将促进网络中传染病的爆发和流行。
2005-11-24 physics.soc-ph
Epidemic spreading in lattice-embedded scale-free networks
我们研究了嵌入格点的无标度网络中地理因素对疾病传播的影响。地理结构由两个节点的连接概率表示，该概率与它们在格中的欧氏距离有关。通过对标准的易感-感染模型的研究，发现地理结构对流行病爆发的时间行为和在底层网络中的传播有很大的影响：网络的地理约束越大，流行病传播越平稳。
2007-01-19 physics.soc-ph
Epidemic spreading in modular time-varying networks
我们研究模块和时间连接模式对传染病传播的影响。为此，我们介绍和解析地描述了一个具有可调模块性的时变网络模型。在此框架下，我们研究了易感-感染-易感（SIR）模型的流行规模和易感-感染-易感（SIS）模型的流行阈值。有趣的是，我们发现，虽然紧密连接的集群的存在抑制SIR过程，它加速SIS疾病。在这种情况下，我们观察到，异构的时间连接模式和模块化结构引起的阈值降低随时间变化的网络没有社区。我们确认的理论结果，通过广泛的数值模拟合成图，以及在一个真正的模块化和时间网络。
2017-10-03 physics.soc-ph
Abrupt phase transition of epidemic spreading in simplicial complexes
网络几何是一种将网络结构描述为几何对象的方法，它的研究正在彻底改变我们对网络系统动力学过程的理解。在这里，我们处理的问题，传染病传播，使用易感-感染-易感（SIS）模型，在单纯复形。特别是，我们分析了复杂网络中的SIS的动力学，其特征在于成对的相互作用（链接）和三体相互作用（填充三角形，也称为2-单纯形）。这种高阶描述的传染病传播解析制定使用微观马尔可夫链近似。对模型的不动点解的分析揭示了一个有趣的相变，该相变随着2-单形的传染性参数而变得突然。我们的研究结果为网络理论家铺平了道路，以推进我们的物理理解传染病传播在真实的情况下，疾病之间的群体之间以及之间的传播，并更好地了解单纯复合体的动力学过程的行为。
2020-01-23 physics.soc-ph
Interplay between the local information based behavioral responses and the epidemic spreading in complex networks
传染病的传播会引发人类对疾病的行为反应，而行为反应对疾病的传播起着至关重要的作用。在这项研究中，为了说明人类行为反应的影响，一个新的类的个人，$S^F$，被引入到经典的易感-感染-恢复（$SIR$）模型。在模型中，$S^F$状态表示易感个体主动采取保护措施以降低被感染的概率，易感个体在与有传染性的邻居接触时可能以一定的反应率进入$S^F$状态。利用渗流方法，导出了流行阈值和流行率的理论公式。研究结果表明，随着响应率的增加，疫情阈值提高，疫情发生率降低。数值模拟也验证了分析结果。此外，我们还证明了，由于平均场方法忽略了动态相关性，基于平均场方法得到了一个错误的结果--流行阈值与响应率无关，即，附加的$S^F$状态对流行阈值没有影响。
2015-09-04 physics.soc-ph
Modelling the Spatial Dynamics of Culture Spreading in the Presence of Cultural Strongholds
在我们的整个历史中，文化竞争塑造和重塑了人类之间的地理边界。语言和文化密切相关，语言学家经常使用独特的关键词来量化信息在拥有强大文化中心的社会中传播的动态。一个突出的例子，这是解决这里，是京都的历史影响，日本文化。我们构建了第一个极小模型，基于语言地图的共享属性，以解决信息流和地理之间的相互作用。特别是，我们表明，在日本的信息传播在前现代的时间可以被描述为一个伊甸园的增长过程中，噪声水平对应于连贯的空间补丁的大小由一天的步行，并与补丁到补丁的通信时间相当于人类世代之间的时间。
2011-01-20 physics.soc-ph
Intermittent quarantine suppresses epidemic spreading beyond simple contact reduction
Universidade Federal de Viçosa（维索萨联邦大学）；Universidade Federal de São Paulo（圣保罗联邦大学）；Universidade de São Paulo（圣保罗大学）
本研究通过理论分析与随机模拟，发现节点间歇性（非马尔可夫性）比边间歇性更有效抑制流行病传播，短且均匀的间隔时间提高传播阈值，为干预策略提供新视角。
2026-10-02 physics.soc-ph
Effects of concurrency on epidemic spreading in Markovian temporal networks
本文构建可调节并发程度且保持边统计与聚合网络结构一致的 Markovian 时序网络模型，发现并发在流行病阈值附近小幅促进传播，而在高感染率下多数情况会抑制传播。
2024-05-08 physics.soc-ph
Geographical effects on epidemic spreading in scale-free networks
许多真实的网络都是嵌入在度量空间中的：个体之间的交互依赖于他们的空间距离，并且通常发生在他们最近的邻居之间。在本文中，我们引入了一个修改的易感-感染-易感（SIS）模型来研究地理因素对疾病传播的影响，假设一个健康个体被一个传染性个体感染的概率与它们之间的欧氏距离成反比。研究发现，在疾病传播中，地理位置比枢纽站起着更重要的作用：网络的地理约束越大，流行病的流行程度就越高。
2006-06-30 physics.soc-ph
Multiple peaks patterns of epidemic spreading in multi-layer networks
近年来，网络个体群体中传染病传播的研究取得了许多重要进展。然而，以往研究的一个共同点是，在每一次传染病传播事件中，感染密度只有一个峰值。从世界各地不同城市的真实数据来看，除了感染密度的主要单峰特征外，由两个（或多个）峰值组成的模式存在有限的概率。我们发现，这样的后一个功能是完全独特的多层网络的相互作用，并揭示，实际上是一个两个峰值模式出现从不同的时间延迟，在这两个层之间的流行病传播。此外，我们表明，必要的成分是不同的程度分布在两个层和层之间的弱耦合条件。此外，基于边缘的理论，充分解释了所有的数值结果。因此，我们的研究结果可能对预防流行病的次生灾害具有重要意义，这在现实生活中是绝对不希望的。
2017-06-23 physics.soc-ph
Contact-based model for epidemic spreading on temporal networks
我们提出了一个基于接触的模型，通过扩展的动态消息传递方法的时间网络来研究流行病的传播。从以节点为中心的量到以边缘为中心的量的视角的转变使得能够在时变树上精确地建模马尔可夫病毒感染恢复的爆发，即，具有无环底层拓扑的时态网络。在任意图形上，所提出的基于接触的模型结合了潜在的结构和时间的异质性的基础接触网络，并提高了分析估计相对于个人为基础的（以节点为中心）的方法在一个低的计算和概念成本。在这个新的框架下，我们推导出一个时间网络上的流行病阈值的解析表达式，并证明了这种方法的可行性的经验数据。
2019-04-05 physics.soc-ph
Impact of individual behavioral changes on epidemic spreading in time-varying networks
个体行为的变化往往与个体之间的动态互动纠缠在一起，使疫情过程复杂化，也给疫情的认识和控制带来巨大挑战。在这项工作中，我们考虑了流行病过程中的三种典型行为变化，即感染者的自我隔离，易感者的自我保护，以及他们之间的社会距离。我们通过吸引力的活动驱动网络将行为变化与个体的社会属性联系起来。利用平均场论，得到了具有个体行为变化的SIS模型的传染病阈值的解析估计，该阈值依赖于活动性、吸引性与易感状态和感染状态下生成链接数之间的相关性.我们发现，个人行为在抑制流行病方面发挥着不同的作用。虽然所有的行为改变都可以通过提高流行阈值来延缓流行，但感染者的自我隔离和社交距离可以有效地降低流行规模。此外，这些行为的同步变化以及实施这些行为的时机也在抑制流行病方面发挥了关键作用。这些结果对理解流行病过程中个体行为的相互作用具有一定的指导意义。
2021-06-22 physics.soc-ph
Epidemic Dynamics On Information-Driven Adaptive Networks
可以同时进化。在信息驱动的适应过程中，有能力识别疾病的易感（感染）个体会切断其感染（易感）邻居的联系，以防止疫情进一步蔓延。仿真结果和数值分析表明，信息驱动的自适应过程不仅可以减缓传染病传播的速度，而且可以显著降低最终状态下的流行率.此外，疾病的传播和信息扩散模式的格子上给出了一个直观的表示，疾病是如何被困在一个孤立的领域与信息驱动的自适应过程。此外，我们进行局部分岔分析的四种类型的动力学区域，包括健康，振荡，振荡和地方病，了解所观察到的动力学行为的演变。这项工作可能有助于理解信息如何影响人类应对传染病传播的活动。
2015-05-19 physics.soc-ph
Suppressing traffic-driven epidemic spreading by use of the efficient routing protocol
尽管大量的工作流量动态和传染病传播之间的相互作用，控制传染病传播的路由策略没有得到足够的重视。本文研究了高效路由协议对传染病传播的影响。在节点传输容量无限的情况下，当网络流量不发生拥塞时，存在最优的路由参数值，使得网络的传染阈值最大。这意味着可以通过微调路由方案来有效地控制传染病传播。此外，我们发现，平均网络连接的增加和流量拥塞的出现可以抑制疫情的爆发。
2015-02-28 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic spreading and control strategies in spatial modular network
网络上的流行病传播是网络科学中研究最多的动力学之一，在真实的流行病场景中具有重要意义。然而，真正流行病的动态以及它如何受到感染渠道的底层结构的影响，仍然没有得到充分的了解。在这里，我们应用SIR模型和研究分析和数值的流行病传播最近开发的空间模块化模型，模仿在一个国家的城市结构。该模型假设在一个城市内部，传染渠道连接许多不同的位置，而城市之间的传染渠道较少，通常只直接连接在一个二维平面上的几个最近的邻居城市。我们发现该模型经历了两次传染病转移。第一个较低的阈值表示在一个城市内但未蔓延到整个国家的局部流行病，第二个较高的阈值表示在整个国家的全球流行病。基于我们的解析解，我们提出了几种控制策略，以及如何优化它们。我们还表明，虽然控制策略可以成功地控制疾病，但早期行动是防止疾病全球传播的关键。
2020-09-06 physics.soc-ph
Epidemic spreading induced by diversity of agents' mobility
在本文中，我们研究了个人对公共交通工具的偏好对传染病传播的影响，通过一个被称为公共流动性的数量。我们的理论和数值结果的基础上构建的模型表明，如果代理的平均公共流动性是固定的，在代理的公共流动性的多样性的增加降低了流行病的阈值，超过该阈值的感染率的提高被观察到。我们的研究结果提供了一种方法，以提高社会对传染病的抵抗力，同时保持公共交通系统的利用率。
2012-08-23 physics.soc-ph
Activation thresholds in epidemic spreading with motile infectious agents on scale-free networks
研究了指数$2<γ<3$的度分布为幂律分布$P (k) \sim k^{-γ}$的不相关无标度网络上具有感染个体迁移的费米子易感-感染-易感模型.考虑了两个扩散过程，其感染点的扩散率为$D$.在\textit{standard diffusion}中，以相等的机会选择最近的邻居之一，而在\textit{biased diffusion}中，这种选择以与邻居的度成比例的概率发生。一个非单调的依赖$D$的流行病阈值与最佳的扩散率$D_\ast$，传染病传播是更有效的，被发现为标准的扩散，而单调衰减中观察到的偏置的情况下。随着网络规模的增加，流行病阈值趋于零，这种情况的形式取决于扩散规则和度指数。我们分析研究了动力学淬火和非均匀平均场论。前者提出，在一般情况下，一个更好的性能标准和后者的偏置扩散模型，表明不同的激活机制的流行病阶段，合理化的枢纽或最大$k$ -核心子图。
2018-12-11 physics.soc-ph
Sudden spreading of infections in an epidemic model with a finite seed fraction
我们研究了一个简单的情况下，从一个有限部分的最初感染的节点（种子）的流行病开始的情况下，在规则的随机图中的脆弱-削弱-感染-删除模型。已有的研究表明，在单个种子的情况下，该模型在一定的感染率下表现出一种不连续的过渡。执行蒙特卡罗模拟和评估近似的主方程，我们发现，目前的模型有两个临界感染率的情况下，与一个有限的种子分数。在第一个临界速率下，系统表现出由被移除的节点组成的团簇的渗流转变，在大于第一个临界速率的第二个临界速率下，一个巨团簇突然增长，尽管序参量已经在上升，但它仍然发生了跳跃.主方程的数值计算表明，这种突然的传染病传播发生，如果底层网络的程度是大的，种子分数是小的。
2018-04-02 physics.soc-ph
Identifying super-spreaders in information-epidemic coevolving dynamics on multiplex networks
在医疗资源有限的情况下，识别疫情中的超级传播者对抑制疾病传播具有重要意义。在现代社会，疫情信息通过各种传播渠道迅速传播，对遏制疫情起到了重要作用。本文研究了信息-疾病耦合传播动力学中超级传播者的识别问题。首先，我们发现物理接触层的中心性不再有效地识别流行病中的超级传播者，这是由于信息传播的抑制效应。在此基础上，通过考虑传播层和物理接触层之间的结构耦合和动力耦合，提出了一种耦合敏感中心性测度，用于识别疾病传播中的超级传播者。在合成网络和真实网络上的仿真结果表明，该方法不仅比单一网络上的中心度更准确，而且在识别超级传播者方面也优于两种典型的多层中心度.这些发现意味着，考虑层间的结构和动力学耦合是非常必要的，以确定在耦合多层系统中的关键作用。
2021-08-25 physics.soc-ph
Effects of Levy Flights Mobility Pattern on Epidemic Spreading under Limited Energy Constraint
近年来，大量的实证研究发现，动物的觅食、迁徙和人类的出行都服从Levy飞行，其指数在-2左右。受今年甲型H1N1流感大流行的启发，本文从网络视角研究了征费航班的流动模式对传染病传播的影响。在总能量的约束下，构造了一个具有Levy飞行空间性质的空间加权网络。能量限制由个体在一定时间段内的总旅行距离的限制来表示。我们发现指数-2是SIS传播动力学的流行阈值。此外，在阈值处，流行病传播的速度最高。研究结果有助于理解流动模式对传染病传播的影响。
2010-02-05 physics.data-an physics.soc-ph
Effect of risk perception on epidemic spreading in temporal networks
由于大量的建模工作以及分析和数值研究，在理解传染病传播模型方面取得了许多进展，考虑了具有非常不同的结构和属性的宿主种群，包括复杂的和时间的相互作用网络。此外，最近的一些研究已经开始超越疾病传播与疾病传播所依赖的接触者结构之间不存在耦合的假设。已经提出了包括传播意识在内的模型，以模拟个人采取的降低感染风险的可能预防措施，但大多考虑静态网络。在这里，我们适应这样一个框架，以更现实的情况下，个人之间的互动时间网络。我们研究所产生的模型，通过分析和数值方法的时间网络和经验的时间分辨接触数据的简单模型。分析结果表明，流行阈值不受意识的影响，但可以显着降低患病率。然而，数值研究强调存在非常强的有限尺寸效应，特别是对于更现实的合成时间网络，导致在存在风险意识的情况下，有效的流行病阈值发生显著变化。对于经验接触网络，认识机制也导致有效阈值的变化和流行病流行率的大幅下降。
2017-10-16 physics.soc-ph
Traffic-driven epidemic spreading in correlated networks
尽管人们在复杂网络中的流量动力学和传染病传播方面做了大量的工作，但在{ \em相关}网络上流量驱动的传染病传播问题还没有得到解决。有趣的是，我们发现，流行病的阈值，一个基本量背后的传播动力学，表现出非单调的行为，它可以最小化的一些临界值的传播系数，一个参数表征网络的相关性。为了理解这种现象，我们使用基于度的平均场论来计算相关网络的流量驱动的流行病阈值。该理论预测阈值与分组生成速率和介数矩阵的最大特征值成反比。我们得到理论和数值之间的一致性。我们的研究结果可能会提供洞察到控制/利用现实世界的传染病传播动态驱动的交通流量的重要问题。
2015-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic spreading on evolving signed networks
大多数关于疾病传播的研究都认为潜在的社会网络是在没有传染的情况下获得的，尽管流行病会影响人们与他人接触的意愿：一个“友好”的接触可能会变成“不友好”以避免感染。研究了带符号网络上的可感染疾病传播模型，其中每条边都与一个正或负符号相关联，该符号表示其端节点之间的友好或不友好关系.根据Heider的理论，在符号网络中，边符号会进化，最终达到结构平衡的状态，对应于物理学术语中的无挫折。然而，感染的危险影响了其边缘体征的演变。为了描述符号演化和疾病传播的耦合问题，我们通过考虑节点的状态来推广结构平衡的概念。我们引入了一个能量函数，并进行蒙特卡罗模拟完整的网络来测试的能量景观，在那里我们找到本地最小值对应于所谓的堵塞状态。我们研究了初始友好连接与不友好连接的比例对疾病传播的影响。稳定状态可以是平衡状态或拥塞状态，使得系统中的易感节点和受感染节点之间出现共存。
2017-03-09 physics.soc-ph
Simplicial temporal networks from Wi-Fi data in a University Campus: the effects of restrictions on epidemic spreading
无线网络通常用于公共场所、大学和公共机构，并提供准确且易于访问的信息以监控用户的移动性和行为。在最近的大流行期间采取遏制措施后，我们分析了意大利一所大学校园在三个时期（对应于部分封锁、部分开放和几乎完全开放）的WiFi网络的大量数据。我们测量组的概率分布和在Wi-Fi接入点的链路激活，调查如何在存在限制的情况下使用不同的区域。我们根据其拥挤程度和链接形成的概率对热点及其覆盖的区域进行排名，这是确定潜在爆发的相关变量。我们考虑了最近提出的单纯时间网络上的流行病模型，我们使用测量的分布来推断在三个阶段的再生数的变化。我们的数据表明，由于接触人数急剧增加，有必要采取额外措施，在全面开放阶段限制传染病传播。
2022-10-26 physics.soc-ph
Epidemic Spreading on Weighted Complex Networks
如今，在线服务的出现提供了各种多元关系的信息，以支持对传染病传播过程的全面了解。在这封信中，我们考虑边权重来表示这种多角色关系。此外，我们进行了详细的分析，两个代表性的指标，爆发阈值和流行病流行，SIS和SIR模型。理论和仿真结果都发现彼此很好的协议。此外，实验表明，在完全混合网络中，当网络的平均权值一定时，边的权值分布不会影响网络的传播效果。本文的工作对于深入理解多重关系网络和加权网络上的传染病传播具有一定的指导意义。
2014-02-10 cs.SI physics.soc-ph
Suppressing epidemic spreading in multiplex networks with social-support
虽然抑制疾病传播通常是通过投资公共资源来实现的，但在现实世界中，只有一小部分人口在爆发时能够获得政府援助，大多数人必须依靠家人或朋友的资源。我们研究了社会接触多重网络中疾病传播的动力学，当受感染节点的恢复依赖于社会层中健康邻居的资源时。我们研究程度异质性如何影响传播动力学。通过理论分析和模拟，我们发现程度异质性促进疾病传播。感染密度的相变是混合的，在第一个入侵阈值处从零平滑地增加到有限小的值，然后在第二个入侵阈值处突然跳跃。我们还发现了滞后回线的感染密度的转变。我们进一步研究了两层之间的边缘重叠如何影响扩散动力学。我们发现当重叠量小于某一临界值时，相变是混合的，并且存在一个磁滞回线，否则，相变是连续的，磁滞回线消失。此外，当传输速率低于第一入侵阈值时，边缘重叠允许流行病爆发，但当传输速率高于第一入侵阈值时，抑制任何爆炸性转变。
2017-08-08 physics.soc-ph
Mutual Feedback Between Epidemic Spreading and Information Diffusion
信息扩散对传染病传播的影响近年来引起了人们的广泛关注。当一种疾病开始在人群中传播时，有关该疾病的信息就会传播给其他人，这反过来又会对疾病的传播产生影响。在本文中，使用H7N9传播的经验结果和有关该疾病的信息，我们清楚地表明，这两种类型的过程的传播动力学相互影响。为了说明信息扩散对传染病传播的影响，我们建立了一个数学模型，其中两种类型的传播动力学描述使用SIS过程。仿真结果和成对分析都表明，信息扩散可以提高疫情爆发的阈值，降低最终感染个体的比例，并显著降低疫情传播的速率。此外，我们发现传染病传播的多爆发现象，以及信息扩散的影响，与实证结果一致。这些调查结果突出表明，即使在流行病似乎得到控制的情况下，也需要保持社会对疾病的认识，以防止随后的爆发。这些结果有助于深入理解传染病传播动力学与信息扩散之间的相互作用。
2015-06-12 cs.SI physics.soc-ph
Cooperative epidemic spreading on a two-layered interconnected network
研究了传染病传播在两层互联网络上的动力学行为。提出了三个不同层次的模型来描述互联网络上的合作传播过程，其中一个网络中的疾病可以传播到另一个网络。理论分析表明，互联网络中的全局流行阈值不大于两个孤立的分层网络的流行阈值。特别是，在一个互联的同质网络，详细的理论分析，这使得快速和准确的计算的全球流行病阈值。此外，在节点度之间存在层间相关性的互联异构网络中，发现层间相关系数对流行阈值的影响很小，但对总流行有显著影响。仿真结果进一步验证了分析结果，表明合作流行过程促进了疾病的传播。
2017-02-13 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic spreading with nonlinear infectivity in weighted scale-free networks
本文研究了具有非线性传染性的加权无标度网络SIR模型的传染病传播问题，其中我们的解析模型中的传染率是加权的。具体地说，我们将传染性指数$α$和权重指数$β$引入到解析SIR模型中，考察了$α$和$β$的组合对传染阈值和相变的影响.通过调整$α$和$β$的值，可以将流行阈值重建为一个有限值，并观察到稳定的流行率$R$在早期以指数形式增长，然后遵循分层动态。此外，我们还发现$α$比$β$更敏感地转换流行阈值和流行率，这可能为流行病传播和相关免疫方案提供一些有用的信息或新的见解。
2009-03-05 physics.soc-ph q-bio.PE
The Co-evolution of Cooperation and Epidemic Spreading
本研究探讨了疫情动态与公共物品博弈的协同演化，发现疫情存在可促进合作，且个体采取防护措施主要由自利效应驱动。
2025-06-02 physics.soc-ph
Epidemic spreading with immunization rate on complex networks
我们调查疾病，计算机病毒或信息在复杂网络上的传播，以及预防或控制传播的免疫策略。在不能实现全民免疫、免疫效果不理想的情况下，需要进行有免疫率的靶向免疫。在这种情况下，我们计算了SIR和SIS流行病模型的流行病阈值。结果表明，在无标度网络中，只有当免疫率等于1时，目标免疫才是有效的。我们在这里分析传染病传播的有向复杂网络，但类似的结果也适用于无向的。
2011-04-13 cs.SI physics.soc-ph
Suppressing traffic-driven epidemic spreading by edge-removal strategies
近年来，复杂网络上的流量动态与传染病传播之间的相互作用越来越受到人们的关注。然而，控制交通驱动的传染病传播仍然是一个具有挑战性的问题。在这份简报中，我们提出了一种方法，通过适当地删除网络中的一些边缘来抑制流量驱动的流行病爆发。我们发现，可以通过有针对性地切割具有最大算法介数的大度节点或边之间的链接来提高流行阈值。相反，通过随机边缘去除，将降低流行阈值。这些发现是强大的交通流量条件，网络结构和路由策略。此外，我们发现，目标边缘的关闭可以有效地释放通过大度节点的流量负载，使这些节点的感染概率相对较低。
2015-02-28 cs.SI physics.soc-ph
The impact of nodes of information dissemination on epidemic spreading in dynamic multiplex networks
本文提出双层网络模型，探讨意识层中个体属性对传染病传播的影响，发现高中心性个体能抑制传染病传播，低中心性个体对感染数量有近似线性影响。
2024-06-06 cs.SI physics.soc-ph
In Response to COVID-19: Configuration Model of the Epidemic Spreading
提出了一种基于无标度网络的传染病传播结构模型。我们得到的解析解描述了传染病传播的不稳定和稳定的动力学，并演示了如何这些制度可以在流行病的交换。我们将该模型应用于COVID-19病例，并展示了我们模型的预测特征。
2020-07-08 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
Targeted Recovery as an Effective Strategy against Epidemic Spreading
我们提出了一个有针对性的干预方案，其中恢复仅限于具有最少数量的感染邻居的个人。我们的恢复策略在任何类型的网络上都是高效的，因为与自发恢复的基线场景相比，流行病爆发是最小的。在空间嵌入式网络的情况下，我们发现，一种流行病保持强烈的空间限制与特征长度尺度经历随机游走。我们证明了数值和分析，这种动力学导致一个流行点，具有平坦的表面结构和半径，线性增长的蔓延率。
2017-10-16 physics.soc-ph q-bio.PE
SEAIR epidemic spreading model of COVID-19
我们研究了COVID-19的易感-暴露-隔离-传染-隔离（SEAIR）传染病传播模型。它抓住了COVID-19传染性的两个重要特征：延迟开始和在症状出现之前出现，甚至完全没有症状。在随机正则图和复杂网络上，分别对该模型进行了连续时间分区和离散时间分区的理论分析。我们分析表明，有流行病的阈值和方程的易感人群在地方病平衡在所有三个版本，当流行病是弱的。我们提供的理论论据，一个节点的特征向量中心性近似决定其被感染的风险。
2020-08-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Analysis and Control of Epidemics: A survey of spreading processes on complex networks
本文回顾并提出了各种解决和开放的问题，在发展，分析和控制的流行病模型。我们有兴趣为希望进入复杂网络传播过程领域的新工程师提供一份相对简洁的报告。
2015-08-25 cs.SI math.OC physics.soc-ph
Competing spreading processes and immunization in multiplex networks
物理接触网络上的传染病传播自然会引入虚拟接触网络上的人类意识信息扩散，而意识扩散又反过来抑制传染病传播，从而形成多重网络中传染病与意识的竞争传播过程。在本文中，我们研究的竞争动力学的流行病和意识，这两者都遵循SIR过程，在一个两层网络的基础上微观马尔可夫链方法和数值模拟。我们发现，较强的意识传播和自我保护能力的个人可能会导致更高的流行阈值和更小的爆发规模。但个体的自我意识对疫情阈值和爆发规模没有明显影响。此外，本文还研究了在传染病和意识传播相互作用下，身体接触网络的免疫问题。结果表明，目标免疫的免疫效果明显优于随机免疫，且意识扩散可以显著降低随机免疫和目标免疫的免疫阈值。
2016-08-03 cs.SI physics.soc-ph
Effects of human dynamics on epidemic spreading in Côte d'Ivoire
了解和预测传染病的爆发对于社会发展和公共卫生至关重要，特别是对于不发达国家。然而，由于受空间结构和人类动力学（包括人类流动性和人类互动强度）影响的复杂流行病传播动力学，因此遇到了挑战性问题。我们提出了一个系统的模型来描述科特迪瓦全国范围内的流行病传播，它集成了多个因素，如人员流动，人际交往强度，人口特征。通过数据驱动的模拟和理论分析，我们提供了一些见解，以帮助建模和预测流行病传播过程，这超出了局部评估和几何视图的范围。我们表明，当地的平均基本生殖数大于1的要求是不必要的流行病的爆发。观察到的扩散现象可以粗略地解释为一个异质的扩散反应过程，通过重新定义移动距离，根据节点之间的人的移动量，这是超越几何的观点。然而，人类动力学的异质性仍然对精确预测提出了挑战。
2016-04-30 physics.soc-ph q-bio.PE
Suppressing epidemic spreading by risk-averse migration in dynamical networks
本文研究了动态网络中个体行为与传染病传播之间的相互作用。我们将代理分布在具有周期性边界条件的正方形区域上。每个智能体都被看作是网络的一个节点，如果两个智能体之间的地理距离小于一定的半径，则在两个智能体之间建立无线链路。每一次，每一个智能体都要评估疫情，做出是留在原地还是离开原地的决定。如果受感染邻居的数量达到或超过临界值$E$，代理将以一定速度离开当前位置。由于代理人的运动，网络的结构是动态的。有趣的是，我们发现存在一个最佳值的$E$导致的最大流行阈值。这意味着传染病传播可以通过规避风险的移徙得到有效控制。此外，我们还发现，随着恢复率的增加，随着接触半径的增加，并通过一个最佳的移动速度最大化的流行阈值增加。我们的研究结果提供了一个更深入的了解动态网络中的传染病传播。
2018-02-05 physics.soc-ph q-bio.PE
Small inter-event times govern epidemic spreading on temporal networks
就像人类和动物互动网络的度一样，互动之间的时间分布通常是右偏和厚尾的。这两种分布都强烈地影响着流行病的动态，但是，正如我们在这封信中所展示的那样，原因非常不同。尽管尾部的高度对于促进流行至关重要，但控制流行动态的是小间隔时间。我们研究了这种效果的分析和数值不同版本的易感-感染-感染模型对不同类型的网络。
2020-04-09 physics.soc-ph q-bio.PE
Epidemic spreading driven by biased random walks
随机游走是在许多网络应用中发现的基本机制之一。研究了复杂网络上由有偏随机游动驱动的传染病传播动力学。在我们的传染病模型中，每次被感染的节点不断地通过有偏随机游走将一些被感染的数据包传播到它们的邻居节点，导致接收数据包的易感节点被感染。被感染的节点以固定的概率从感染中恢复。对模型和真实网络的仿真分析结果表明，随着感染节点的传递能力、节点平均度、节点度分布均匀性的增加，传染病传播的强度和范围都增大。此外，还存在相应的最优参数，使得感染节点瞬时拥有最大种群，传染病传播过程覆盖网络的最大部分。
2014-08-01 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Effects of awareness diffusion and self-initiated awareness behavior on epidemic spreading - an approach based on multiplex networks
本文研究了多重网络中传染病传播与意识扩散之间的相互作用。在该模型中，传染病可以在代表传染病传播路径的一个网络（接触网络）中传播，导致意识在另一个网络（信息网络）中扩散，然后意识的扩散会导致个体采取社会距离，进而影响传染病传播。对于意识的扩散，我们认为，一方面，个体可以通过信息网络中的其他有意识的邻居获得信息，另一方面，易感个体可以通过接触网络（局部信息）或大众媒体（全局信息）中的被感染邻居诱导自我意识。通过马尔可夫链方法和数值计算，我们发现两个网络的结构和意识的有效传播率会影响感染个体的密度和流行阈值。然而，我们证明了虽然引入自我意识可以降低感染密度，但无论是局部信息还是全局信息，都不会增加流行阈值。我们的发现是显着不同的许多以前的结果-本地信息为基础的行为反应可以改变流行阈值。
2015-02-02 cs.SI physics.soc-ph
Optimal control of a probabilistic dynamic for epidemic spreading in arbitrary complex networks
基于离散时间马尔可夫链过程，提出了一种离散时间概率动力学模型，用于模拟基于接触的传染病传播过程，特别是研究了SIR模型，并给出了该模型的相图。然后，本报告提出了一组方程，代表最优控制策略，通过庞特里亚金的最大值原理，在两种不同的情况下，疫苗接种政策和联合疫苗接种住院政策，并显示了数值模拟，与标准的前向后扫描程序，这些方程。
2017-12-20 physics.bio-ph physics.soc-ph
Asymmetrically interacting spreading dynamics on complex layered networks
疾病通过物理接触网络的传播和疾病信息通过通信网络的传播是两个密切相关的动力学过程。我们通过关注任何传播过程背后的两个基本量：流行阈值和最终感染率，研究了两种类型的传播动态之间的不对称相互作用，每种传播动态都发生在自己的层上。我们发现，接触层上的流行病爆发可以诱导传播层上的流行病爆发，信息传播可以有效地提高流行病的阈值。当两层之间存在结构相关性时，信息阈值保持不变，但可以提高流行阈值，使接触层对流行病爆发具有更强的弹性。我们开发了一个物理理论来理解这两种类型的传播动力学之间错综复杂的相互作用。
2014-05-08 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic spreading in evolving networks
在无标度稳态网络的情况下，建立了一个传染病传播模型，并对该模型进行了分析。结果发现，与人们天真的预期相反，重新布线的过程通常倾向于抑制传染病传播。特别是它被发现，在静态网络中，重新布线网络的度分布指数$γ>3$表现出一个阈值的感染率低于该流行病在稳定状态下消亡。然而，在重新布线的情况下，阈值更高。对于$2<γ\leq 3$，不存在这样的阈值，但是对于小的感染率，感染节点的稳态密度（流行率）对于重新布线网络是较小的。
2010-01-22 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.OT
SIS Epidemic Spreading with Heterogeneous Infection Rates
在这项工作中，我们的目标是了解感染率的异质性对易感-感染-易感（SIS）传染病传播的影响。以经典的SIS模型为基准，研究了独立同分布的感染率对处于亚稳态的平均感染率的影响。对数正态分布，伽玛和新设计的分布被认为是感染率。我们发现，当回收率较小时，即在同质和异质两种情况下，传染病的传播都是：1）平均感染率的异质性阻碍了病毒的传播; 2）感染率的偶数阶矩越大，平均感染率越小，但奇数阶矩的贡献则相反;当恢复率很大时，即流行病可能会消亡或感染一小部分人口，感染率的异质性可能会增加流行病蔓延的可能性。最后，我们通过现实世界的网络与他们的异质感染率验证我们的结论。我们的研究结果表明，在现实中，流行病的传播可能并不像经典的SIS模型所表明的那样严重，但消除流行病可能更加困难。
2016-04-05 cs.SI physics.soc-ph
Effects of city-size heterogeneity on epidemic spreading in a metapopulation: A reaction-diffusion approach
我们回顾并介绍了一个广义的反应扩散方法，传染病传播的集合种群建模为一个复杂的网络。集合种群由易感和受感染的个体组成，这些个体被分组为亚群，这些亚群象征着城市和村庄，这些城市和村庄通过人类在交通网络中的旅行而耦合。通过分析方法和数值模拟，我们计算了感染者在长时间限制的metapoluation中的比例，以及表征将流行病与非流行病阶段分开的流行病阈值的相关参数。在这个模型中，我们研究了异构网络拓扑结构和异构子种群大小分布的影响。这样的系统适用于流行病建模，其中小村庄和大城市同时存在于集合种群中。我们发现，异质性条件导致的流行病阈值是一个非平凡的函数的反应速率（局部参数），网络的拓扑结构（全局参数）和交叉人口规模，区分“村庄动态”从“城市动态”。
2012-11-09 physics.soc-ph q-bio.PE
Traffic-driven SIR epidemic model on networks
提出了一个新的SIR传染病模型，该模型由网络中的感染包传输驱动。具体地说，感染节点产生并传递感染包，导致疫情的传播，而恢复节点阻止感染包的传递，这抑制了传染病传播。在分组传输中使用由控制参数$α$管理的高效路由协议。通过仿真得到了感染节点的最大瞬时种群、感染节点的最大种群以及相应的最优$α$。我们发现，一般更平衡的负载分布会导致更激烈和广泛的传播网络中的流行病。增加节点的平均度或度分布的均匀性都有利于传染病传播。当数据包生成率$ρ$较小时，增加$ρ$有利于传染病传播。然而，当$ρ$足够大时，出现抑制传染病传播的交通堵塞。
2015-02-18 cs.SI physics.soc-ph
Mathematical models for epidemic spreading on complex networks
提出了一个有限复杂网络上的传染病传播模型，该模型限制每个时间步最多只能有一个传染源。由于该过程的高度离散特性，分析不能使用连续近似，而连续近似被广泛用于大多数模型。利用离散方法，我们研究了流行病的阈值和准平稳分布。主要结果是一个定理的混合时间的过程，其规模像对数的网络规模和成正比的距离从流行阈值的倒数。为了全面介绍该模型，我们回顾了基于复杂网络的传染病传播建模的现代方法，并介绍了有关随机网络、离散时间马尔可夫链及其准平稳分布的必要信息。
2013-07-21 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Epidemic Variability in Hierarchical Geographical Networks with Human Activity Patterns
近年来，一些研究表明，人类行为的非泊松统计源于等级地理网络结构。基于这一观点，我们将重点放在等级地理网络中的传染病传播，并研究两种不同的接触模式（即：例如，与地理距离相关的均匀时间延迟（HOTD）和非均匀时间延迟（HETD）影响暴发的传播速度和变异性。研究发现，与HOTD和null模型相比，HETD中时延与网络层次的相关性显著减缓了传染病传播，并导致了向上级联的多模态现象.相应地，HETD暴发的变异性值较低，但在较长时间内有多个可比的峰值，这使得传染病传播的长期预测变得困难。当种子（i）例如，初始感染节点）来自网络的高层，显著促进了传染病传播。有趣的是，两种接触模式的变异性出现了不同的趋势：高层次的种子在HOTD导致较低的变异性，HETD的情况下，相反。更重要的是，HETD中高层种子的变异性远大于HOTD，这意味着传染病传播在等级地理网络中的不可预测性。
2012-04-03 cs.SI physics.soc-ph
