Effect of immunization through vaccination on the SIS epidemic spreading model
我们分析了一部分人通过接种疫苗获得免疫力的传染病传播的易感-感染-易感模型。这一过程被理解为通过接种疫苗进行稀释，从而降低易感个体的比例。对于非零比例的接种疫苗的个体，该模型预测疾病传播但最终灭绝的新状态。当接种疫苗的个体比例大于临界值时，新状态出现。该模型预测，这个临界值随着感染率的增加而增加，达到一个渐近值，该值严格小于单位。在这个渐近值以上，无论感染率有多大，灭绝都会发生。
2021-10-06 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Stochastic approach to epidemic spreading
我们分析了四个模型的传染病传播使用随机方法，其中的主要随机变量是在每个类中的个人的数量。随机方法由主方程描述，并利用质量作用定律建立了感染或恢复等过程的转移率。我们对每一类个体的平均数量进行了数值模拟以及演化方程的数值积分。传染病传播的开始是通过对无病状态的线性分析获得的，由此得出感染者的初始指数增长和新病例的频率。序参量和个体数的方差也得到表征传染病传播的开始作为一个关键的相变。
2020-09-07 cond-mat.stat-mech
Inverse targeting -- an effective immunization strategy
我们提出了一种新的方法来免疫人口或计算机网络对流行病，这是更有效的比以前考虑的任何方法。我们的方法的新颖性在于确定免疫靶点的方式。首先，我们确定那些对疾病传播贡献最小的个人或计算机，通过他们对社会或计算机网络中最大连接集群的大小的贡献来衡量。免疫过程按照识别出的个人或计算机的列表以相反的顺序进行，首先免疫那些与传染病传播最相关的人。我们已经将我们的免疫策略应用于几个模型网络和两个真实网络，互联网和高能物理学家的合作网络。我们发现，我们的新的免疫策略是在模型网络的情况下高达14%，并为真正的网络高达33%的效率比动态免疫网络中连接最多的节点。我们的策略在数值上也是有效的，因此可以应用于大型系统。
2011-12-13 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.comp-ph
Subdiffusive Activity Spreading in the Diffusive Epidemic Process
扩散流行病过程是吸收状态相变的一个典型例子，其中健康个体和感染个体以不同的扩散常数传播。使用随机活动传播模拟结合有限尺寸标度分析，我们揭示了两个定性不同的过程，其特征在于关键的动态：亚扩散传播的感染集群和扩散波动的健康人口。这表明存在一个强耦合制度，并揭示了一个长期的争论的理论分类的系统。
2021-05-31 cond-mat.stat-mech
Epidemic spreading in scale-free networks
互联网，以及许多其他网络，有一个非常复杂的连接最近建模类的无标度网络。这个特性对于通信网络来说似乎非常有效，但同时也有利于计算机病毒的传播。我们分析了计算机病毒感染的真实数据，并找到了互联网上病毒株的平均寿命和流行率。我们定义了一个无标度网络上传染病传播的动力学模型，发现不存在传染病阈值及其相关的临界行为。这一新的流行病学框架使计算机病毒的数据合理化，并有助于理解通信和社交网络上的其他传播现象。
2000-10-20 cond-mat.stat-mech
Epidemic spreading with long-range infections and incubation times
利用场论和数值方法研究了具有潜伏期的传染病传播模型的非平衡相变。这里，传播过程由时空Levy飞行建模，即，假设扩散距离和孕育时间都代数地衰减。根据感染率，观察到从波动的活性阶段到吸收阶段的相变，在吸收阶段，感染消失。这种扩散和灭绝之间的过渡的特点是连续变化的临界指数，从平均场制度所描述的定向渗透的普适性类的一个阶段。我们通过场论重整化群计算计算了上临界维数附近的临界指数，并通过大量的数值模拟在一维空间中验证了结果。
2005-06-21 cond-mat.stat-mech
Scaling of the propagation of epidemics in a system of mobile agents
对于一个由分子动力学建模的二维代理系统，我们模拟了最近在复杂网络上研究的流行病传播。我们得到的网络模型是随时间演化的。我们研究了密度、温度和感染时间对传播的影响。此外，我们分析了与幂律分布的感染时间相关联的流行阈值。
2004-02-17 cond-mat.stat-mech
Epidemic spreading in complex networks with degree correlations
本文综述了连通度之间存在显式相关性的复杂网络上的传染病传播行为。
2003-01-10 cond-mat.stat-mech q-bio
Epidemic spreading in correlated complex networks
本文研究了一个传染病传播的动力学模型，该模型中节点的连通度之间存在显式的相关性。对于马尔可夫复杂网络的情况下，只显示对节点之间的相关性，我们发现一个流行病的阈值成反比的最大特征值的连接矩阵，给出了平均数量的链接，从一个节点的连接$k$到节点的连接$k'$。相关增长网络模型的数值模拟支持了我们的结论。
2002-05-29 cond-mat.stat-mech q-bio
A study of the influence of the mobility on the phase transitions of the synchronous SIR model
通过使用一个适当的版本的同步SIR模型，我们研究了稀释和流动性对临界免疫率的影响。我们表明，通过应用时间依赖性蒙特卡罗（MC）模拟在临界状态，并考虑到优化的幂律的感染个体的密度，关键免疫所需的阻止流行病在二维格子减少稀释增加与对数相关。另一方面，流动性使这种影响最小化，并且当个体的移动概率增加时，临界免疫接种更大。
2014-11-26 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Epidemic spreading
我们分析了六个传染病传播的确定性模型。每个类别的个体数量的演化由时间上的一阶常微分方程给出，该方程是通过使用质量作用定律建立的，该定律提供了定义每个模型的几个过程的速率。传染病传播的特征是新病例的频率，即单位时间内感染的人数。它的特征还在于基本再生数，我们表明，与无病解的发展方程的稳定性矩阵的最大特征值。我们还强调流行病的爆发与关键的相变之间的类比。当种群密度达到临界值时，扩散开始，这是Kermack和McKendrick在研究恢复个体获得永久免疫的模型时提出的结果，这是本文分析的模型之一。
2020-12-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Epidemic dynamics and endemic states in complex networks
本文通过分析方法和大规模模拟研究了复杂网络中流行病传播的动力学模型。在具有指数有界连通性的网络中，我们恢复了通常的流行病行为，并定义了一个阈值，该阈值定义了一个临界点，低于该临界点，感染率为零。相反，在广泛的无标度网络中，我们观察到没有流行阈值及其相关的临界行为。这意味着无标度网络易于传染病的传播和持续，无论传染病的传播速度如何。这些结果有助于理解计算机病毒流行和其他传播现象的通信和社交网络。
2001-02-07 cond-mat.stat-mech q-bio
Competing spreading processes on multiplex networks: awareness and epidemics
在多层互联的复杂网络之上，类似流行病的传播过程揭示了相互交织的竞争效应的丰富相图。作者最近的一项研究[Granell等人，Phys.Rev.Lett. 111，128701（2013）]分析了导致流行病传播的两个过程之间的相互关系，以及在多重网络之上传播信息意识以防止其感染。在这种情况下，提高认识意味着对疾病进行全面免疫，结果表明存在一个元临界点，在这个点上，流行病的关键开始取决于提高认识过程的实现。在这里，我们提出了一个全面的分析，这些关键的属性在更一般的情况下，意识的传播并不意味着完全免疫，感染并不意味着立即意识到它。我们发现这两个竞争过程之间的关键关系，代表它们之间的相互作用的参数范围很广。我们还分析了大规模广播的意识（大众媒体）的流行病发病率的最终结果的后果。更重要的是，大众媒体使元批评点消失了。结果表明，主要的发现，即存在一个元临界点，是植根于竞争的原则，并持有一个大的场景。
2014-05-18 cond-mat.stat-mech 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
Bursty communication patterns facilitate spreading in a threshold-based epidemic dynamics
社会互动的记录为我们提供了新的数据来源，以了解互动模式如何影响集体动态。这种人类活动模式通常是突发的，即，它们由短时间的激烈活动和长时间的沉默组成。这种突发性已经被证明会影响传播现象;它在某些情况下加速传染病传播，在另一些情况下减慢它。我们研究了一个依赖于历史的传染模型。在我们的模型中，易感个体和感染个体之间在短时间内的重复相互作用是易感个体感染所必需的。我们对真实的时间网络数据进行了数值模拟，发现在我们的模型中，突发性活动模式有助于传染病传播。
2012-06-11 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Equivalence between non-Markovian and Markovian dynamics in epidemic spreading processes
一个一般的形式主义，允许网络上的非马尔可夫过程的稳态减少到等价的马尔可夫过程在相同的基板。传染病传播过程的例子被认为是详细的，所有的非马尔可夫方面被捕获在一个单一的参数，有效的感染率。值得注意的是，这一结果与底层网络的拓扑结构无关，正如二维晶格和各种类型的随机网络的数值模拟所证明的那样。此外，引入了有效感染率的解析近似，这使得非马尔可夫动力学的临界点和临界指数的计算成为可能。
2017-01-10 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Seasonal epidemic spreading on small-world networks: Biennial outbreaks and classical discrete time crystals
本文研究了小世界图上一个易感-感染-去除-易感（SIRS）模型中的季节性传染病传播.我们得到一个平均场的描述，准确地捕捉模型的显着特点，最显着的相变之间的年度和两年爆发。一个数值尺度分析表现出发散的自相关时间的热力学极限，这证实了一个经典的离散时间结晶相的存在。我们从平均场论和数值计算两方面推导出该模型的相图.我们的工作提供了新的视角，证明了小世界性和非马尔可夫性可以稳定经典的离散时间晶体，并将最近的努力联系起来，以了解这种物质的动力学阶段的百年老大难问题的两年一次的流行病。
2021-03-25 cond-mat.stat-mech nlin.CG
Dynamical interplay between awareness and epidemic spreading in multiplex networks
我们提出了两个过程之间的相互关系的分析占流行病的传播，并防止其感染的信息意识，在多重网络的顶部。这种情况是一个流行病的过程中传播的持久的真实接触的网络，和一个循环的信息意识过程中传播的虚拟社会接触网络之间的相同的个人。拓扑结构对应于一个多重网络，其中两个扩散过程相互作用，相互影响。使用微观马尔可夫链方法（MMCA）的分析揭示了流行病的发病率的相图，并允许捕获的流行阈值的演变取决于多路复用的拓扑结构和与意识过程的相互关系。有趣的是，流行病爆发的临界点有一个由意识动态和虚拟网络拓扑定义的临界值（亚临界点），从该临界点开始，爆发时间增加，流行病发生率降低。
2013-09-19 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Impact of origin-destination information in epidemic spreading
接触的网络结构塑造了流行病传播过程。网络理论的最新进展提高了我们对大规模流行病过程的理解。在传染病传播的研究中，仍需对若干考虑因素的相关性进行评估。其中之一是说明传染病携带者流动的来源地和目的地模式的影响。在这里，我们计算始发地-目的地模式兼容的经验数据的粗粒度流在航空运输网络。我们研究的发病率流行病的过程中的集合种群的方法，考虑不同的替代方案的流量先验知识。在数据驱动的情景中，考虑了对来源地和目的地流量的估计，结果证明与在微观层面评估流行病的影响有关（在我们的情景中，哪些人群被感染）。然而，这一信息与评估其宏观发病率（感染人群的比例）无关。这些结果对于实现更好的计算平台来预测流行病发病率是有意义的。
2018-12-24 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Roles of the spreading scope and effectiveness in spreading dynamics on multiplex networks
与单一网络相比，复合网络对个体间传播过程的影响主要表现在两个方面。首先，病原体或信息可以通过不同的层次一次性传播给更多的个体，扩大了传播范围。第二，通过不同的层次，一个人也可以在同一时间多次向同一个人传播病原体或信息，这使得传播更有效。为了理解传播范围和传播效果的不同作用，我们提出了一个链路重叠的多重网络上的传染病模型，其中每个交互的传播效果以及渠道的多样性（传播范围）可以由重叠链路的数量来控制.我们发现，对于泊松度分布，增加流行范围（第一个效果）比增加流行概率（第二个效果）更有效地促进传播过程。然而，对于幂律度分布，这两个因素对传播动力学的影响变得复杂。在有限系统中，提高流行概率使病原体或谣言更容易爆发。但在此之后，扩大流行范围仍然是更有效的广泛传播。本文对这些现象给出了理论结果和合理的解释，表明流行范围在传播动力学中起着重要的作用。
2017-11-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Synchronization of extended chaotic systems with long-range interactions: an analogy to Levy-flight spreading of epidemics
研究了具有幂律衰减相互作用的空间扩展混沌系统。两个耦合的副本，这样的系统同步到一个共同的时空混沌状态超过一定的耦合强度。将同步转变作为一种非平衡相变来研究，并在不同的相互作用范围内分析了其临界性质。过渡被发现是总是连续的，而临界指数变化与幂律指数表征的相互作用的连续性。强有力的数值证据表明，过渡属于{ \it异常定向渗流}家庭的普遍性类发现L{é} vy飞行传播的流行病过程。
2006-10-28 cond-mat.stat-mech nlin.CD
Relevance of backtracking paths in epidemic spreading on networks
网络上的流行病的理解大大受益于最近的应用程序的消息传递方法，它允许获得精确的结果不可逆的传播（即永久获得性免疫的疾病）在局部树拓扑结构。这一成功表明，可以将同样的方法应用于可逆转的流行病，因为个人可以感染流行病并反复康复。基本假设是回溯路径（即一个人被他/她以前感染的邻居再次感染）不起相关作用。在本文中，我们表明，这是不可逆的流行病的情况下，由于忽略回溯路径导致的流行病阈值的公式，是定性不正确的大尺寸限制。此外，我们定义了一个修改后的可逆动力学，明确禁止直接回溯事件，并表明这种修改完全打乱的现象。
2018-10-25 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The role of clustering and gridlike ordering in epidemic spreading
流行病的传播是由构成人口基础的联结模式决定的。虽然已经注意到，病毒在全球距离较近的网络上更容易传播，但要找到办法来揭示地方相互联系的确切作用，仍然是一个巨大的挑战。这样的拓扑性质非常自然地进入我们的两时间步描述的框架，也提供了一种新的方法来跟踪概率系统。该方法阐述了SIS型的流行过程，导致循环的作用，长度为4的流行病的发病定量解释。
2004-01-22 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.QM
Finding influential spreaders from human activity beyond network location
大多数用于识别社交网络上有影响力的传播者以传播消息或阻止流行病的中心点都需要传播发生的网络的完整拓扑信息。然而，在实践中，收集社交网络中的代理之间的所有连接很难实现。因此，这样的度量可能难以应用于真实的社交网络。因此，需要一种新的方法来识别有影响力的人没有明确的网络信息，以提供一个有效的免疫或传播策略，在实际意义上。在这项研究中，我们寻求一种可能的方式来寻找有影响力的传播者，通过使用社会关系是如何形成在现实网络中的社会机制。我们发现，一个可靠的免疫接种计划可以通过询问人们如何相互作用来实现。从这些调查中，我们发现，在测试的社会机制中，连接到枢纽的概率趋势对有影响力的传播者具有最强的预测能力。我们的观察还表明，当网络具有强大的模块化结构时，连接不同社区的人更有可能成为有影响力的传播者。我们的发现意味着，不仅网络位置的影响，而且个人的行为是很重要的，以设计最佳的免疫或传播方案。
2015-07-06 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Levy-flight spreading of epidemic processes leading to percolating clusters
我们考虑两个随机过程，Gribov过程和一般的流行病过程，描述了传染病的传播。与通常假设的在临界点分别导致定向渗流和各向同性渗流的短程传染情况相反，我们考虑具有在d维中衰减的概率分布的长程传染，距离为1/R^{d+σ}。利用Wilson动量壳重正化群递推关系，计算了分形团簇生长的临界指数。结果表明，当感染的衰减指数σ=σ c>2时，长程临界行为连续地向短程临界行为转变。
1998-07-10 cond-mat.stat-mech q-bio
Exponential rate of epidemic spreading on complex networks
本文针对复杂网络上传染病初始阶段的指数传播速率展开研究，基于度分布、网络 assortativity 和聚类水平推导出网络再生数表达式并关联其与疾病传染性及传播速率，结果适用于多数网络，填补了经典流行病学与复杂网络理论的空白。
2025-04-18 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Dynamics of epidemic spreading with vaccination: impact of social pressure and engagement
在这项工作中，我们考虑了一个模型的传染病传播加上一个观点动力学在一个完全连接的人口。关于观点动力学，个体可能处于两种不同的状态，即赞成或反对疫苗接种运动。反对接种疫苗的个人遵循标准SIS模型，而支持疫苗的个人也可以处于第三个区室，即已接种疫苗。此外，意见的变化，根据多数规则的动态群体与三个人。我们亦认为疫苗可为个别人士提供永久或暂时的免疫力。通过分析计算和计算机模拟，我们表明，观点动力学可以极大地影响疾病的传播，和亲疫苗的个人的参与可能是至关重要的，以阻止传染病传播。模拟模型的完整数值代码可以从作者的网页上获得。
2016-10-03 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Measles-induced immune amnesia and its effects in concurrent epidemics
最近发现，麻疹病毒可以消灭适应性免疫系统，破坏B淋巴细胞并减少感染宿主的非特异性B细胞的多样性。特别是，这意味着以前通过接种疫苗或直接接触其他病原体获得的免疫可能会在一种名为“免疫健忘症”的现象中消失，鉴于反接种运动的实际兴起，其影响可能变得特别令人担忧。在这里，我们提出了第一次尝试将免疫遗忘纳入标准模型的传染病传播。特别是，我们分析了一个模型的不同变体，该模型描述了引起麻疹和另一种通用疾病的两种并发病原体的传播：SIR-IA模型。分析和计算研究证实，免疫健忘症确实会对传染病传播产生重要影响，显著改变了为达到对并发传染病的免疫力所需的疫苗接种覆盖率。更具体地说，我们发现存在新的传播和地方病阶段，这是由免疫健忘症引起的，出现在全连接和更结构化的网络，如随机网络和幂律度分布的。特别是，从静止状态到这些新阶段的转变在我们具体分析的某些情况下可能变得相当突然。此外，我们讨论的意义和后果，我们的结果和它们的关系，例如，免疫策略，以及可能出现的爆炸性类型的转变，使免疫遗忘效应特别引人注目。这项工作为进一步发展和分析免疫遗忘效应打开了大门，更广泛地说，有助于复杂网络上相互作用的流行病理论。
2021-01-14 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
A markovian random walk model of epidemic spreading
我们分析了一个图上的独立随机游走种群的动力学，并建立了一个简单的传染病传播模型。我们假设每个步行者独立地访问有限遍历图的节点在离散时间马尔可夫行走由他的特定的转移矩阵。在这个假设下，我们首先推导出再生数的上界。然后，我们假设一个步行者处于以下状态之一：易受感染、感染或康复。一个有传染性的步行者在一定的特征时间内保持传染性。如果一个有传染性的步行者在同一个节点上遇到一个易感的步行者，那么易感的步行者就有一定的概率被感染。通过在计算机模拟中实现这一假设，我们研究了新出现的感染模式的时空演变。一般来说，随机游走方法似乎有很大的潜力，研究传染病传播，并确定相关参数的流行病动力学。
2020-10-15 cond-mat.stat-mech math.PR physics.soc-ph
Bifurcation analysis of the Microscopic Markov Chain Approach to contact-based epidemic spreading in networks
许多传染病在单一宿主种群中传播的流行病房室模型的动力学都存在二阶相变。这种转变发生作为一个函数的传染性参数，从没有感染的个人到地方病的状态。在这里，我们从动力系统的角度研究了离散时间房室流行病模型的这种转变，称为微观马尔可夫链方法，其适用性预测未来的传染病传播的情况已被证明在COVID-19大流行期间非常有用。我们表明，有一个地方病的状态，这是稳定的，是一个全球吸引子，它的存在是一个跨临界分岔的后果。这一数学分析为实际应用中的模型结果提供了依据。
2022-10-31 cond-mat.stat-mech cs.SI math.DS
Epidemic spreading and bond percolation in multilayer networks
研究了多层网络中任意链路数的SIR模型。通过映射到键渗流，我们给出了任意层数的传染病阈值和感染率的解析表达式。这些结果提供了一个精确的预测的传染病阈值的无限局部树状多层网络，和更一般的多层网络的传染病阈值的下界。由两个互连的网络形成的多层网络的情况下，具体研究作为一个功能的层内和跨层的度分布。我们发现，流行阈值强烈依赖于多层结构的度相关性。最后，我们将我们的结果与退火近似的易感-感染-易感（SIS）模型的结果。
2017-02-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Thresholds for epidemic spreading in networks
研究了度分布服从幂律分布的淬灭网络中传染病模型的阈值问题。对于易感染易感（SIS）模型，当网络的最大度k_max随系统规模变化时，其活动阈值λ_c在大规模极限下为零，这与非均匀平均场（HMF）理论相悖.阈值的消失与连接模式的无标度性质无关，而是由系统中最大的枢纽发起的，该枢纽对于任何传播速率lambda>1/sqrt{k_max}都是活跃的，并且扮演着将感染传播到系统其余部分的自我维持源的角色。而易感染-感染-移除（SIR）模型则与HMF理论相一致，并为富规模网络提供了一个有限的阈值。我们推测，在淬灭的规模丰富的网络的通用流行病模型的阈值是消失或有限的存在或不存在一个稳定的状态。
2010-12-09 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Long-range epidemic spreading in a random environment
考虑了随机环境中的远程传染病传播问题，考虑了一个猝灭的无序$d$ -维接触过程，其传染率随距离的增加而衰减为$1/r^{d+σ}$。我们研究了模型的动力学行为，并低于流行阈值的强无序重整化群方法的一个变种，并通过蒙特卡罗模拟在一个和两个空间维度。从一个单一的感染网站，平均生存概率被发现衰减为$P(t) \sim t^{-d/z}$乘法对数校正。在流行阈值以下，出现Griffiths阶段，其中动力学指数$z$随控制参数连续变化，并且随着阈值的接近而趋向于$z_c=d+σ$。在阈值，感染的集群（在存活的试验）的空间扩展被发现与$R(t) \sim t^{1/z_c}$增长与乘法对数校正，并发现在存活的试验中感染的网站的平均数增加与$N_s(t) \sim (\ln t)^χ$与$χ=2$在一个维度。
2015-04-01 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Epidemic Spreading and Digital Contact Tracing: Effects of Heterogeneous Mixing and Quarantine Failures
通过安装在移动电话上的数字跟踪应用程序进行接触者追踪是控制传染病传播的重要工具。它的有效性可以通过修改用于分析接触网络的渗流和连通性的标准方法来量化。我们将此框架应用于具有不同程度分布，应用程序用户数量和隔离失败概率的网络。此外，我们还研究了同质性和异质性的结构化群体以及学位目标应用分布的可能性。我们的研究结果是基于显式模拟和平均场分析相结合。他们指出，可以有重大差异的流行病的规模和流行病的概率，这是等价的正常SIR过程。此外，程度的异质性被认为是特别重要的流行阈值，但没有那么多的流行规模。跟踪导致中断的概率不如应用程序采用率重要。最后，在应用程序采用方面，强烈的同质性和特别是异质性都是有害的。总的来说，流行动力学对我们测试的所有参数值都非常敏感，这使得估计数字接触者追踪效果的问题成为一个固有的多维问题。
2022-04-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.SI
