Disease and information spreading at different speeds in multiplex networks
当今，我们在进行传染病传播建模时面临的挑战之一是开发控制疾病传播的方法。在这篇文章中，我们研究如何传播知识的疾病影响传播的疾病在人口中的相互作用的个人。为此，我们分析了多重网络上两个不同过程之间的相互作用：使用易感染-易感染动态传播流行病和传播有关疾病的信息-及其预防方法-使用未意识到-意识到-未意识到动态，以便知情的个人不太可能被感染。与以前的相关模型不同，疾病和信息在同一时间尺度上传播，我们在这里引入一个参数，控制两个过程的传播之间的相对速度。我们研究了这个模型的行为，使用平均场的方法，得到的结果与蒙特卡罗模拟均匀复杂的网络。我们发现，提高信息传播的速度降低了疾病的流行，正如人们所预料的那样。然而，与流行病过程相比，提高信息过程的速度具有增加疾病流行的反直觉效果。这一结果开启了关于信息传播对疾病传播影响的有趣讨论。
2020-08-03 physics.soc-ph q-bio.PE
Competition between vaccination and disease spreading
我们研究了传染病传播和疫苗接种过程之间的相互作用。我们假设，与疾病传播类似，疫苗接种过程也是通过直接接触发生的，即，它遵循标准的易感-感染-易感（SIS）动力学。这两个竞争过程是不对称耦合的，因为接种疫苗的节点可以以相对于易感节点降低的速率直接被感染。我们在平均场论的框架下分析了该模型，得到了丰富的相图。当疫苗接种对感染几乎没有保护作用时，两个连续的转变将无疾病免疫状态与无疫苗接种流行状态分开，中间混合状态是易感、感染和接种个体共存。随着疫苗效率的提高，三临界点导致了一个临界状态，出现了不连续的相变。均匀随机网络的数值模拟与分析预测吻合得很好。
2020-06-18 physics.soc-ph q-bio.PE
Epidemic spreading in localized environments with recurrent mobility patterns
流行病的传播在很大程度上取决于接触网络的结构，而接触网络的结构可能受到个人自身流动动态的影响。在封闭的情况下，一个封闭的小群体大部分时间都在局部环境中度过，并且具有容易识别的流动模式-例如工作场所、大学校园或学校-确定控制疾病传播速度的因素至关重要。在这里，我们提出了一个离散时间，基于集合种群的模型来描述发生在有限的情况下，个人的流动性不是随机的，而是遵循明确的经常性旅行模式的SIS样疾病的传播。该模型允许分析确定流行病的开始，以及辨别哪些接触结构最适合于防止感染传播的能力。因此，它决定了在这种情况下是否值得实施孤立的共同预防机制及其预期影响。
2018-04-04 physics.soc-ph q-bio.PE
Social distancing strategies against disease spreading
传染病的反复发生及其对社会的影响日益严重，促使人们研究减缓传染病传播的策略。本文综述了逾渗理论在描述复杂网络上对抗传染病传播的策略中的应用。本文对链接渗流与传染-恢复模型的关系进行了概述，并引入节点空隙渗流过程来描述由健康个体组成的网络（$i.e$）的稀释过程，该网络是维持社会功能的网络。然后，我们调查了两种策略：淬火无序策略，其中在社会中诱导接触强度的异质性分布，以及间歇性社会距离策略，其中健康个体被说服避免与他们的邻居接触间歇性的时间。使用渗流工具，我们表明，这两种策略可以阻止传染病传播。最后，我们讨论了传染率，$i.e$，传播疾病的有效概率，对性能的策略，以减缓传染病传播的作用。
2013-08-09 physics.soc-ph q-bio.PE
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
Birth and death of links control disease spreading in empirical contact networks
我们调查的12个经验的人类接触的时间网络的集合的结构方面是重要的疾病传播。我们扫描了传染病流行病学的两个典型模型的整个参数空间-易感-传染-易感（SIS）和易感-传染-去除（SIR）模型。将这些模拟的结果与参考数据进行比较，在参考数据中，我们消除了interevent间隔中的结构，数据中第一次接触的时间，或从最后一次接触到采样结束的时间。我们发现的情况是，链接的诞生和死亡，以及链接上的接触总数，对于预测疫情至关重要。另一方面，开始和结束之间的接触的确切时间，或间隔时间分布，并不重要。换句话说，这些经验数据集的一个简化的图片，足以为流行病学的目的是，链接出生，是活跃的强度，并死亡。
2014-05-24 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Optimizing surveillance for livestock disease spreading through animal movements
许多家畜传染病的空间传播严重依赖于动物在场所之间的运动，因此运动数据的知识可以帮助我们检测，管理和控制疫情。然而，系统的鲁棒传播特性的识别受到表征人口通过移动的相互作用的时间维度的阻碍。传统的中心性措施不提供相关的信息，结果强烈波动的时间和爆发的属性严重依赖于geotemporal初始条件。通过专注于在意大利的牛流离失所的案例研究，我们的目标是在牲畜流行病的规划和控制有用的强大功能方面的特点，以处理时间波动，初始条件的敏感性和在爆发过程中丢失的信息。通过空间疾病模拟，我们检测在不同初始条件下稳定的传播路径，允许种子的聚类并减少流行病的变异性。路径还使我们能够识别被称为哨兵的场所，这些场所具有很大的感染概率，并提供关于爆发起源的关键信息，如在集群中编码的那样。这种新的程序提供了一个通用的框架，可以应用于特定的疾病，以帮助风险评估分析和通知最佳监测系统的设计。
2012-10-02 physics.soc-ph q-bio.PE
The role of time scale in the spreading of asymmetrically interacting diseases
自然界和社会中的疾病和其他传染现象可以不对称地相互作用，例如一个可以从另一个受益，这反过来又损害了第一个，类似于捕食者-猎物系统。在这里，我们考虑两个模型的相互作用与非对称的相互作用和不同的相关时间尺度的疾病样动力学。使用均匀混合人口的速率方程，我们表明，每个模型的固定患病率和相图的行为不同的相对时间尺度的变化。我们还详细描述了观察到瞬态振荡的制度，这种模式是固有的不对称相互作用，但在文献中往往被忽视。我们的研究结果有助于更好地理解疾病动态，特别是相互作用的过程，并可以为现实世界的应用提供有趣的见解，最值得注意的是，事实核查和假新闻动态之间的相互作用。
2020-06-30 physics.soc-ph q-bio.PE
The Spread of Infectious Disease with Household-Structure on the Complex Networks
本文研究了一般复杂网络上家庭结构SIS传染病的传播。家庭结构为我们提供了区分内部感染率和外部感染率的方法。与均匀网络上的家庭结构模型不同，例如规则和随机网络，这里我们考虑具有任意度分布p（k）的异构网络。首先，我们介绍传染病模型。然后利用平均场占用下的速率方程和计算机模拟对模型进行了分析。发现了一些只存在于具有家庭结构的发散网络中的独特现象，同时也得到了一些类似的结论，即网络中一些简单的几何量对传染病的传染性有重要的影响。在我们的模型中，即使每个家庭的局部治愈率大于内部感染率，疾病仍然可以在无标度网络上传播。这意味着没有疾病在每个家庭中传播，但对于整个网络来说，疾病正在传播。既然我们的社会网络看起来就是这样的结构，也许这一结论提醒我们，在疾病传播过程中，我们应该更多地关注网络结构而不是局部治疗条件。
2004-02-25 q-bio.PE
Controlling distant contacts to reduce disease spreading on disordered complex networks
在真实的社交网络中，人与人之间的互动是异质的，这会影响疾病在人群中传播的方式，达到感染个体比例的临界点，并成为流行病。这种属性称为无序，通常与个体之间的接触时间相关，可以通过加权网络进行建模，其中权重与归一化接触时间$ω$相关。在本文中，我们研究了SIR模型的疾病传播时，密切和遥远的相互作用类型。我们开发了一种缓解策略，仅减少远距离接触的持续时间，这在实践中更容易改变。使用分支理论，通过模拟的支持，我们发现，当紧密接触的密度$f_1$降低时，该策略的有效性增加。此外，我们发现了一个阈值$\tilde{f}_1 = T_c / β$，低于该策略可以使系统从流行到非流行阶段，即使密切接触者有最长的持续时间。
2020-05-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Probing empirical contact networks by simulation of spreading dynamics
疾病、观点、想法、八卦等等都在社交网络上传播。这些网络的连接方式（网络结构）影响着传播过程的动态。通过研究这些关系，人们可以了解传播本身以及接触网络的结构和功能。在这一章中，我们将总结最近的文献，使用模拟的传播过程的经验接触数据。我们将主要关注时间邻近网络上的疾病模拟-网络记录谁靠近谁，在什么时间-但也涵盖其他类型的网络和传播过程。我们分析了29个经验网络来说明方法。
2017-06-28 physics.soc-ph q-bio.PE
An early warning indicator trained on stochastic disease-spreading models with different noises
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Brock University（布鲁克大学）；University of Victoria（维多利亚大学）；Alberta Machine Intelligence Institute（阿尔伯塔机器智能研究所）
针对现实疾病传播中受多种噪声影响导致早期预警困难的问题，提出一种在噪声诱导的随机疾病传播模型上训练的深度学习早期预警指标，能有效预测疫情转变并优于现有方法。
2024-03-24 cs.LG q-bio.PE stat.AP
Epidemic centrality - is there an underestimated epidemic impact of network peripheral nodes?
在SIR模型中研究经验复杂网络上的疾病传播时，初始感染节点可以根据其流行病影响程度进行排序。排名最高的节点，也被称为“超级传播者”，与主要流行病风险有关，因此值得特别关注。在研究经验复杂网络的模拟中，它表明，排名取决于疾病传播的动力学制度。一个可能的机制，导致这种依赖说明在一个易于分析的例子。在系统中的资源分配，以对抗疾病传播到各个节点是基于他们的排名，疾病传播的动态政权往往是未知的疾病爆发之前。因此，我们引入了一个称为流行病中心性的数量，作为疾病传播的所有相关制度的平均值，作为排名的基础。最近引入的概念的相图的传染病传播被用作一个框架，其中几种类型的平均进行了研究。流行中心性相比，节点的结构属性，如节点度，k-核心和介数。随着度和k-核值的增加，流行中心性有增加的趋势，但流行中心性的变化远小于度和k-核值的变化。研究发现，结构外围节点的流行中心性与结构中心节点的流行中心性具有相同的数量级。这些研究结果的影响资源分配，以对抗疾病的传播进行了讨论。
2012-08-08 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling the effects of social distancing on the large-scale spreading of diseases
为了遏制新出现的可在人与人之间传播的疾病的传播，通常实施旨在减少人与人之间相互作用的非药物干预措施。后一种措施的一个例子是保持社交距离，这可以是政策驱动的，也可以是由于害怕感染而在人群中自发产生的。然而，如果在人群达到群体免疫力之前取消NPI，病原体的进一步重新引入将导致继发感染。在这里，我们研究了不同的社会距离计划对疾病大规模传播的影响。具体而言，我们概括了集合种群模型，包括在亚种群水平的社会距离机制和模型的短期和长期战略，喂养当地或全球的流行病信息。我们发现，不同的模型成分可能会导致非常不同的结果在不同的亚群。我们的研究结果表明，有没有一个唯一的答案，如果实施和管理本地或全球的竞争措施是否更有效的问题，模型的结果取决于如何充分考虑人类互动的复杂性。
2021-05-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Effects of social distancing and isolation on epidemic spreading: a dynamical density functional theory model
为防止冠状病毒病COVID-19等流行病传播，保持社交距离及隔离受感染人士至关重要。然而，现有的反应扩散方程的流行病传播是无法描述这些影响。我们提出了一个扩展的疾病传播模型相结合的SIR模型与动态密度泛函理论，明确考虑到社会距离和隔离的感染者。该模型显示了有趣的非平衡相分离与减少感染的数量，并允许新的见解控制流行病。
2020-05-08 physics.bio-ph physics.soc-ph q-bio.PE
Assessing the interplay between human mobility and mosquito borne diseases in urban environments
城市化使传染病流行病学面临许多威胁和新的挑战。在这项研究中，我们研究了新加坡城市国家复杂的城市环境中人员流动和登革热疫情之间的相互作用。我们将程式化和手机数据驱动的移动模式集成在一个基于代理的传播模型中，在该模型中，人类和蚊子被表示为经历登革热流行状态的代理。我们通过将我们的结果与2013年和2014年疫情期间报告的观察到的病例进行比较，用数值模拟监测系统层面对疫情的反应。我们的研究结果表明，即使在与城市内部距离相对应的短尺度上，人类流动性也是登革热等病媒传播疾病传播的主要因素。最后，我们讨论了移动电话数据的优点和局限性，以及评估有价值的移动模式的潜在替代方案，以模拟城市中的病媒传播疾病爆发。
2019-10-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Social distancing in pedestrian dynamics and its effect on disease spreading
在没有接种疫苗的情况下，非药物措施，如社交距离，可以在控制流行病方面发挥重要作用。在本文中，我们研究了社会距离对流行病的影响，它是可执行的。我们使用一个结合了人类流动和疾病传播的数学模型。对于流动性动态，我们设计了一个基于代理的模型，包括行人动态与一种新型的力量，类似于在拥挤的网站社交距离。对于传播动力学，我们认为隔间的SIE动力学加上间接传播的足迹的传染性行人的传染因素。我们发现，增加社会距离的强度有显着影响的暴露风险。通过将人群分类为社会距离遵守者和非遵守者，我们得出结论，即使是少数潜在传染性病原体的社会距离实践，也会导致人群暴露风险发生急剧变化，但会降低其他人群实施该协议的有效性。此外，我们观察到，对于间接传播更重要的传染病，社会距离的有效性会降低。本研究可为降低暴露风险的政策制定提供定量指导。
2020-10-24 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal resource diffusion for suppressing disease spreading in multiplex networks
资源扩散是一种普遍存在的现象，但其对传染病传播的影响却鲜有研究。提出了一个耦合传染病传播和资源扩散的多路网络模型。物理接触层中疾病的传播和受感染节点的恢复都强烈依赖于社会层中对应节点提供的资源。社会层中资源的产生和扩散又强烈依赖于物理接触层中节点的状态。在该模型中，资源优先或随机扩散。为了量化优先扩散的程度，提出了一个控制资源扩散的偏差参数。我们进行了大量的模拟，发现优先的资源扩散可以改变相变类型的感染节点的分数。当层间关联度低于某一临界值时，增大偏压参数会使双连续相变相变变为单连续相变。当层间关联度大于某一临界值时，相变由多次连续→不连续→混合。我们发现在相变中存在磁滞回线。我们还发现，有一个最佳的资源策略，在每个固定程度的层间相关性的阈值达到最大值，并在该疾病可以被最大限度地抑制。最优控制参数随层间关联度的增大而增大。
2018-01-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Multiscale mobility networks and the large scale spreading of infectious diseases
在传染病的计算建模中要考虑的现实因素中，人类流动在理论方面和经验数据的有限性方面都是一个关键的挑战。为了研究小规模通勤流和远程航空交通在塑造全球流行病时空模式方面的相互作用，我们i）分析了来自世界各地29个国家的流动数据，并找到了一个能够提供高达300公里的通勤模式的全球描述的重力模型; ii）在一个世界范围的结构化集合种群流行病模型中集成一个时间尺度分离技术，用于评估由于疾病动力学中的多尺度流动过程而导致的感染力。平均而言，通勤流量比航空流量大一个数量级。然而，它们被引入到世界范围的模型中表明，模拟流行病的大规模模式与只考虑航空交通的基线情况相比只有很小的变化。然而，短距离流动性的存在增加了近距离亚群的同步性，并影响了航空运输基础设施周边的流行病行为。本方法概述了分层计算方法的定义的可能性，其中不同的建模假设和粒度可以始终使用在一个统一的多尺度框架。
2009-07-20 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
A microscopic approach to study the onset of a highly infectious disease spreading
我们结合行人动力学模型与接触追踪方法来模拟一种高度传染性的空气传播疾病在封闭环境中的初始传播。我们专注于一个中等规模的人口（最多1000人）与少量的感染者（1或2）和其余的人之间的免疫和易感性划分。我们采用了一个空间连续的模型，表示行人动态的力量作用在他们身上，即微观力为基础的模型。一旦离散化，该模型的结果在一个高维系统的二阶常微分方程。在将接触跟踪添加到行人动力学模型之前，我们校准了模型参数，根据经验数据验证了模型，并表明可以捕获行人自组织进入车道。我们认为一个明确的接触追踪的方法，通过引入一个生病的人周围的疾病域。一个健康但易受感染的人在疾病领域停留一定时间后可能会被感染（具有规定的概率），并成为所谓的二次接触者。作为模拟疾病传播开始的具体设置，我们考虑了两个美国机场的航站楼：休斯顿的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况，我们量化了二级接触者平均数量的增加，因为给定的终端变得更加密集，免疫人群的百分比下降，主要接触者的数量增加，以及存在高密度区域（如登机巴士）。
2020-04-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Dynamics of Dengue with human and vector mobility
登革热是一种媒介传播疾病，通过携带不同血清型登革热病毒的{ \it{Aedes Aegypti} }蚊子传播给人类。登革热是一种城市流行病，具有复杂的时空动态，受到多种生物、人类和环境因素的影响。在这项工作中，我们研究了登革热传播的单一血清型，包括人类的流动性。我们使用PDE反应扩散和随机元胞自动机（CA）与人类和矢量动力学模型的登革热传播和分析的空间和时间传播的疾病使用参数从现场研究。艾哈迈达巴德市的苔藓密度数据可以作为我们模型的气候数据的替代。我们预测了登革热发病率的动态，并将其与2006-2012年报告的登革热流行率数据进行了比较。我们发现，对于一定的感染率，CA模型密切再现观察到的峰值和强度。我们使用指数步长分布的人口流动统计模型来研究人口流动对登革热在城市内传播的影响。我们发现了一个有趣的结果，尽管人类的流动性使感染传播得更快，但与不流动的人相比，这种流行病明显受到早期抑制。下降的主要原因是流动性导致第二波和第三波感染者在短时间内恢复，并成为第一波的屏障。
2015-04-29 q-bio.PE
Modeling Epidemic Spreading through Public Transit using Time-Varying Encounter Network
公共交通（PT）网络中的乘客接触可能是传染病传播的关键媒介。本文提出了一个时变加权PT相遇网络模型，通过PT系统的传染病传播。在地方和全球层面的社会活动联系也被考虑在内。我们选择2019冠状病毒病（COVID-19）的流行病学特征作为案例研究，并结合新加坡的智能卡数据来说明城市层面的模型。一个可扩展的和轻量级的理论框架来捕捉时变和异构的网络结构，这使得在整个人口水平上解决问题，具有较低的计算成本。从公共卫生方面和运输方面的不同控制政策进行了评估。我们发现人们的预防行为是控制流行病传播的最有效措施之一。从交通方面看，部分关闭公交线路有助于减缓疫情，但无法完全遏制疫情蔓延。利用智能卡资料识别“有影响力的乘客”，并及早隔离他们，亦可有效减少传染病传播。
2020-11-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Contrasting and comparing the efficacy of non-pharmaceutical interventions on air-borne and vector-borne diseases
本文提出融合流动数据与脆弱性矩阵的框架，以哥伦比亚卡利市为例揭示基于流动性的非药物干预在控制空气传播疾病时可能加剧媒介传播疾病风险，并通过合成模型设计重塑流动网络的新干预措施以实现两类疾病的协同控制。
2024-11-25 physics.soc-ph q-bio.PE
Impact of urban structure on infectious disease spreading
目前正在进行的SARS-CoV-2大流行已经使世界成为人质一年多了。流动性是病毒传播的关键，限制流动性是对抗病毒扩张的主要非药物干预措施。以前的作品已经表明了城市的结构组织和居民的运动模式之间的联系。这使城市中心成为流行病监测和干预的重点。在这里，我们表明，组织的城市流量有巨大的影响，疾病的传播和不同的缓解策略的顺从性。通过对美国和其他国家不同城市的匿名和聚集的城市内部流动的研究，并结合实证分析和分析方法，我们证明了城市对传染病传播的反应可以根据这些流动的总体组织大致分为两大类型。在等级森严的城市，流动主要集中在流动热点之间，特别容易受到流行病快速传播的影响。然而，在这类城市中，限制流动性对于减轻病毒的传播非常有效。相反，在有许多活动中心的城市中，流行病的传播要慢得多，但对流动限制的反应要弱得多，效果也差得多。在较脆弱的城市投入资源进行早期监测和及时采取特别干预措施，可能有助于遏制和减少未来大流行病的影响。
2022-03-10 physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-19 spreading under containment actions
我们提出了一个流行病学模型，其中包括个人的流动模式，本着（Barmak，2011，2016）和（Medus，2011）中考虑的精神。我们假设人们在一个120x120街区的城市中移动，每个街区有300名居民。移动模式与复杂网络相关联，其中节点表示块，而链路表示个人的行进路径。我们实施了三种限制策略以减轻疾病传播：1）全局限制，2）对移动性的部分限制，以及3）局部限制。在第一种情况下，人们观察到全球隔离政策可以防止该疾病的大规模爆发。在第二种情况下，如果不辅之以使用口罩和保持社交距离等卫生措施，对流动性的部分限制可能导致大规模传染。最后，提出了一种局部隔离策略，以每个块的健康状态为条件。据观察，这一缓解战略能够根据城市的特定地区的传染程度进行干预，从而遏制甚至减少疾病的爆发。人们还注意到，在一定比例的感染者没有症状的情况下，这一战略能够控制这一流行病。
2021-02-03 physics.soc-ph q-bio.PE
Effects of internal fluctuations on the spreading of Hantavirus
我们使用种群动力学模型研究汉坦病毒在鹿鼠宿主种群中的传播。我们表明，考虑到内部波动的小鼠种群由于其离散性强烈改变了系统的行为。除了确定性模型中常见的跃迁外，包含内部涨落导致了额外的确定性隐藏跃迁的出现。我们确定的参数值，导致疾病的最大传播，并讨论了一些疾病预防政策的影响。
2004-07-14 q-bio.PE
Mass testing and proactiveness affect epidemic spreading
当病原体中含有无症状表型时，疾病的检测和管理变得相当复杂，正如最近的COVID-19大流行期间所证明的那样。疾病的传播在易感-感染-传播-死亡（SIRD）动力学范式下得到了广泛的研究。各种博弈论方法也解决了疾病传播，其中许多将S，I，R和D视为策略而不是状态。值得注意的是，上述方法的大多数研究并没有说明疾病的症状或无症状方面之间的区别。众所周知，洗手、戴口罩和保持社交距离等预防措施可以显著减少许多传染病的传播。在这里，我们把采取这样的预防措施看作是战略，把S、I、R和D看作是状态。我们还试图捕捉不同的网络拓扑结构上的症状和无症状的疾病所产生的传染病传播的差异。通过大量的计算机模拟，我们研究了维持预防措施的成本以及在人群中进行大规模检测的程度会影响社会责任个人的最后一部分。我们注意到，如果出现无症状疾病，缺乏大规模检测可能导致大流行。网络拓扑似乎也起着重要作用。我们进一步观察到，主动个体的最终分数取决于感染者和主动个体的初始分数。此外，边缘密度可以显著影响整体结果。我们的研究结果与从持续的COVID-19大流行中吸取的教训大致一致。
2021-05-14 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Infectious disease dynamics in metapopulations with heterogeneous transmission and recurrent mobility
人类流动、接触模式以及它们之间的相互作用是我们社会行为的关键方面，这些行为塑造了传染病在不同地区的传播。根据关于这两个要素的新证据和数据集，流行病模型应加以改进，以纳入人类接触的异质性和流动模式的复杂性。在这里，我们提出了一个理论框架，允许容纳这两个方面的一组马尔可夫方程的形式。我们验证这些方程与广泛的机械模拟，并推导出分析的流行阈值。这个临界值的表达使我们能够评估其对特定人口分布的依赖性，流动流的结构，以及接触模式的异质性，从而揭示了文献中报道的由经常性流动模式驱动的流行病损害的微观机制。
2021-07-23 physics.soc-ph q-bio.PE
A framework for epidemic spreading in multiplex networks of metapopulations
我们提出了一个理论框架，研究流行病的结构化集合种群，异质代理，经常性的流动模式。我们建议代表的异质性组成的集合种群层在一个多元化的网络，其中节点将对应于地理区域和层占同类代理的移动模式。我们在这个框架内分析了经典的易感-感染-易感和易感-感染-消除流行病模型，并通过广泛的蒙特卡罗模拟比较了传播过程的宏观和微观指标。我们的结果是在良好的协议与模拟。我们还推导出一个精确的表达的流行病阈值在这个一般的框架揭示了一个非平凡的依赖于流动性参数。最后，我们使用这种新的形式主义来解决疾病在真实城市中的传播，特别是在哥伦比亚麦德林市，其人口被划分为六个社会经济阶层，每个阶层都被确定为这种多元形式主义的一个层。
2018-02-12 physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-19 lockdown induces disease-mitigating structural changes in mobility networks
COVID-19疫情爆发后，多个国家实施遏制措施以减少疾病传播。利用数字数据来源进行的研究表明，在多个国家，个人的流动性有效减少。然而，目前尚不清楚这些减少是否导致了移动网络更深层次的结构变化，以及这些变化如何影响网络上的动态过程。在这里，我们使用移动电话用户的移动数据来表明，德国的移动性不仅大大减少：封锁措施导致了移动网络的实质性和长期的结构性变化。我们发现，长途旅行大大减少。远程网络连接的削减导致了一个更加本地化的集群网络，并缓和了“小世界”效应。我们证明，这些结构性变化有相当大的影响传染病传播过程中的“平坦化”的流行曲线和延迟传播到地理上遥远的地区。
2020-12-18 physics.soc-ph q-bio.PE
Spatial effects in parasite induced marine diseases of immobile hosts
新出现的海洋传染病对海洋生态系统及其生物多样性的养护构成重大威胁。隔室模型的流行病传播的海洋固着生物，最近才出现，是基于非空间的描述，空间是均匀的，寄生虫的流动性没有明确占。然而，在现实的情况下，流行病的传播是由主机的空间分布和寄生虫的移动模式，需要一个明确的空间描述。在这项工作中，我们开发了一个空间明确的个人为基础的模型来研究疾病传播的水生寄生虫在固着海洋人口。我们通过广泛的数值模拟和理论分析来研究疾病空间传播的影响。具体而言，寄生虫的流动性进入流行阈值和流行病的时间进展的影响进行了评估。我们发现，较大的值的病原体流动性意味着更严重的流行病，随着感染的数量增加，和更短的时间尺度灭绝。的空间模型的基本再生数的解析表达式推导出作为非空间对应的函数，其特征在于一个无病和传播阶段之间的过渡，其中疾病传播的系统的大部分。
2022-05-18 physics.bio-ph q-bio.PE
Interplay of network dynamics and ties heterogeneity on spreading dynamics
网络的结构显著影响着网络上的传播现象，节点的接触分布一直被认为是影响爆发事件的关键因素。然而，有限的知识是目前可用的作用的权重的边缘上的持久性的病原体。与此同时，最近的研究表明，时间网络动态对疾病传播的影响很大。在这项工作中，我们提供了一个分析的理解，证实了数值模拟，在加权网络中的感染稳定状态的条件。特别是，我们揭示了边缘权重的异质性和动态分配的权重在网络中的关系，在推动流行病的传播的作用。在这种情况下，我们表明，当权重被动态分配到网络中的关系的异质分布是能够阻碍疾病的扩散，相反，当权重是固定的时间发生什么。
2014-07-29 cs.SI physics.bio-ph physics.data-an
From random walks to epidemic spreading: Compartment model with mortality for vector transmitted diseases
本文提出了一种带有死亡率的媒介传播疾病仓室模型，将个体与节点分别建模为随机游走者与感染节点，推导了基本再生数并证明了死亡率对再生数及地方病平衡的影响，同时验证了隔离措施的作用及模型在强连通网络上的均场预测准确性。
2025-05-02 q-bio.PE
Disease-induced resource constraints can trigger explosive epidemics
数学流行病学的进步使人们更好地理解了传染病传播带来的风险，并制定了遏制疾病传播的明智策略。然而，一个被忽视的挑战是，随着一种疾病变得更加流行，它可能限制有效治疗患病者所需的资本的可用性。在这里，我们使用一个简单的数学模型来深入了解流行病的动态，当病人的康复取决于健康人群产生的治疗资源的可用性时。我们发现，如果恢复成本高于临界成本，流行病就会失控，变成“爆炸性”传播。即使疾病在没有资源限制的情况下会消亡，也会发生这种情况。爆发性流行病的爆发是非常突然的，在非常一般的假设下表现出不连续的转变。我们发现解析表达式的临界成本和感染水平的爆炸性跳跃的大小的参数表征的传播过程。我们的模型和结果适用于超越流行病的传染动力学，自我诱导复苏的限制，从而放大了传播过程。
2015-08-22 physics.bio-ph physics.comp-ph physics.soc-ph
Self-awareness based resource allocation strategy for containment of epidemic spreading
个体之间的资源支持对于控制或减轻传染病传播尤其是在大流行期间尤其重要。然而，问题仍然是，我们如何能够保护自己不被感染，同时通过捐赠资源帮助他人抗击这一流行病。为了回答这个问题，我们提出了一个新的资源分配模型，考虑到个人的自我保护意识。在该模型中，引入了一个调整参数来量化个体在意识到疾病时的反应强度。在此基础上，建立了一个资源分配与疾病传播的耦合模型，研究了自我意识对资源分配的影响以及对传染病传播动力学的影响。通过理论分析和大量的蒙特卡罗模拟，我们发现在稳态下，系统收敛到两种状态：完全健康或完全感染，这表明当资源短缺时，患病率会突然增加。更重要的是，我们发现，在疫情爆发期间，对人民过于谨慎和过于无私，都不适合疾病控制。通过大量的模拟，我们找到了最佳点，在那里有一个最大值的流行阈值，爆发可以延迟到最大程度。最后，我们进一步研究了网络结构对耦合动力学的影响。我们发现，度的异质性促进了疾病的爆发，而网络结构并没有改变行为反应的最优现象。
2020-02-07 physics.soc-ph q-bio.PE
Spreading dynamics on small-world networks with connectivity fluctuations and correlations
传染病和计算机恶意软件通过人与计算机之间的接触网络在人与计算机之间传播。这些网络具有连通性涨落、连通性相关和小世界特性。在以前的工作[A。Vazquez，Phys. Rev. Lett. 96，038702（2006）]我已经证明了连通性波动与小世界性质一起导致了一种新的传播规律，其特征在于初始幂律增长，其指数由网络上的平均节点距离确定。在这里，我将这些结果扩展到考虑在真实网络中通常观察到的连接相关性的影响。我表明，constitutive和disconstitutive连接的相关性增强和减少，分别，这种传播规律的有效性范围。作为一个推论，我得到的区域的连接波动和程度的相关性，其特征在于没有一个流行病的阈值。这些结果与传染病、谣言和信息在人类中的传播以及计算机病毒、电子邮件蠕虫和恶作剧在计算机用户中的传播有关。
2006-09-28 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph q-bio.PE
Dengue epidemics and human mobility
在这项工作中，我们探讨了人类流动性对传播病媒疾病的影响。我们结合了一个已经提出的随机模型，登革热与一个简单的表示人类的日常运动的示意性城市的20x20块与100个居民在每个块。的个人的运动模式中描述的复杂网络中的链接连接不同的块和链接长度分布是根据最近的研究结果对人类的流动性。这表明，人类的流动性可以成为疾病传播的主要驱动力。
2011-02-18 physics.bio-ph q-bio.PE
Epidemic spreading on modular networks: The fear to declare a pandemic
在过去几十年中，由于城市化和国家间流动性的增长，大流行病的频率增加了。由于在一个国家传播的疾病可能成为具有潜在的全球人道主义和经济影响的大流行病，因此开发模型来估计全球大流行病的可能性非常重要。在本文中，我们提出了一个模型的疾病传播的结构模块复杂网络（有社区），并研究如何桥节点$n$的数量连接社区的影响疾病传播。我们发现，我们的模型可以在全球范围内描述为一个社区之间的传染性传播过程，全球传染性和恢复时间分布取决于每个社区的内部结构和$n$。我们发现，随着$n$的增加，在临界点附近，疾病到达大多数社区，但每个社区只有一小部分恢复的节点。此外，我们还得到在极限$n \to \infty$内，大流行的概率在临界点处突然增加。这种情况可能会使是否启动大流行警报的决定更加困难。最后，我们表明，链接渗流理论可以在全球范围内使用，以估计一个流行病的概率，因为社区之间的全球传染性有一个弱的依赖于全球恢复时间。
2020-03-23 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling plant disease spread via high-resolution human mobility networks
Center for Complex Networks and Systems Research, Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University（印第安纳大学卢迪信息、计算与工程学院复杂网络与系统研究中心）；Indiana University（印第安纳大学）；School of Public Health, Indiana University（印第安纳大学公共卫生学院）；Onside
本研究通过高分辨率人类移动网络建模植物疾病传播，展示了人类移动对病原体扩散的影响，并提出了一种数据驱动的预测框架，以提升农业病害防控的及时性和有效性。
2026-02-25 physics.soc-ph q-bio.PE
Reduced mobility of infected agents suppresses but lengthens disease in biased random walk
人们提出了各种理论模型来理解流行病的基本性质。最近的研究集中在流动性对流行过程的影响。然而，不相关的随机游走通常被假定为运动的类型。在我们的日常生活中，人们的运动有时往往会被限制在某个方向上，这可以用有偏随机行走来描述。在这里，我们开发了一个基于代理人的模型，在一个2D连续空间中，代理人倾向于在一个特定的方向移动，除了随机移动的易感染的恢复（SIR）的流行病过程。此外，我们主要关注的影响，减少流动性的受感染的代理。我们的模型假设，当人们被感染时，他们的运动活动会大大减少，因为他们的身体因疾病而变得虚弱。通过进行广泛的模拟，我们发现，当感染者的流动受到限制时，最终的流行规模会变小。然而，这在很大程度上取决于特工的行动类型。此外，由于感染进展缓慢，受感染病原体的流动性降低，延长了流行病的持续时间。
2018-07-03 q-bio.PE
A survey on modelling of infectious disease spread and control on social contact networks
尽管根据世界卫生组织（WHO）的报告，每年约有420万人因传染病而死亡，但传染病是对人类社会的重大威胁，在COVID-19发生之前，人类社会被忽视了。由于最近的COVID-19疫情，于二零二零年有超过200万人死亡，96. 2百万人受到这种毁灭性疾病的影响。最近的研究表明，通过模拟传染病在社会接触网络上的传播，应用个人互动和移动数据可以帮助管理大流行病。传染病的传播可以用扩散过程的理论和方法来解释，扩散过程是网络系统上的一种动态现象。在扩散过程的建模中，假设具有传染性的物品通过节点间的相互作用在网络系统中扩散。这类似于传染性病毒的传播，例如COVID-19在人群中通过个人社交互动传播。扩散过程的演化行为强烈地受到下垫面系统的特性和扩散过程本身的机制的影响。因此，传染病的传播可以用人与人之间的相互作用和疾病本身的特征来解释。本文介绍了传染病传播模型中扩散过程的相关理论和方法。
2021-02-03 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
How mobility patterns drive disease spread: A case study using public transit passenger card travel data
传染病的爆发对人类健康构成了全球性威胁，被认为是一项重大的保健挑战。疾病在空间上迅速传播的一个主要驱动力是人员流动。特别是，个人的旅行模式在很大程度上决定了他们的传播潜力。这些旅行行为可以使用新颖的基于位置的数据源来捕获和建模，例如，以前的研究表明，那些不能以其最常访问的位置为特征的个人传播疾病更远更快;然而，这些研究基于GPS数据和移动通话记录，这些数据具有位置不确定性，并且没有捕获明确的接触。目前还不清楚同样的结论是否适用于大规模的现实世界的交通网络。在本文中，我们研究了流动模式如何影响疾病传播的大规模公共交通网络的经验数据痕迹。与以前的研究结果相比，我们的研究结果表明，具有最常访问的位置和通常旅行距离很长的移动模式的个人构成了最高的传播风险。
2020-04-03 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Fractional diffusion emulates a human mobility network during a simulated disease outbreak
从人行道到飞行路线，人员流动网络助长了传染病的传播。控制和消除的努力取决于这些网络的连接和接触节点之间的个人流量率的特征。在某些情况下，运输可以用重力型模型进行参数化，或者用扩散随机游走进行近似。作为一种替代方案，我们已经隔离了国内的商业空中交通作为非扩散，重尾运输模型的效用的案例研究。我们对典型的流感样感染进行了新的随机模拟，重点是密集的，高度连接的美国航空旅行网络。我们发现，在这个网络上的流动性可以描述主要是由幂律，与以前的研究一致。值得注意的是，我们发现这个网络上爆发的全球演变是由一个双参数的空间分数扩散方程准确地再现的，因此这些参数是由航空旅行网络决定的。
2016-01-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Estimating cross-border mobility from the difference in peak-timing: A case study in Poland-Germany border regions
人类的流动性促成了传染病在时空上的快速传播。在疫情爆发期间，监测国际边界两侧的感染情况非常重要，因为与跨境移民有关的疾病输入风险总是较高。机制模型是调查跨界流动对疾病动态影响的有效工具，有助于制定有效的控制战略。然而，在实践中，由于缺乏跨境流动数据，很难提出可靠的、基于模型的战略。在这项研究中，我们提出了一种方法，用于估计任何一对共享国际边界的地区之间的跨境流动性流量，从观察到的差异，在每个地区的感染高峰的时间。假设潜在的疾病动力学是由一个易感-感染-传播（SIR）模型，我们采用随机模拟，以获得最大似然跨境流动性估计的任何一对地区的峰值时间的差异可以测量。然后，我们研究如何估计的跨境流动性流量的变化取决于疾病的传播率，这是一个关键的流行病学参数。我们进一步表明，在流动性通量估计的不确定性降低较高的疾病传播率和更大的观察到的峰值时间的差异。最后，作为案例研究，我们将该方法应用于波兰-德国边境的一些选定地区，这些地区通过多种交通方式直接相连，并量化了$20^{\rm th}$ 2月$2021$至$20^{\rm th}$ $2021$ 6月期间COVID-19病例数据的跨境流量。
2022-11-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Spreading of Persistent Infections in Heterogeneous Populations
到目前为止，已经研究了具有异质接触网络的影响，主要是针对在时间上不持久的疾病，即，对于与个体的一生相比，传染期可以被认为非常短的疾病。此外，所有这些先前的结果都是在封闭种群中获得的，其中个体数量在整个流行期间都没有变化。在这里，我们更进一步，从分析和数字两方面分析了一种完全不同的疾病：那些持续性的疾病，可以持续一个人的一生。更具体地说，我们具体到结核病（TB）感染动力学的情况下，感染在出现并传播给其他个体之前会潜伏一段时间。我们引入了一个流行病学模型结核样持续感染考虑到固有的异质性的人口结构。这种动态引入了我们能够解决的新的分析和数值挑战。我们的研究结果表明，对于持续性疾病的流行阈值取决于度分布的前两个时刻的比率，使其在一类无标度网络中当系统接近热力学极限时趋于零。
2010-03-19 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
An infectious diseases hazard map for India based on mobility and transportation networks
我们提出了一个风险措施，并构建了印度的传染病危害地图。给定一个爆发地点，使用取决于城市间流动性而不是地理距离的有效距离为每个城市分配一个危险指数。我们证明了它的实用性，使用SIR模型增强了前446个城市之间的航空，铁路和公路数据。模拟结果表明，距离爆发地点的有效距离可靠地预测了其他城市的感染到达时间。危险指数预测与观察到的SARS-CoV-2传播情况相当吻合。危险地图在其他疾病暴发中也很有用。
2021-08-04 physics.soc-ph q-bio.PE
Effect of Heterogeneous Transmission Rate on Epidemic Spreading Over Scale Free Networks
研究了具有幂律度分布和异质传播率的复杂网络中的传染病传播问题。传染病传播率的随机分配导致了节点的异质性，这反过来又导致了节点在各种子种群方面的隔离。这项研究的目的是获得微观洞察的影响，在疾病的传播过程中，通过这种网络的各个亚群之间的相互作用。基于疾病传播的易感感染易感（SIS）模型，用离散时间马尔可夫链方法描述了传染病在网络上的传播。该研究是参数化的变量$λ$，定义为一个节点与其相邻节点的分数接触的数量。从模拟结果中，它被发现，在这样的网络上的流行病的传播是关键的最小接触的数量由一个节点，低于没有爆发的疾病。在这些网络中的感染程度进行评估，从定义的感染节点的总数和相应的感染水平的分数方面的流行病的大小。参数研究的结果表明，流行病的规模上的并发接触由一个节点（$λ$）和每个节点的平均链接数的依赖。在这两种情况下，发现流行病的规模随着相应参数的增加而增加。
2016-07-18 physics.soc-ph q-bio.PE
Particle modeling of the spreading of Coronavirus Disease (COVID-19)
截至二零二零年七月底，COVID-19疫情已感染超过一千七百万人，并已蔓延至全球几乎所有国家。对此，世界各地许多国家都采用了不同的方法来降低感染率，例如包括病例隔离、关闭学校和大学、禁止公共活动，以及大多数强制社交距离，包括地方和国家封锁。在我们的工作中，我们使用基于蒙特卡罗（MC）的算法来预测不同人口密度下的病毒感染率。我们使用三种不同的封锁模型和八种不同的约束组合来测试冠状病毒的传播，这使我们能够检查每个模型和约束的效率。在本文中，我们测试了三种不同的时间周期模式的无限制/锁定模式。该模型的主要预测是，每个时间周期包含至少10天锁定的无限制/锁定的循环时间表可以帮助控制病毒感染。特别是，这种模式在伴随着社交距离和对有症状的患者的完全隔离时降低了感染率。
2020-08-03 physics.soc-ph q-bio.PE
Noise can lead to exponential epidemic spreading despite $R_0$ below one
分支过程被广泛用于模拟进化和种群动力学以及传染病的传播。为了表征其生长或扩散的动态，基本再生数$R_0$受到了相当大的关注。在传染病的背景下，它通常被定义为在完全易感人群中由传染病例产生的继发病例的预期数量。通常，$R_0>1$表示预计爆发将继续并呈指数级增长，而$R_0<1$通常表示预计爆发将在一段时间后终止。在这项工作中，我们表明，波动的动态在时间上可能会导致持续的爆发，即使从一个单一的情况下，预期的继发病例数低于$1$。这种波动通常被忽略的传染病模型的一组常微分方程，如经典的SIR模型。我们举三个例子：1）遵循Ornstein-Uhlenbeck过程的消光，2）在两个值之间随机切换的消光，以及3）具有不同$R_0$值的两个种群的混合。我们用计算机模拟证实了我们的分析结果。
2021-09-01 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Identifying highly influential travellers for spreading disease on a public transport system
最近爆发的新型冠状病毒及其快速传播强调了了解人类流动性的重要性。封闭的空间，如公共交通工具（如公共汽车和火车），为感染广泛和快速传播提供了合适的环境。因此，调查个人在公共交通系统上的移动模式和身体接触对于了解传染病爆发的驱动因素至关重要。例如，以前的工作探讨了人类流动固有的重复模式对疾病传播的影响，但没有考虑到旅行距离或相遇次数等其他方面。在这里，我们同时考虑多个流动性维度，以揭示设计有效干预策略的关键信息。我们使用一个月的全市范围内的灵巧卡旅行数据收集在澳大利亚悉尼巴士乘客沿三个维度，即探索程度，旅行的距离和遇到的数量进行分类。此外，我们还模拟了疾病在交通网络上的传播，并追踪了感染路径。我们详细调查了分类组之间的传输，而不同的感染概率和病原体的悬浮时间。我们的研究结果表明，沿着多个维度描述个体同时揭示了不同乘客群体之间复杂的感染相互作用，当只考虑单个维度时，这种相互作用仍然是隐藏的。我们还确定了比其他群体更有影响力的特定疾病特征，这可以指导遏制和疫苗接种工作。
2020-04-03 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Spatial organisation plasticity reduces disease infection risk in rock-paper-scissors models
我们研究了一个三种群循环博弈系统，在这个系统中，生物体面临着一种传染病，这种传染病的毒力可能会因病原体突变而改变。作为一种反应性防御策略，生物体的流动性受到限制，以减少疾病在系统中的传播。通过对空间版的石头剪刀布博弈进行随机模拟，研究了集体自我保护策略对疾病感染风险的影响。我们的研究结果表明，流动性控制策略诱导可塑性的空间格局与同一物种的生物群体居住的空间域的特征长度尺度取决于水平的扩散限制。空间组织的可塑性允许生态系统适应，以尽量减少个人的疾病污染的风险，如果最终的病原体改变疾病的毒力。我们发现，如果病原体突变使疾病更具传染性或不那么致命，那么如果移动性不受到强烈限制，则生物体受益更多，从而形成大的空间域。相反，如果同一物种的个体群体的平均大小受到显著限制，则保护免受引起传染性较低或致命性较强的疾病的病原体的益处最大化，从而显著减少生物体群体的规模。我们的研究结果可能有助于生物学家理解扩散控制作为受流行病爆发影响的生态系统中的保护策略的影响。
2022-09-01 nlin.AO nlin.PS physics.bio-ph
Human mobility and time spent at destination: Impact on spatial epidemic spreading
宿主迁移在传染病的空间传播中起着重要作用。以前的理论工作的基础上集成的网络理论到集合种群框架表明，异质性，真正的移动网络的特点有利于传播的流行病。然而，到目前为止进行的研究假设移动过程是马尔可夫或非马尔可夫与固定的旅行时间尺度。然而，现有统计数据表明，旅行者在目的地停留的时间波动很大，从一天到几个月不等。这种不同的停留时间对宿主之间混合事件的机会和持续时间产生至关重要的影响，因此可能对新出现的疾病的传播产生强烈影响。在这里，我们提出了一个分析和计算研究的流行病过程中的一个复杂的亚群网络，旅客有记忆的起源，并花了一个异质分布的时间间隔在他们的目的地。通过分析计算和数值模拟，我们发现逗留时间的异质性改变了局部爆发和全局入侵之间阈值的表达式，并且在全局爆发的情况下，它改变了系统的流行病行为。此外，我们的理论框架使我们能够研究旅行行为的变化对感染的影响，通过考虑一种情况，其中患病的人不离开他们的家庭位置。最后，我们比较了我们的非马尔可夫框架的结果与经典的马尔可夫方法，并找到两者之间的相关差异，在估计的流行病入侵的潜力，以及其空间传播的时间和模式。
2013-09-25 physics.soc-ph q-bio.PE
Heterogeneous impact of a lockdown on inter-municipality mobility
在没有疫苗的情况下，对抗冠状病毒传播的斗争一直集中在保持物理距离上。为了研究这些措施对城市间交通的影响，我们分析了2020年3月和4月葡萄牙每日人流的移动数据集。我们发现，减少城市间的交通在很大程度上取决于它的初始流出。在流动性低的城市，流出人口减少了$10-20\%$，这种减少与人口规模无关。然而，对于高流动性的城市，减少是人口规模的单调递增函数，对于最大的城市，减少甚至超过了$60\%$。由于这种异质性，病毒传播的最可能途径发生了重大结构变化，在对控制措施的影响进行建模时必须考虑到这一点。
2020-06-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Mobility restrictions in response to local epidemic outbreaks in rock-paper-scissors models
研究了三物种循环模型中一种物种通过降低移动率应对传染病爆发的自我保护策略，发现其有效性取决于疾病毒力、感染邻居比例阈值和减速水平，迅速严格限制移动可显著降低污染风险。
2023-03-19 nlin.AO nlin.PS physics.bio-ph
