Bifurcations in the Herd Immunity Threshold for Discrete-Time Models of Epidemic Spread
我们对具有静态网络结构的离散时间SIR房室模型的群体免疫阈值进行了彻底的敏感性分析。我们意外地发现，这些模型违反了经典的直觉，认为群体免疫阈值应单调增加的传输参数。我们发现存在分歧的群体免疫阈值在高传播概率制度。这些分叉的程度调制的图形的异质性，恢复参数，和网络的大小。在大的，良好的混合网络的限制，行为的差分方程模型的方法，这表明这种行为是所有离散时间SIR模型的普遍特征。这些结果表明，在选择流行病学模型中如何建模时间和异质性的假设以及随后可以得出的结论时，都需要仔细注意。
2023-02-24 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Emergence of synergistic and competitive pathogens in a co-evolutionary spreading mode
病原体之间的合作和竞争可以改变受合并感染影响的个体数量。尽管如此，病原体行为的进化一直被忽视。在这里，我们考虑一个协同进化模型，其中的同时传播是由两个病原体的易感性感染恢复模型中的协同或竞争的方式。在每个流行季节结束时，病原体物种根据它们的适合度进行繁殖，而适合度又取决于在鹰鸽博弈中传播季节积累的收益。这种共同进化模型显示了丰富的功能。具体而言，病原体策略的演变导致流行病流行的突然转变。此外，我们观察到，长期的动态结果在一个单一的，幸存的病原体物种，病原体的合作行为，甚至可以出现在不利的条件下。
2022-03-21 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Pattern formation and bifurcation analysis of delay induced fractional-order epidemic spreading on networks
本文提出网络上的时滞分数阶SIRS反应扩散模型，分析时滞、平均网络度和扩散速率对图灵模式形成的影响，发现时滞和网络结构会诱发时空振荡，而分数阶可抑制模式形成。
2023-07-05 cond-mat.stat-mech cs.SI math.DS
Network Inoculation: Heteroclinics and phase transitions in an epidemic model
在流行病学建模，网络，特别是自适应和异构网络的动力学最近受到了很大的兴趣。在这里，我们提出了一个详细的分析，以前提出的模型，结合异质性的个人与适应性重新布线的网络结构，以应对疾病。我们表明，在这个模型中的动力学发生了质的变化，在两个相变。在宏观描述中，其中一个对应于局部分叉，而另一个对应于非局部异宿分叉。因此，这个模型提供了一个罕见的例子，一个系统的相变是由一个非局部的分叉，而微观和宏观层面的动态是数学分析。分叉点标志着一种行为的开始，我们称之为网络接种。在相应的参数区域中，系统暴露于病原体将导致崩溃的爆发，但使网络处于疾病不能再次入侵的配置中，尽管每个代理都返回到易感类别。我们认为，这种行为和相关的相变可以预期发生在一个广泛的类足够复杂的模型。
2016-04-10 physics.soc-ph q-bio.PE
Oscillating epidemics in a dynamic network model: stochastic and mean-field analysis
考虑了一个SIS传染病传播的自适应网络模型，模型中的链路类型依赖于链路的激活和删除。对两两ODE近似和基于网络的随机模拟进行了分叉分析，表明可能会发生三种典型的行为，即除了无病或地方病稳态外，还可以观察到振荡。利用傅里叶分析，以及通过分析随机模型的精确主方程的随机模拟中的振荡行为进行了研究。一个紧凑的成对近似的动态网络的情况下，也开发和链接型独立重新布线的情况下，流行病的结果和网络结构的变化，同时在一个单一的分叉图。通过超越简单地将模拟结果与平均场模型进行比较，我们的方法可以更深入地了解观察到的现象，并有助于更好地理解和绘制平均场模型的局限性。
2014-10-18 math.DS math.PR 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
Effects of community structure on epidemic spread in an adaptive network
当流行病在人群中传播时，个体可能会适应性地改变其社会接触网络的结构，以降低感染风险。在这里，我们研究了一种流行病的传播与社区结构的自适应网络。我们模拟了两个具有不同平均度的社区的影响。疾病模型是易感-感染-易感（SIS），适应是易感者和感染者之间联系的重新连接。得到的分岔结构，和平均场模型的开发，准确地预测系统的稳态行为。我们发现，流行病可以改变社区结构。
2012-12-12 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Long-term Coexistence of Epidemics and Risk Awareness: Impacts of Adaptive Human Response and Fatigue
College of Business, Jumeira University（朱美拉大学商学院）；Department of Mathematical Sciences, Delaware State University（特拉华州立大学数学科学系）
研究流行病与风险意识长期共存问题，引入建模框架，将群体意识表示为动态行为状态，其因感染率内生、因疲劳衰减，与疾病动态形成反馈回路，揭示其对流行病结构和负担的调节作用，为相关建模及公共卫生准备提供依据。
2026-09-22 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling Coupled Epidemic-Information Dynamics via Reaction-Diffusion Processes on Multiplex Networks with Media and Mobility Effects
针对现有模型仅考虑孤立因素的不足，本研究在多层网络上提出耦合疾病-信息传播模型，整合媒体影响、高阶相互作用和人口移动，通过MMCA推导方程并经MC模拟验证，揭示了相关因素对疾病传播的影响，为复杂场景下的干预策略设计提供见解。
2025-04-17 physics.soc-ph
Effect of Coupling on the Epidemic Threshold in Interconnected Complex Networks: A Spectral Analysis
在流行病建模中，术语感染强度表示感染率和治愈率的比率。如果感染强度高于某个阈值--我们定义为流行阈值--那么流行病就会在人群中传播并长期持续。对于一个单一的通用图表示的接触网络的人口正在考虑中，传染病的阈值原来是等于的谱半径的接触图的倒数。然而，在现实世界中，不可能完全隔离一个种群：总有一些与另一个网络的互连，该网络与接触网络部分重叠。互联网络中流行病阈值的结果仅限于均匀混合种群和度分布参数。在本文中，我们采用了频谱的方法。我们展示了在一个给定的网络中，由于与另一个具有固定感染强度的网络相结合，流行病阈值如何变化。在我们的模型中，接触网络和互连是通用的。利用分支理论和代数图论，严格推导了互联网络中的传染病阈值。这些结果对流行病建模和控制的广泛领域具有影响。我们的分析结果支持数值模拟。
2012-12-17 cs.SI math.DS physics.bio-ph
Synergistic Effects of Behavioral Feedback and Seasonality Generate Chaos in Cooperative Multi-Pathogen Systems
Institute for the Dynamics of Complex Systems, University of Göttingen（哥廷根大学复杂系统动力学研究所）；School of Technology and Architecture, SRH University of Applied Sciences Heidelberg, Leipzig Campus（SRH海德堡应用技术大学莱比锡校区技术与建筑学院）；Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院）；Interdisciplinary Center for the Mathematical Modeling of Infectious Disease Dynamics (IMMIDD), University of Münster（明斯特大学传染病动力学数学建模跨学科中心）
本研究提出三阶段建模框架，揭示季节性与行为反馈协同作用可产生混沌，并证明病原体间合作扩展了流行模式谱系，对多病原体建模与控制有重要意义。
2026-09-09 nlin.CD physics.soc-ph q-bio.PE
Active Control and Sustained Oscillations in actSIS Epidemic Dynamics
提出了一个主动控制的易感-感染-易感（actSIS）传染病模型，研究了传染率具有连续时间反馈控制的传染病动力学.我们的工作受到这样一种观察的启发，即流行病可以通过分散的疾病控制战略得到控制，如隔离、就地避难、保持社会距离等，其中个体根据对人群中感染水平的观察而主动改变其与他人的接触率。考虑到观察的时间滞后，并根据其风险状况将个体分类为不同的子群体，我们表明，actSIS模型与SIS模型相比表现出质的不同特征。在风险规避者的同质种群中，地方病平衡总是降低的，尽管瞬时感染水平可能表现出过冲或下冲。在风险容忍个体的同质群体中，系统表现出双稳态，这也可以导致感染减少。对于一个由风险容忍者和风险规避者组成的异质种群，我们证明了在感染种群中存在Hopf分支和持续振荡的模型参数条件.
2020-07-02 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Epidemic extinction in a simplicial susceptible-infected-susceptible model
本文用大波动理论研究含两体与协同三体感染的单纯形SIS模型，揭示两类灭绝最优路径、作用量标度及$β_c$处的类二级相变特征，并用稀有事件模拟验证。
2023-11-10 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Analysis of COVID-19 Infection Dynamics: Extended SIR Model Approach
本研究基于扩展SIR/SEIR模型结合人口因素，利用奥兰治县四波疫情数据分析COVID-19感染动力学，发现R0>1时呈地方病状态，疫苗接种可降低有效再生数实现无病平衡，为公共卫生干预提供依据。
2025-05-19 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
