Competing contagion processes: Complex contagion triggered by simple contagion
经验证据表明，传染过程往往发生简单和复杂的传染竞争，这意味着，而一些代理人遵循简单的传染，其他人遵循复杂的传染。简单传染是指由单一接触传染性实体引起的传播过程，而复杂传染则需要多次接触才能传播。受这一观察的启发，我们提出了一个传染动力学模型的传输概率，启动一个复杂的传染过程。有了这个概率，受到简单传染的节点被采用，并触发复杂传染的过程。我们得到了一个相图的参数空间中的传输概率和分数的节点受到复杂的传染。我们的传染模型表现出丰富多样的相变，如连续，不连续，和混合相变，临界，三临界，和双重转变。特别是，我们发现了一个双相变显示连续的过渡和以下不连续的过渡中采用的节点的密度相对于传输概率。我们发现，双重转换发生在一个中间阶段，在该阶段中，简单的传染后的节点成为通过，但复杂的传染节点仍然容易受到影响。
2018-07-10 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Adaptive behaviors neutralize bistable explosive transitions in higher-order contagion
Aix Marseille Univ, Université de Toulon, CNRS, CPT, Turing Center for Living Systems（艾克斯-马赛大学，土伦大学，法国国家科学研究中心，理论物理中心，图灵生命系统中心）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；National Laboratory for Health Security, HUN-REN Rényi Institute of Mathematics（匈牙利-REN雷尼数学研究所健康安全国家实验室）
研究自适应行为对高阶传染过程的影响，发现其能抑制双稳现象，将高阶传染过程转化为类似二元传染的过程。
2026-01-09 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Network clique cover approximation to analyze complex contagions through group interactions
传染过程已被证明从根本上取决于传递它们的相互作用网络的结构特性。许多真实的网络系统的特点是集群的子结构表示所有对所有的成对交互（集团）和/或组交互的集合，涉及到他们的许多成员在一次。在这项工作中，专注于相互作用的结构表示为单纯形复合物，我们提出了一个离散时间的微观模型的复杂传染病的易感性感染的动态。引入一个特定的边缘集团覆盖和一个启发式找到它，该模型占高阶动态子结构（集团/单纯形）的成员之间的相关性。临界点的解析计算表明，高阶关联是其依赖于高阶耦合的原因。虽然这种依赖性回避任何平均场模型，一个双稳态区域的可能性扩展到结构人口。
2021-05-16 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The effect of heterogeneity on hypergraph contagion models
网络社会传染过程的动力学，如意见形成和传染病传播往往是由多个节点之间的相互作用介导的。先前的研究结果表明，这些高阶相互作用可以深刻地改变传染过程的动力学，导致双稳态，滞后和爆炸性转变。在本文中，我们提出并分析了超图，即具有高阶相互作用的网络上的SIS模型的动态的基于超度的平均场描述，并以超图为例说明其适用性，其中传染由链接（成对相互作用）和三角形（三方相互作用）介导。我们考虑各种模型的链接和三角形结构的组织，以及不同的机制，高阶传染和愈合。我们发现，爆炸性的转变可以抑制的异质性的链接度分布，当链接和三角形是独立选择的，或当链接和三角形连接是正相关的，相比不相关的情况下。我们验证了这些结果与微观模拟的传染过程和来自平均场模型的分析预测。我们的研究结果表明，高阶相互作用的结构可以有重要的影响超图上的传染过程。
2020-10-06 math.DS physics.soc-ph
Simplicial models of social contagion
复杂网络已成功地用于描述疾病在相互作用的个体群体中的传播。相反，成对的互动往往不足以描述社会传染过程，如意见形成或采用新事物，其中复杂的影响和强化机制正在发挥作用。在这里，我们介绍了一个高阶模型的社会传染，其中一个社会系统是由一个单纯的复杂和传染可以发生在不同规模的群体之间的相互作用。对经验和合成单纯形复合物模型的数值模拟突出了新现象的出现，如高阶相互作用引起的不连续过渡。我们分析表明，过渡是不连续的，一个健康的和地方病的国家共存的地方出现的区域。我们的研究结果有助于解释为什么临界质量需要启动社会变革，并有助于理解在复杂系统的高阶相互作用。
2019-05-03 physics.soc-ph
Loops, not groups: Long cycles are responsible for discontinuous phase transitions in higher-order network contagions
Vermont Complex Systems Institute, University of Vermont（佛蒙特大学复杂系统研究所）；Department of Computer Science, University of Vermont（佛蒙特大学计算机科学系）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）
本文研究了在集群网络上的复杂传染分支过程模型中引入高阶效应的自洽方法，发现长周期是导致全球级联规模不连续相变的关键因素。
2026-06-26 physics.soc-ph
Reference to Global State and Social Contagion Dynamics
基于网络的社会传染模型一直围绕着当地的互动信息，其中心重点是网络拓扑特性塑造当地的互动，并最终，社会传染的结果。我们扩展了这种方法，将全球状态的信息或全球信息引入到基于网络的模型中，并分析它如何改变六种不同类型的网络中的社会传染动力学：二维正方形网格，小世界网络，Erdens-Rényi网络，规则随机网络，Holme-Kim网络和Barabási-Albert网络。我们发现，有一个最佳的全球信息量，最大限度地减少时间，达到全球级联高度集群网络。我们还发现，全球信息缩短了到达临界点的时间，但大大压缩了之后到达全球级联的时间，因此在某些条件下甚至可以缩短到达全球级联的总时间。最后，我们表明，随机链接代替全球信息调节社会传染动力学。
2021-05-12 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Deep learning of contagion dynamics on complex networks
预测传染动力学的演变仍然是一个悬而未决的问题，机械模型只能提供部分答案。为了保持数学或计算上的易处理性，这些模型必须依赖于简化的假设，从而限制了它们预测的定量准确性和它们可以建模的动态的复杂性。在这里，我们提出了一种基于深度学习的补充方法，其中管理网络动态的有效局部机制是从时间序列数据中学习的。我们的图神经网络架构对动态做了很少的假设，并且我们使用不同的传染动态来证明其准确性。通过允许在任意网络结构上进行模拟，我们的方法可以探索训练数据之外的学习动态特性。最后，我们使用西班牙COVID-19疫情的真实数据说明了我们方法的适用性。我们的研究结果展示了深度学习如何提供一个新的和互补的视角来构建网络上传染动力学的有效模型。
2021-06-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph stat.ML
Complex contagion in social systems with distrust
该研究提出带符号单纯复形上的复杂传染模型，探究信任与不信任对社会传染动力学的影响，揭示了传播比例与连接数的非单调关系及社会平衡对传染的作用机制。
2023-05-06 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
A pair-based approximation for simplicial contagion
本文提出基于对的平均场近似方法，通过捕捉节点对相关性更准确地预测单纯形复形上SIS传染动力学，并揭示高阶交互强度对疫情爆发起始的影响。
2024-10-01 physics.soc-ph
Characteristic scales and adaptation in higher-order contagions
针对高阶传染中群体动力学相关性与结构适应性难以建模的问题，提出广义近似主方程方法，分析群体与个体层面非线性传染的差异，揭示群体结构催生的新动力学机制与适应策略，提供高精度超图二元态动力学模型。
2025-05-20 nlin.AO physics.soc-ph
Higher-order adaptive behaviors outperform pairwise strategies in mitigating contagion dynamics
Aix Marseille Univ, Université de Toulon, CNRS, CPT, Turing Center for Living Systems（艾克斯-马赛大学，土伦大学，法国国家科学研究中心，复杂物理中心，图灵生命系统中心）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；National Laboratory for Health Security, HUN-REN Rényi Institute of Mathematics（国家安全健康实验室，匈牙利研究网络雷尼数学研究所）
研究探讨了高阶互动驱动的自适应行为在缓解传染动态中的优势，通过数值模拟和均值场分析显示，高阶信息驱动的自适应行为更有效限制传染传播，同时社会成本更低。
2026-02-05 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Contagion spreading on complex networks with local deterministic dynamics
通常，传染强度由传输速率$λ$建模，由此网络中的所有节点在平均场近似中被统一处理。然而，当地代理人对同一传染病的反应不同，这是基于他们的当地特点。根据我们最近的工作[EPL \textbf{99}，58002（2012）]，我们研究了复杂网络上具有局部动力学的传染扩散模型。因此，我们量化传染的质量，$0 \leq α\leq 1$，并遵循他们的传播条件（健身）是由当地代理商进行评估。我们选择各种确定性的局部规则。最初的传播与指数质量依赖的时间尺度，其次是一个稳定的状态与流行程度取决于质量的传染。我们还观察到各种有趣的现象，例如，在没有枢纽参与的情况下，流行率很高。这与一般认为枢纽在典型的传播过程中发挥核心作用的观点形成鲜明对比。我们进一步研究了网络拓扑在各种模型中的作用，发现只要小世界效应存在，底层拓扑对最终定态没有贡献，而只影响初始传播速度。
2013-12-25 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Emergence of simple and complex contagion dynamics from weighted belief networks
提出交互信念模型，阐明简单与复杂传染动力学如何从认知机制中有机涌现，揭示复杂传染的抵抗机制源于认知过程。
2024-04-29 cs.SI physics.soc-ph
Double transitions and hysteresis in heterogeneous contagion processes
在许多现实世界的传染现象中，接触传播实体以供收养的数量因个人而异。因此，我们研究了具有异质采纳阈值的传染动力学模型。我们推导出平均场方程的分数采用节点，并获得相图的传输概率和分数的节点需要多个接触采用。我们发现，由于采用阈值的异质性，采用节点的比例存在双重相变，表现出连续的转变和随后的不连续跳跃。此外，我们观察到的滞后曲线，在所采用的节点的分数，由于在网络中的密集连接的核心采用的节点。
2021-09-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Social contagion models on hypergraphs
在过去的二十年里，我们对复杂网络系统动态的理解有了显著的提高。然而，我们的大部分知识是建立在假设系统的组件之间的成对关系。这通常是一种过度简化，例如，在群体内频繁发生的社会互动中。为了克服这一局限性，在这里我们研究超图上的社会传染动力学。我们开发了一个分析框架，并提供任意超图的数值结果，我们也支持蒙特卡罗模拟。我们的分析表明，该模型具有广阔的参数空间，一阶和二阶过渡，双稳定性，和滞后。现象学上，我们也将潜热的概念延伸到社会情境中，这可能有助于理解振荡的社会行为。我们的工作展开了高阶模型的研究路线和超图的分析处理，提出了新的问题，并为这些网络上的动态过程建模铺平了道路。
2019-09-24 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Correlation-Based Diagnostics of Social Contagion Dynamics in Multiplex Networks
Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Universitat Oberta de Catalunya（加泰罗尼亚开放大学）
该研究通过分析多重网络中节点活动的时间相关性，揭示了社会传染动力学的局部化与去局部化现象，并展示了滞后一阶自相关性在检测激活和局部化转变中的作用。
2026-01-30 physics.soc-ph
The dynamics of two-stage contagion
我们探讨简单的模型，旨在研究社会传染，其中传染的收益通过两个阶段。再加上人口流动率，我们表明，两阶段的传染导致非线性现象，这是不存在于基本的“经典”数学流行病学模型。其中包括：双稳态，临界转变，内生振荡，和兴奋性，这表明阶段的传染模型可以解释社会生活中遇到的复杂动态的某些方面。这些现象，以及所涉及的分叉，研究分析和数值方法相结合。
2018-12-29 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Consensus and Polarisation in Competing Complex Contagion Processes
新信息的采用率取决于多个来源的强化，而这种强化往往不能用简单的传染过程来描述。在这种情况下，传染被认为是复杂的。复杂的传染发生在人类行为、创新和知识的传播过程中。基于这一证据，我们提出了一个模型，认为多个，潜在的不对称，和竞争的传染过程和分析其各自的人口范围内的动态，汇集的想法，从复杂的传染，观点动力学，进化博弈论，语言竞争的焦点从个人的扩散过程的属性。我们表明，我们的模型跨越了一个动态空间，在这个空间中，人口表现出共识，优势，而且，重要的是，不同类型的极化模式，一个更多样化的动态环境，与单一的简单传染过程形成对比。我们展示了这些模式是如何出现的，以及不同的人口结构如何通过空间相关性的自然发展来修改它们：结构化的相互作用通过减少动态极化来增加优势制度的范围，紧密的模块化结构可以产生结构极化，这取决于过程的基本属性和相互作用网络的模块化之间的相互作用。
2019-06-20 physics.soc-ph
Pathways to explosive transitions in interacting contagion dynamics
GOTHAM lab, Institute of Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI), University of Zaragoza（萨拉戈萨大学复杂系统生物计算与物理研究所）
本研究提出耦合标准流行病动力学与另一传染过程的可调框架，复现了已有文献结果，发现过程间负反馈回路可抑制爆发式现象，为探究传染相互作用引发的爆发式转变路径提供通用视角。
2023-12-01 physics.soc-ph
Aging and equilibration in bistable contagion dynamics
我们分析了一般传染模型的晚期弛豫动力学。在这个模型中，节点要么是活动的，要么是故障的。活动节点可以在任何时候“自发地”失效，或者如果它们的邻居受到足够的破坏，则可以“外部地”失效。失败的节点总是可以自发地恢复。在晚期，时间平移不变性的打破是身体衰老的必要条件。我们观察到，时间平移不变性是失去了初始条件之间的盆地模型的两个稳定的定态的吸引力。基于相应的平均场预测，我们表征所观察到的模型行为的相图跨越自发和外部失败的节点的分数。对于正方形晶格，由于空间相关效应，动力学接近两个稳定定态之一的相位是不可线性分离的。我们的研究结果提供了新的见解老化和放松的现象，可观察到的社会传染过程的模型。
2020-12-16 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Simplicial contagion in temporal higher-order networks
复杂网络代表了研究相互作用个体群体中流行病过程的天然支柱。然而，这样的建模框架自然仅限于成对的相互作用，因此不太适合正确描述社会传染，即个体在同时暴露于多种感染源后获得新的规范或想法。单纯形传染已被提出作为一种替代框架，其中单纯形被用来编码任何顺序的群体相互作用。高阶相互作用的存在导致爆炸性的流行病的转变和双稳态，不能只考虑二元关系时获得。特别是，临界质量效应甚至可以出现在低于标准的成对流行病阈值的传染性值下，其中传染性节点的初始种子的大小决定了系统最终是处于地方病状态还是健康状态。在这里，我们将单纯传染扩展到时变网络，其中成对和高阶单纯形可以随着时间的推移被创建或销毁。通过微观马尔可夫链的方法，我们发现，相同的种子的传染性节点可能会或可能不会导致一个地方病的稳定状态，这取决于底层网络结构的时间属性，并表明持久的时间相互作用预期发病的地方病状态在有限大小的系统。我们描述了这种行为的高阶网络与连续的相互作用之间的规定的时间相关性和异质单纯复合物，表明时间性再次限制了高阶传播的效果，但在一个不太明显的方式比均匀的结构。我们的工作表明，将时间性，许多现实世界中的系统的现实特征，超越成对相互作用的动力学过程的调查的重要性。
2021-05-10 cs.SI physics.soc-ph
Distinguishing simple and complex contagion processes on networks
针对难以从实证数据判断网络传播背后机制的问题，提出基于节点感染顺序及其与局部拓扑相关性的策略，可区分简单传播、阈值机制及高阶机制驱动的传播过程。
2023-05-19 physics.soc-ph
Network localization governs social contagion dynamics with macro-level reinforcement
Beijing Normal University（北京师范大学）；Binghamton University（宾汉姆顿大学）；Northeastern University（东北大学）
研究揭示网络定位通过调控临界点和强化阈值影响社会传染动力学，发现促进弱传染的网络导致较慢扩散，而抑制弱传染的网络促进更广泛传播。
2025-12-17 physics.app-ph physics.soc-ph
Unveiling the impact of cross-order hyperdegree correlations in contagion processes on hypergraphs
Network Science Institute, Northeastern University London（东北大学伦敦网络科学研究所）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；Department of Mathematics, Northeastern University（东北大学数学系）
提出有效超度模型（EHDM）研究超图上的SIS传播动力学，发现跨阶度相关性（如节点在成对与高阶交互中的枢纽一致性）会改变传播阈值和最优控制策略。
2026-06-16 physics.soc-ph
Competition and dual users in complex contagion processes
我们研究了两个传播实体的竞争，例如创新，在复杂的网络中的复杂传染过程。我们开发了一个分析框架，并研究双重用户的作用，即代理使用这两种技术。寻找新的创新的传播过渡和灭绝过渡的一个预先存在的，我们确定不同的阶段取决于网络的平均程度，流行的预先存在的技术，和阈值的传染过程。与现有技术的竞争有效地抑制了新创新的传播，但它也允许共存的阶段。双重用户的存在在很大程度上改变了瞬态动态，创造了新的阶段，促进了新创新的传播和原有创新的消亡。它使新的创新能够在全球范围内传播，即使旧的创新具有先发优势。
2018-11-29 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Insights from exact social contagion dynamics on networks with higher-order structures
本文通过推导精确的高阶SIS模型及其平均场等价模型，证明高阶传染机制本身即可导致双稳态等新现象，无需复杂接触模式，并给出了3体和4体交互网络的全局分岔图景，为超越三元组的高阶传染过程分析奠定基础。
2023-09-22 math.DS math.PR physics.soc-ph
Panic contagion and the evacuation dynamics
恐慌在人群中的传播方式与传染病在社会群体中的传播方式相似。没有暴露在恐慌源中的人可能会表达恐惧，警告其他人即将发生的危险。这种社会机制启动了疏散过程，同时影响人们试图逃离的方式。我们研究了现实生活中的情况下，恐慌传染，并重现这些情况下的社会力量模型。根据恐慌传染的\textit{stress}，我们得出了两种疏散方案可能出现的结论。这两种方案都表现出不同的疏散模式，并在拥挤事件的真实记录中定性可见。我们能够通过拓扑参数量化这些模式。我们进一步研究了如果危险源停止，恐慌的传播是如何逐渐停止的。
2018-05-17 physics.soc-ph
Dynamics of social contagions with local trend imitation
社会传染动力学的研究还没有包括对普遍存在的局部趋势模仿（LTI）特征的理论分析。我们提出了一个具有帐篷状采纳概率分布的社会传染模型，以研究这种LTI特征对行为传播的影响。我们还提出了一个广义的基于边缘的房室理论来描述所提出的模型。通过大量的数值模拟和理论分析，我们发现在相变中存在一个交叉点：当LTI容量较强时，最终行为采纳规模的增长呈现二阶相变。当LTI容量较弱时，我们看到一阶相变。对于给定的行为信息传输概率，存在一个最优的LTI容量，使最终的行为采纳大小最大化。最后，我们发现，上述现象并没有定性地影响异质度分布。我们提出的理论与模拟结果一致。
2017-09-24 physics.soc-ph
Anomalous Contagion and Renormalization in Dynamical Networks with Nodal Mobility
个人通过网络迁移的共同现实世界特征-无论是在现实空间还是在线-显着复杂的网络过程的理解。在这里，我们表明，即使一个网络可能会出现静态的平均水平，潜在的节点的流动性可以显着扭曲爆发配置文件。高度非线性的动态机制出现，增加流动性放大或抑制爆发的严重性。预测的概况模拟了最近爆发的真实空间传染（社会动荡）和在线传染（支持ISIS）。我们表明，这种节点的流动性可以重整化的一个精确的方式为一类特定的动态网络。
2015-11-18 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Critical behaviors in contagion dynamics
我们研究了一般传染模型的临界行为，其中节点是活跃的（例如，意见A，或功能）或不活跃的（例如，意见B，或损坏）。这两个状态之间的跃迁由以下各项决定：（i）独立于邻域的自发跃迁，（ii）由相邻节点诱导的跃迁，以及（iii）自发反向跃迁。由此产生的动态是非常丰富的，包括极限环和随机相位切换。我们导出了统一的平均场论.具体来说，我们分析表明，系统的动力学是由过程（一至三）的临界行为只能表现出三个不同的制度：（a）不相关的自发跃迁动力学（b）接触过程动力学和（c）尖点灾难。这结束了一个长期存在的辩论的普遍性类的复杂传染动力学的平均场，并大大加深了其数学理解。
2017-01-31 math.CA physics.soc-ph
Contagions in Social Networks: Effects of Monophilic Contagion, Friendship Paradox and Reactive Networks
我们考虑SIS传染过程的网络，一个经典的假设是，个人的决定，采取传染的基础上，他们的近邻。然而，最近的文献表明，一些属性之间的相关性更两跳邻居，一个概念称为单态。这促使我们探索单亲性传染，即通过考虑两跳邻居而不是直接邻居来采用传染（例如产品，疾病）的情况（例如，你向你的朋友询问新iPhone，她向你推荐她的一个朋友的意见）。我们发现，友谊悖论的现象使它更容易为独恋传染广泛传播。我们还考虑的情况下，潜在的网络随机演化的状态的传染（例如，根据流感病毒的严重程度，人们限制他们与他人的互动，以避免被感染），并表明，这样一个过程的动态可以近似为一个微分方程的轨迹满足代数约束限制它的流形。我们的研究结果揭示了图论的后果如何影响传染，并提供了简单的确定性模型来近似随机图过程的传染的集体动力学。
2018-10-13 cs.SI physics.soc-ph
Contagion in simplicial complexes
信息在社会、生物和技术系统中的传播是其动态行为的关键组成部分。当仅限于两两相互作用时，我们就可以很好地把握这些传播过程的相关参数和关键转变，最明显的是大流行转变，它表明了传播覆盖网络的大部分的条件。挑战在于，在许多相关应用中，传播是由高阶关系驱动的，其中几个组件经历组交互。为了解决这个问题，我们分析了在一个单纯的复杂环境中的传播动力学，旨在捕捉不同订单的相互作用的共存。我们发现，虽然成对的相互作用在传播的初始阶段发挥了关键作用，一旦它获得覆盖，高阶单形接管并驱动传染动力学。其结果是一个独特的传播相图，展示了一个不连续的大流行转变，因此提供了一个定性的偏离传统的网络传播动力学。
2021-07-07 physics.soc-ph
A simple person's approach to understanding the contagion condition for spreading processes on generalized random networks
我们提出了一系列的传播机制的广义随机网络和二分随机网络的家庭的传染条件的推导。我们展示了如何传染条件可以分为三个要素，两个结构性的性质，第三个啮合的传染过程和网络。我们获得的传染条件以一种清晰、可解释的方式反映了传播动态。对于阈值传染，我们讨论了模型的所有对所有和随机网络版本的结果，并绘制了它们之间的联系。
2017-08-31 physics.soc-ph
Extended Persistent Homology Distinguishes Simple and Complex Contagions with High Accuracy
本文提出利用拓扑数据分析工具扩展持久同调（EPH）分析网络传染过程，有效区分简单与复杂传染并预测其参数，在多种信息约束下取得高预测性能，为网络优化与推断提供了新方法。
2025-05-02 cs.SI math.AT physics.soc-ph
A Two-Phase Dynamic Contagion Model for COVID-19
本文基于Dassios和Zhao（2011）提出的动态传染模型，提出了一个连续时间随机强度模型，即两阶段动态传染过程（2 P-DCP），用于模拟COVID-19的流行病传染，并研究封锁效应。它允许个体传染性的随机性，而不是标准模型所假设的恒定的繁殖数。根据各区域和国家的实际数据，推导和估计了关键的流行病学量，如最终流行规模的分布和预期的流行持续时间。对每个国家或区域干预效果的相关时滞进行了估计。我们的结果与最近医学研究发现的COVID-19的潜伏期一致。我们证明，我们的模型可能成为COVID-19建模的有价值的工具。更重要的是，所提出的2 P-DCP模型也可以被用作流行病学建模的重要工具，因为这种类型的传染病模型具有非常简单的结构，足以描述区域流行病和全球流行病的演变。
2020-06-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Clustering determines the dynamics of complex contagions in multiplex networks
我们提出了在集群多重网络中的广义复杂传染病的数学分析，为易感染-感染-恢复（SIR）类动力学。该模型旨在理解影响力的扩散，或任何其他传播过程意味着阈值动态，在设置具有显着集群的互连网络。假设传染足够普遍以考虑内容依赖线性阈值模型，其中每个链接类型具有不同的权重（用于传播影响），其可以取决于内容（例如，产品，谣言，政治观点）正在传播。使用生成函数的形式主义，我们确定的条件，概率和期望的大小紧急全球级联。这种分析提供了一个概括以前的方法，特别是在有关的扩散和渗流的问题是有用的。结果表明，网络的聚类系数与其平均度之间存在非平凡的依赖关系。特别是，几个相变示出发生依赖于这些描述符。一般来说，我们的研究结果表明，增加集群的概率降低了全球级联和他们的大小，但这种趋势与平均度的变化。存在着一个平均度，从这个平均度开始，聚集倾向于传染的概率和规模。通过比较多重网络及其单重投影上的复杂传染动力学，我们证明了忽略链接类型和聚合网络层可能会导致关于传染动力学的不准确结论，特别是当层间度的相关性很高时。
2016-08-29 cs.SI physics.soc-ph
The limitations of discrete-time approaches to continuous-time contagion dynamics
传染病的连续时间马尔可夫过程模型被广泛研究，尤其是因为它们在预测现实世界传染病的演变和制定控制措施方面的实用性。然而，通常情况下，离散时间方法被用来分析这些模型或对它们进行数值模拟。在这种情况下，时间被离散成统一的步骤和状态之间的转移率被转移概率所取代。在本文中，我们说明了这种方法的潜在局限性。我们展示了如何离散时间导致的模型参数，可以准确地研究的值的限制。我们研究了文献中采用的数值模拟方案，显示了如何同步型更新计划可以偏见离散时间形式主义相比，连续时间形式主义。基于事件的模拟，如Gillespie算法，提出了最佳的模拟方案，无论是在复制的连续时间过程和计算速度。最后，我们展示了离散化时间如何影响传染率和恢复率的大值的流行病阈值的值，即使前者和后者之间的比例很小。
2016-02-22 cond-mat.stat-mech math.PR physics.soc-ph
Iterative structural coarse-graining for contagion dynamics in complex networks
本文提出迭代结构粗粒化（ISCG）框架，在保证宏观爆发规模和微观节点感染概率精确保持的理论条件下大幅降低网络复杂度，并在识别传播者、免疫关键连边和哨点部署等任务中优于传统方法。
2024-12-29 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
A multi-type branching process method for modelling complex contagion on clustered networks
复杂的传染采用动态的特点是一个节点更有可能采用后，多个网络邻居已经通过。我们展示了如何构建多类型的分支过程，以近似复杂的传染采用动态网络与基于聚类。这涉及到通过不同类别的团基序来跟踪级联的演变，这些团基序说明了不同数量的活动节点、非活动节点和移除节点。这种离散时间模型假设活动节点在下一个时间步中立即被删除。这种描述允许进行广泛的蒙特卡罗模拟（比基于网络的模拟更快）、级联尺寸的精确分析计算、临界行为的确定和其他感兴趣的量。
2022-01-18 physics.soc-ph
Master equation analysis of mesoscopic localization in contagion dynamics on higher-order networks
传染病的简单模型倾向于假设个体的随机混合，但真正的相互作用不是随机的成对相遇：它们发生在各种类型的聚集体中，如工作场所、家庭、学校和音乐会，最好用高阶网络结构来描述。我们使用基于组的近似主方程对高阶网络上的传染进行建模，在该方程中，我们跟踪一组节点内的所有状态和相互作用，并假设它们之间存在平均场耦合。使用易感-感染-易感动力学，我们的方法揭示了一个介观局部化制度的存在，其中疾病可以集中和自我维持，只有在网络整体组织中的大群体周围。在这种情况下，相变是模糊的，其特征在于基团的不均匀活化。在中观层次上，我们观察到相同大小的组内感染节点的分布可以非常分散，甚至是双峰。当考虑异构网络，无论是在节点和组的水平，我们分析表征与介观局部化的结构参数空间中的区域。我们把这种现象的角度与特征向量本地化，并讨论如何重点高阶结构需要辨别更微妙的本地化在介观层次。最后，我们讨论了介观本地化如何影响结构干预的反应，以及这个框架如何为广泛的动态提供重要的见解。
2020-11-05 nlin.AO physics.soc-ph
Phase transitions in contagion processes mediated by recurrent mobility patterns
人类流动和活动模式在许多层面上介导传染，包括传染病的空间传播、谣言的传播和共识的出现。然而，这些模式往往是由特定的位置和经常性的流动和不良的随机扩散动力学模型通常用于研究它们。在这里，我们开发了一个理论框架来分析在一个网络的位置，个人回忆他们的地理起源的传染。我们发现了一个相变之间的制度，其中的传染病影响了大部分的系统，其中只有一小部分受到影响。由于传染过程的随机特征，这种转变不能被连续确定性模型所揭示，并定义了一个依赖于流动性参数的入侵阈值，为通过约束流动性过程来控制传染蔓延提供了指导。我们恢复阈值行为，通过分析介导的扩散过程，真实的人类通勤数据。
2011-03-24 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Interplay of epidemic spreading and vaccine uptake under complex social contagion
本研究通过SIR模型和阈值疫苗接种策略，在年龄分层多层网络上模拟，揭示复杂社会传染下疫苗接取态度与流行病传播的相互作用。
2024-12-16 cs.SI physics.soc-ph
Nonlinear contagion dynamics on dynamical networks: exact solutions ranging from consensus times to evolutionary trajectories
本研究针对动态网络上的非线性意见动力学，解析推导了局部意见分布，获得共识时间与演化轨迹的精确解，发现偏倚同化最能加速共识，为非线性传染动力学提供解析预测方法。
2025-04-23 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling the spread of infectious disease in urban areas with travel contagion
在这项研究中，我们开发的数学模型，以了解传染病的传播动力学和流动动力学之间的耦合，通过城市交通系统。我们首先将城市人口的流动动态描述为离开家、往返活动地点和从事活动的过程。然后，我们嵌入的易受感染的暴露-感染-恢复（SEIR）过程中的流动性动态和开发的空间SEIR模型与旅行传染（trans-SEIR），明确占在旅行和日常活动中的传染。我们研究了该模型的理论性质，并展示了活动传染和旅行传染如何影响二次感染的平均数量。在数值实验中，我们探讨了城市交通系统如何改变传染病的基本动力学，改变继发感染的数量，促进疾病在城市中的同步，并影响疾病爆发的高峰。Trans-SEIR模型被进一步应用于了解纽约市COVID-19爆发期间的疾病动态，在那里我们展示了活动和旅行传染如何分布，以及如何在有限的资源下实施有效的旅行控制。Trans-SEIR模型和我们的研究结果可能对提高我们对城市交通与疾病动力学之间耦合的理解，疾病系统的检疫和控制措施的发展，以及促进疾病弹性城市交通网络的理念做出重要贡献。
2020-05-10 physics.soc-ph q-bio.PE
Decoding how higher-order network interactions shape complex contagion dynamics
本文通过广义平均场模型统一分析高阶网络上的复杂传染动力学，解析刻画了三体、四体及双群体模型中跨临界转变、双稳态与多稳态的出现条件，揭示方程结构与系统行为之间的关系。
2024-10-20 math.DS physics.soc-ph
Social contagion with emotional group interactions
本研究提出带符号单纯形传染模型，整合成对与情感群体交互探究带符号网络的社会传染，揭示两类交互对负边比例的不同响应及相变转变机制，深化对情感关系影响社会传染的理解。
2024-10-31 physics.soc-ph
Optimal community structure for social contagions
社区结构是真实世界网络行为的一个重要因素，因为它强烈影响稳定性，从而影响传播动力学的相变顺序。本文提出了一个包含社会强化因素的社区网络的可逆社会传染模型。在我们的模型中，当接收到的信息单位数量超过其采用阈值时，个体采用社会传染。我们使用平均场近似来描述我们提出的模型，结果与数值模拟一致。数值模拟和理论分析均表明，种子的铺展动力学过程存在一级相变，当初始种子种类较多时，系统中会出现滞后回线。我们找到了一个最佳的社区结构，最大限度地扩大动态。我们还发现了一个丰富的相图与三相点，分离的非扩散阶段的两个扩散阶段。
2018-05-01 physics.soc-ph
Simplicially driven simple contagion
已知单一传染过程显示从低传染率的无寄生虫阶段到传染率超过临界阈值的流行状态的连续过渡。当两个简单的传染过程以双向对称的方式耦合时，这种过渡可以变得不连续。然而，在许多情况下，耦合是不对称的，并且过程可以具有不同的性质。例如，不戴口罩或参加大型聚会等危险的社会行为可能影响疾病的传播，而通过社会强化机制对这些行为的采用动态更好地由复杂的传染模型来描述，而不是简单的传染范式，后者更适合疾病传播现象。受这个例子的启发，我们考虑一个简单的传染（描述一种行为的采用），它单向地驱动一个简单的传染（描述一种疾病的传播）。我们发现，在一个临界驱动强度以上，这种驱动的简单传染可以表现出不连续的过渡和双稳定性，而不是在标准的简单传染。我们提供了一个平均场的分析描述的系统的相图，并补充与马尔可夫链模拟的结果。我们的研究结果提供了一个新的途径，一个简单的传染过程，以显示高阶传染的现象，通过驱动机制，可能是隐藏的或不可观察的，在许多实际情况下。
2023-01-26 cs.SI physics.soc-ph
Escape cascades as a behavioral contagion process with adaptive network dynamics
本文提出一个空间显式智能体模型，研究动物群体逃逸中行为传染与自适应网络动力学的耦合，发现逃逸速度、初始方向和旋转噪声显著影响级联规模，强调运动动力学对集体协调响应的重要性。
2024-08-09 nlin.AO physics.bio-ph physics.soc-ph
Pattern dynamics of interacting contagions
传染病、谣言、时尚、创新的传播都是复杂的传染过程，既嵌入网络环境，也嵌入空间环境。在这里，我们调查的模式动力学的一个复杂的传染病，其中两个代理人，说$A$和$B$，相互作用，同时在地理空间中扩散。每种病毒的传染过程都遵循经典的易感-感染-易感动力学，与基线繁殖率$R_0$相比，它们的相互作用引入了继发感染倾向的潜在变化。我们发现，非平凡的空间感染模式出现时，易感移动速度比感染和两个代理之间的相互作用既不太竞争，也不太合作。有趣的是，该系统表现出模式滞后现象，完全不同的参数区域，允许模式存在于增加的方向$R_0$和消除的方向，其减少。后者显示出传染流行率的显著提高，这意味着与单一病原体情况和没有空间的合并感染相比，现在根除感染变得极其困难。线性化分析支持我们的观察，我们确定了所需的元素和动力机制背后的模式的出现。这些发现要求进一步研究它们在生物和社会传染方面的密切相关性。
2018-05-16 nlin.PS physics.bio-ph physics.soc-ph
Cross-order induced behaviors in contagion dynamics on higher-order networks
Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (IFISC, CSIC-UIB)（交叉物理与复杂系统研究所（IFISC，CSIC-UIB））；Institute for Applied Mathematics “Mauro Picone” (IAC) CNR（应用数学“毛罗·皮科内”研究所（IAC）CNR）；“Enrico Fermi” Research Center (CREF)（“恩里科·费米”研究中心（CREF））
本文研究了高阶网络中传染动力学的跨阶诱导行为，通过信息论度量揭示了高阶机制与结构相关性的关系。
2026-02-27 cs.IT math.IT physics.soc-ph
Fundamental properties of cooperative contagion processes
我们研究了在宿主人群中传播和持续的传染过程之间的协同效应。我们提出并分析了一个动态模型，在该模型中，受一个传染性代理$A$的个人表现出高于基线的倾向，受到第二代理$B$，反之亦然。该模型是传统的SIS（易感-感染-易感）模型用于建模单传染过程的自然扩展。我们表明，协同性改变了系统的动力学相当强的协同性时。该系统表现出不连续的相变中没有观察到的单剂传染，多稳定性，一个分离的传统的流行病阈值为不同的阈值开始和灭绝以及滞后。这些属性是强大的，并证实了随机模拟格和通用网络拓扑结构。最后，我们调查波的传播和瞬态的空间扩展版本的模型，并表明，特别是对于中间值的基线再现比的系统的特点是由各种类型的波前速度。该系统可以表现出空间异构的一些参数和负的波前速度（后退波前）的定态。两个代理模型可以作为一个起点，更复杂的传染过程，涉及几个相互作用的代理，一个模型框架，特别适合于模拟宿主种群中的微生物生态系统的传播和动态。
2017-03-20 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
Contagion dynamics on adaptive multiplex networks with awareness-dependent rewiring
在这篇文章中，我们开发了一个高度集成的有效程度的方法来建模流行病和意识传播过程中的多重网络加上意识依赖自适应重新布线。这种方法跟踪个人每个状态中最近邻居的数量;因此，它允许将本地联系人的变化整合到多重网络模型中。我们推导出一个公式的阈值条件的传染病爆发，也，我们提供了一个下限的阈值参数，以指示自适应重新布线的效果。阈值分析证实了广泛的模拟。我们的研究结果表明，意识依赖的链路重新布线在提高传播阈值以及降低流行病流行率方面起着重要作用。此外，据透露，加强宣传传播与加强链接重新布线作出更大的贡献，疾病的预防和控制。此外，临界现象中观察到的依赖性的流行阈值的意识扩散率，支持元临界点以前在文献中报道的。这项工作可能有助于理解适应性网络上流行病动态和社会传染之间的相互作用。
2021-02-02 physics.soc-ph
