社交距离干预的自适应网络建模
动力系统
2021-02-16 v1 物理与社会
种群与进化
摘要
COVID-19 大流行已被证明是近年来最具破坏性的公共卫生紧急事件之一。在非药物干预中，社交距离与封锁措施是世界各国政府抗击该疾病最常用的工具。尽管 COVID-19 的数学模型比比皆是，但鲜有以通用方式利用网络理论来解释社交距离的机理。本文中，我们基于现有的具有随机连边激活/删除动态的异质、聚集网络模型，利用分段常数激活/删除率提出社交距离的现实机制。我们发现模型能够展现丰富的定性行为，并以相对较少的干预参数提供有意义的见解。特别地，我们发现社交距离干预的严重程度及其开始时间比干预达到完全效果所需时间更具影响。
引用
@article{arxiv.2102.06990,
title = {Adaptive Network Modeling of Social Distancing Interventions},
author = {Carl Corcoran and John Michael Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.06990},
year = {2021}
}