自适应网络：疾病与拓扑的协同演化
统计力学
2010-09-28 v3 物理与社会
种群与进化
摘要
自适应网络最近在复杂网络上的疾病传播背景下被引入。它们解释了网络拓扑与节点状态之间的相互影响。迄今为止,现有模型已使用低复杂度的解析形式进行分析,但仍揭示了一些新颖的动力学特征。然而,当前方法未能精确再现疾病和底层网络拓扑的同时时间演化。在Gross等人[Phys. Rev. Lett. 96, 208701 (2006)]的自适应SIS模型框架下,我们引入了一种改进的区室形式,能够成功处理这一协同演化任务。通过这种方法,我们分析了在初始阶段具有不同度分布的自适应网络上,过程和结构这两个动力学要素的相互作用和结果。
引用
@article{arxiv.1005.1299,
title = {Adaptive networks: coevolution of disease and topology},
author = {Vincent Marceau and Pierre-André Noël and Laurent Hébert-Dufresne and Antoine Allard and Louis J. Dubé},
journal= {arXiv preprint arXiv:1005.1299},
year = {2010}
}
备注
11 pages, 8 figures, 1 appendix. To be published in Physical Review E