方向性降低多层网络中流行病的影响
物理与社会
2019-04-16 v1 统计力学
摘要
疾病传播的研究极大受益于网络建模的进展。近来，一类称为多层图的网络被证明能更准确地描述许多真实系统，使得应对流行病学中更复杂的情景成为可能，例如不同病原体或同一疾病多菌株间的相互作用。本工作中，我们深入研究了迄今为止未被注意的一类网络，尽管其与传播动力学息息相关。具体而言，我们聚焦于有向多层网络，其特征是存在有向连边，无论是在层内还是跨层。利用生成函数方法与随机易感-感染-易感 (SIS) 模型的数值模拟，我们计算了这些网络针对不同网络度分布的流行病阈值。我们的结果表明，决定流行病阈值大小的主要特征是连接不同层的连边方向性，而与所选度分布无关。鉴于有向多层网络的普遍存在的存在性，以及类疾病传播过程在社交与交通系统扩散过程等广泛现象中的普遍使用，我们的发现具有极高价值。
引用
@article{arxiv.1904.06959,
title = {Directionality reduces the impact of epidemics in multilayer networks},
author = {Xiangrong Wang and Alberto Aleta and Dan Lu and Yamir Moreno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06959},
year = {2019}
}
备注
20 pages including 7 figures. Submitted for publication