复杂异质网络中流行病爆发的动力学模式

我们深入考察了具有复杂异质连接模式的种群中流行病现象的动力学行为。我们表明，在所有以发散度涨落为特征的网络中，无论表征种群网络的连接关联函数结构如何，流行病患病率的增长几乎是瞬时的。通过解析和数值结果，我们证明爆发的时间演化遵循精确的层级动力学。一旦感染到达连接度最高的枢纽节点，它便以逐级级联的方式向更小度类扩散。最后，我们展示了初始条件的影响以及统计结果在异质网络个案研究中的相关性。鉴于近期观察到大量具有复杂拓扑特征的自然网络，这一新兴的理论框架具有普遍意义，并可能为制定旨在遏制流行病的适应性策略提供有用的见解。