爆发度控制的时间网络上级联动力学

爆发度，即交互事件在时间上异质分布的倾向，对物理与社会系统中的信息扩散至关重要。然而，缺乏捕捉爆发度对一般动力学影响的解析框架。我们发展了一种主方程形式体系，以研究由更新过程建模爆发度的时间网络上级联。在数值和数据驱动模拟的支持下，我们描述了异质时间交互与阈值驱动及传染病传播模型之间的相互作用。我们发现，增加事件间时间方差对阈值模型既可加速也可减缓传播，但只能减缓传染病传播。当考虑不同事件间时间分布的偏度时，传播时间坍缩到一条普适曲线上。我们的框架揭示了一般扩散机制与底层时间网络结构之间深刻而微妙的联系，其影响了一大类网络现象，从自旋相互作用到传染病 contagion 和语言动力学。