具有非平凡初值的临界 SIR 动力学中的疫情平台期
物理与社会
2020-11-17 v2 无序系统与神经网络
种群与进化
摘要
一些国家为抑制 COVID-19 传播而实施的管控措施，导致了疫情放缓，其特征是每日感染时间序列在较长时间内呈现平台状。我们证明此种动力学模式与临界易感-感染-移除（SIR）动力学相容。在传统临界 SIR 模型分析中，临界动力学 regime 始于单一感染节点。然而，对进行中疫情施加管控措施会使系统以其感染个体数可能很多的状态进入临界 regime。我们描述了此类非平凡起始条件如何影响 SIR 模型的临界行为。我们对模型进行了理论与大规模数值研究。我们表明，期望暴发规模是初始感染个体数的增函数，而期望暴发时长是初始感染个体数的非单调函数。此外，我们精确刻画了具有非平凡初值的临界 SIR 动力学中暴发规模与时长相关波动的幅度。远未达群体免疫时，波动远大于平均值，这表明对平台期时间序列的预测可能尤为困难。
引用
@article{arxiv.2007.15034,
title = {Epidemic plateau in critical SIR dynamics with non-trivial initial conditions},
author = {Filippo Radicchi and Ginestra Bianconi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15034},
year = {2020}
}
备注
(11 pages, 10 figures)