面对面交互网络上的传染病 SIR 模型：新的迁移诱导相变

在这项工作中，我们研究了一个考虑面对面交互网络的系统上的传染病 SIR 模型。这种方法已被用作描述各类社会组织中人们交互的原型，在这里，它通过人类交互的三个特征来考虑：移动性、人们之间交互的持续时间，以及每个人的交互次数对系统时间演化的依赖性。为此，系统的初始配置被设置为一个规则方格点阵，其中节点是个体，个体反过来能够在网络上沿随机游走移动。因此，个体之间的连接性随时间演化，并由个体在每次迭代时的位置定义。在一个时间单位内，每个个体最多可移动 $v$ 的距离，从而在系统的时间演化过程中创建不同的网络。此外，个体仅当它们处于交互距离 $\delta$ 内时才相互交互，在这种情况下，它们被视为邻居。如果给定的个体正在与其他个体交互，他以扩散概率 $\omega$ 执行随机游走。否则，以概率 1 发生扩散。该研究通过非平衡 Monte Carlo 模拟进行，并且我们考虑了异步更新方案。结果表明，对于给定的 $v>0$，在 $(c, \delta)$ 空间中存在一条临界线，其中 $c$ 是免疫率。我们还获得了属于该线的某些点的动态临界指数 $\theta$，并表明该模型不属于定向渗流普适类。