具有广义度分布和权重分布的复杂网络上的流行病传播

复杂网络上的疾病传播在物理学界引起了广泛关注。最近的研究表明，异质的度分布和权重分布对流行病动力学有显著影响。本研究开发了一种基于边权重的隔室方法，用于估计具有广义度分布和权重分布的网络上的流行病阈值和流行病规模（最终感染密度），并与数值结果取得了显著一致。即使在具有强异质度分布和权重分布的复杂网络中，该方法也行之有效。随后，我们提出了一种具有不同偏好的基于边权重的移除策略，发现当优先移除高权重边时，该策略能有效控制流行病传播，特别是在网络权重分布极度异质的情况下。所提方法的理论结果能准确预测上述移除效果。