带相关性的无向和有向无尺度网络上的疫情扩散
无序系统与神经网络
2007-05-23 v2
摘要
无尺度 (SF) 网络结构在许多复杂系统中都有观察到，这些结构影响着疫情扩散的规模以及沟通的效率，统计属性的度-度相关性对于研究平均行为至关重要。我们数值地研究了在具有参数可变相关性的无尺度网络模型上的疫情行为，这些模型包括有序、无相关和非有序的情况。根据相关性的类型，在有向模型中发现了特定的不同行为。我们的结果表明，与节点之间相同度数的有序连接相比，节点之间非有序或无序连接（即高度节点与低度节点之间的合作节点）更能增强疫情扩散。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0408264,
title = {Epidemic spreading on undirected and directed scale-free networks with correlations},
author = {Yukio Hayashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0408264},
year = {2007}
}
备注
5 pages, 4 figures, 1 table