加权无标度网络中具有非线性传染性的流行病传播

本文研究了加权无标度网络中具有非线性传染性的SIR模型的流行病传播，其中我们分析模型中的传播率是加权的。具体来说，我们将传染性指数$\alpha$和权重指数$\beta$引入分析SIR模型，然后检查$\alpha$和$\beta$对流行病阈值和相变的组合影响。我们表明，可以调整$\alpha$和$\beta$的值将流行病阈值重建为有限值，并且观察到稳态流行病流行率$R$在早期阶段以指数形式增长，随后遵循层次动力学。此外，我们发现$\alpha$在流行病阈值和流行病流行率的转变中比$\beta$更敏感，这可能为流行病传播和相关的免疫方案提供一些有用的信息或新的见解。