动态切换网络中SIS模型的流行病阈值
社会与信息网络
2015-08-03 v2 物理与社会
摘要
本文分析了动态切换网络，其中网络在一组拓扑之间任意切换。针对这类动态网络，我们考虑SIS流行病模型，推导了流行病阈值。首先，假设节点状态之间相互独立，建立了一个流行病概率模型。通过对底层动力系统线性化并分析其在原点附近的渐近稳定性，确定了传染病消亡的条件。随后利用联合谱半径的概念推导流行病阈值，并使用多个网络（Watts-Strogatz、Barabasi-Albert、MIT reality mining graphs、Regular和Gilbert）进行了验证。针对无向网络提出了一种简化版本的流行病阈值。此外，在静态网络情况下，所推导的流行病阈值被证明与传统分析结果一致。然后，证明了动态网络流行病阈值的分析结果适用于周期网络。对于动态正则网络，我们证明了其流行病阈值与静态正则网络的流行病阈值相同。还推导了动态Gilbert网络中传染病传播概率的上界，并通过仿真进行了验证。
引用
@article{arxiv.1501.02472,
title = {Epidemic Threshold of an SIS Model in Dynamic Switching Networks},
author = {Mohammad Reza Sanatkar and Warren N. White and Balasubramaniam Natarajan and Caterina Scoglio and Karren A. Garrett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.02472},
year = {2015}
}
备注
Published in IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics