连接衰减网络上传染病的流行阈值

在网络上传染病的研究中，研究者计算流行阈值以帮助预测疾病是否最终会感染人群中的很大一部分。由于网络结构通常随时间变化，这从根本上影响了其上传播过程的动力学，进而影响了疾病传播的流行阈值，因此考察时间网络中的流行阈值十分重要。现有关于时间网络流行阈值的研究大多聚焦于离散时间模型，但大多数现实世界网络系统随时间连续演化。在我们的工作中，我们通过研究连接衰减网络上的易感–感染–易感（SIS）模型，将网络的连续时间依赖性编码进 SIS 过程的流行阈值评估中。我们推导了该模型的流行阈值条件，并进行了数值实验加以验证。我们还考察了不同因素——网络中连接强度的衰减系数、节点间交互频率，以及发生交互的底层社交网络的稀疏性——如何导致阈值临界值的降低或升高，从而有助于促进或阻碍疾病传播。我们由此展示了连接衰减网络的特征如何改变疾病传播的结果。