多类型网络上的异质键渗流及其在流行病动力学中的应用

近年来，网络在建模复杂现实系统中的应用受到了广泛关注。在涉及网络的众多动力学过程中，传播过程——其终态可通过研究底层网络的渗流性质获得——引起了极大兴趣。本文提出了一种多类型网络的键渗流模型，该模型具有任意联合度分布，并允许边占据概率存在异质性。如先前所示，多类型方法允许许多非平凡的混合模式，如节点间的同配性和聚类。我们推导了多类型网络的若干有用统计性质以及一个一般相变判据。我们还证明了若干基于概率母函数的已有模型是所提出形式的特例。我们进一步表明，多类型方法通过自然地允许键占据概率的异质性，克服了先前模型遇到的一些关联问题。我们在接触网络流行病学的背景下说明了这一点。