复杂网络中疫情的信息论自适应追踪
物理与社会
2013-07-12 v1 社会与信息网络
摘要
自适应地监测大型复杂网络中节点的状态在国家安全、公共卫生和能源电网管理等领域具有重要意义。在此，我们提出了一种信息论自适应追踪与采样框架，该框架利用对动态贝叶斯网络进行推理的反馈来递归地选择测量。我们还提出了存在特定于网络且依赖于观测的相变的条件，该相变出现在因主动监测网络而更新的隐藏节点状态后验分布中。由于传统疫情阈值是使用独立于观测的马尔可夫链推导的，后验分布的阈值应能更准确地模拟网络的真实相变。该自适应追踪框架和疫情阈值应为在监测现代复杂网络时，建模更新后验分布对主动干预和控制政策的动态响应提供见解。
引用
@article{arxiv.1307.3125,
title = {Information Theoretic Adaptive Tracking of Epidemics in Complex Networks},
author = {Patrick L Harrington and Alfred O. Hero},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.3125},
year = {2013}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:0905.2236