复杂异构网络中的疫情爆发

我们对在具有获得性免疫的复杂人口网络中感染扩散进行了详尽的解析和数值研究。我们表明，大规模连通性波动通常存在于这些网络中，会显著加剧疫情爆发的发生。无尺度网络由于其连通性波动呈发散，缺乏疫情阈值，总是显示出有限比例的感染个体。这种特定弱点——即使在无免疫模型中也同样观察到——定义了一种以系统对不同连通性感染个体反应高度异构为特征的新型流行病学框架。对复杂网络中疫情的理解可能为理解生物网络和技术网络中信息与疾病扩散提供新见解，而这些网络往往表现出复杂的异构结构。