具有极化观点动力学的离散时间网络化 SIV 传染病模型

本文研究受社交网络中观点演化影响的新型传染病传播问题，其中观点反映了公众对健康的关注。我们提出了一个耦合双层网络，传染病通过物理网络层在多个社区间传播，而观点通过社交网络层在相同社区间演化。传染病传播过程由易感-感染-警觉（SIV）模型描述，与经典传染病模型相比，该模型引入了依赖于观点的传染病警觉状态。观点过程由极化观点动力学模型建模，该模型将感染流行率和人类固执性纳入观点演化。通过引入依赖于观点的再生数，我们分析了无病平衡点和地方病平衡点的稳定性，并推导了它们全局渐近稳定的充分条件。我们还讨论了传染病根除与观点共识之间的相互影响，以及通过干预观点或实施公共卫生策略来抑制传染病的可能性。仿真验证了理论结果，并展示了抑制传染病的可行性。