从空间博弈看减少疾病传播的公共努力
物理与社会
2022-01-05 v2
摘要
理解人们减少疾病传播之努力的一种途径，是考量行为对病例数的影响。本文提出一个公共行为的空间减感染博弈模型，其在形式上等价于耦合于 SIRS 疾病动力学的 Hopfield 神经网络。博弈行为参数可精确标定至 Covid-19 活跃病例数的地理时间序列，给出隐含的行为空间历史。借此可研究政府干预的影响，逐区量化行为，并测度财富对行为的作用。我们还展示了人们对风险水平的感知延迟如何引发行为不稳定及感染率振荡。
引用
@article{arxiv.2107.10576,
title = {Public efforts to reduce disease transmission implied from a spatial game},
author = {James Burridge and Michal Gnacik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.10576},
year = {2022}
}
备注
The code to generate all the figures is available at https://github.com/gnacikm/BSIRS_model