隔离引发的流行病传播相变

我们研究隔离对自适应社交网络流行病传播的关键影响。为此，我们分析了存在隔离措施的易感-感染-恢复(SIR)模型，其中易感个体以概率 $w$ 断开与感染邻居的连接，并随机重新连接到其他易感个体。从单个感染个体出发，我们通过解析方法和模拟表明，在临界重连（隔离）阈值 $w_c$ 处存在一个相变，将疾病感染大部分人口的相（$w<w_c$）与疾病不传播的相（$w \ge w_c$）分开。我们发现，在我们的模型中，网络拓扑结构强烈影响传播规模，并且 $w_c$ 随网络平均度和异质性增加而增加。我们还发现，如果进行优先重连（重连概率与感染节点的度成正比），$w_c$ 会降低。