无聚类网络上一般随机 SIR 流行病的实时增长率
种群与进化
2015-04-21 v2 概率论
摘要
网络已成为传染病流行病学的重要工具。此前大多数关于传播网络模型的理论研究要么考虑个体层面的简单马尔可夫动力学，要么专注于流行病的入侵阈值和最终结果。在此，我们提供了一种关于大型配置模型网络（即静态且局部无聚类）上流行病早期实时行为的一般理论，特别关注描述早期指数流行病增长的 Malthusian 参数的计算。本文提出了在关于感染性剖面的各种马尔可夫和非马尔可夫假设下的解析、数值和 Monte-Carlo 方法。众多示例明确量化了网络结构对感染传播时间动力学的影响，并为验证大规模模拟结果提供了基准。
引用
@article{arxiv.1501.04824,
title = {Real-time growth rate for general stochastic SIR epidemics on unclustered networks},
author = {Lorenzo Pellis and Simon E. F. Spencer and Thomas House},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.04824},
year = {2015}
}
备注
45 pages, 8 figures, submitted to Mathematical Biosciences on 29/11/2014; Version 2: resubmitted on 15/04/2015; accepted on 17/04/2015. Changes: better explanations in introduction; restructured section 3.3 (3.3.3 added); section 6.3.1 added; more precise terminology; typos corrected