自我隔离还是关闭边境：何种方式更能阻止疫情传播？
物理与社会
2020-07-15 v2 无序系统与神经网络
种群与进化
摘要
COVID-19 在全球的大流行促使我们探讨网络聚类与自适应性的联合效应对疫情传播的影响。我们针对在连通网络中阻止疾病传播最有效机制的选择问题：模拟本地社区自我隔离（SI）的自适应聚类，还是类似城市与国家间关闭边境（FC）的骤然聚类。SI 网络是在整个网络中小团簇最大化的条件下“自适应生长”的，而 FC 网络是“瞬时生成”的。在标准 SIR 模型下运行于聚类的 SI 与 FC 网络上，我们证明在参数相近的网络中，自适应网络聚类比瞬时聚类更能阻止疫情传播。我们发现 SI 模型度分布具有无标度特性 ，其临界指数较小 ，并认为无标度行为源于初始度分布的随机性，且在随机正则图中不存在。
引用
@article{arxiv.2003.12290,
title = {Self-isolation or borders closing: what prevents epidemic spreading better?},
author = {O. Valba and V. Avetisov and A. Gorsky and S. Nechaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12290},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 4 figures