易感自适应网络的时间渗流
物理与社会
2013-07-03 v3 社会与信息网络
摘要
在过去的几十年里，许多作者使用易感-感染-恢复模型来研究疾病传播对感染者演化的影响。然而，很少有作者关注易感个体的时间展开。在本文中，我们研究了自适应网络中易感-感染-恢复模型的动态，该网络模拟了永久性社会联系（如友谊和工作关系）的暂时失活。利用基于边的舱室模型和渗流理论，我们得到了易感最大组分中易感个体比例的演化方程。特别地，我们关注个体行为如何影响易感网络的稀释。我们表明，其结果是疾病传播减慢，通过增加巨易感组分被破坏的临界时间来保护最大的易感簇。我们的理论结果得到了广泛模拟的充分支持。
引用
@article{arxiv.1210.0063,
title = {Temporal percolation of a susceptible adaptive network},
author = {L. D. Valdez and P. A. Macri and L. A. Braunstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.0063},
year = {2013}
}