治愈流行病中不确定性的代价
社会与信息网络
2018-02-27 v2
摘要
受控制(治愈)流行病研究的启发,我们考虑在已知图上 SI 过程的传播,其中我们拥有有限预算用于将感染节点转回易感状态(即治愈节点)。近期工作表明,在完美且瞬时信息(哪些节点感染/未感染)下,治愈图所需的预算精确依赖于称为 CutWidth 的组合性质。我们证明该假设事实上是必要的:即便是完美信息的轻微退化,例如准确率为 99% 的诊断测试,也会剧烈改变局面。先前可在亚线性时间内治愈的感染现在可能需要指数时间,或数量级更大的预算来治愈。问题的关键归结为在完全信息情形下不存在的张力:如果一个节点被怀疑(但不确定)感染,我们是否要冒浪费预算去尝试治愈未感染节点的风险,还是通过更长时间观察来增加确定性,却承担感染进一步传播的风险?我们的结果给出了基本的、与算法无关的界限,权衡所需预算与不确定性。
引用
@article{arxiv.1711.00167,
title = {The Cost of Uncertainty in Curing Epidemics},
author = {Jessica Hoffmann and Constantine Caramanis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00167},
year = {2018}
}
备注
35 pages, 3 figures