临界点附近流动性在流行病传播中的作用

广义流行病过程(GEP)，也称为易感-感染-恢复模型(SIR)，描述了流行病如何在易感人群中传播，这些个体在恢复后获得永久免疫。该模型表现出二阶吸收态相变，通常在假设健康个体不移动的情况下进行研究。我们通过引入GEP的两种推广，独立考察了易感和恢复个体的流动性，研究了流动性对灭绝阈值附近疾病传播的影响。在这两种情况下，包含流动性破坏了GEP的快速反转对称性，并改变了吸收态的数量。通过微扰重整化群方法和使用Gillespie算法的大规模随机模拟，分析了模型的临界动力学。重整化群分析预测，当感染个体与扩散物种相互作用并在恢复后获得免疫时，这两个模型属于同一个描述流行病传播临界动力学的新普适类。在相关的重整化群不动点处，不移动的物种与感染物种的动力学解耦，由与扩散物种的耦合主导。二维数值模拟通过为两个模型识别出相同的临界指数集，证实了我们的重整化群结果。通过打破相关的超标度关系，证实了快速反转对称性的破坏。我们的研究强调了流动性在塑造灭绝阈值附近种群传播动力学中的重要性。