演化无标度网络上感染的传播

我们研究了一类演化无标度网络上的接触过程，其中每个节点在独立的随机时间更新其连接。我们给出严格的数学证明：存在一个相变，在一相中所有感染率下感染都存活很长时间，至少随网络规模呈指数级；而在另一相中对于足够小的感染率灭绝发生迅速，至多如网络规模的平方根。该相变发生于幂律指数跨越数值四时。此行为不同于相应静态模型上的接触过程（无相变），也不同于经典平均场近似（在幂律指数三处发生相变）。我们结果背后的新观察是，网络的时间变异性可同时提高感染在网络中传播的速度，并减少感染在亚稳态中停留的时间。