揭示超图上跨阶超度相关性在传播过程中的影响

社会系统中的传播过程通常涉及超越成对接触的交互。以超图表示的高阶网络已被广泛用于建模多体相互作用，与传统网络模型相比，它们的存在可以极大地改变传播动力学。然而，现有的分析方法通常假设成对度与高阶度之间相互独立，从而孤立地研究它们的作用。在本文中，我们开发了一个有效超度模型（EHDM）来描述超图上的易感-感染-易感（SIS）动力学，该模型明确捕捉了不同规模群体分布之间的相关性。我们的有效超度模型在包括具有异质度分布的不同类型高阶网络上，与随机模拟结果表现出极好的一致性。我们探讨了跨阶度相关性的关键作用，具体而言，即在成对相互作用中作为枢纽的节点是否也在高阶相互作用中充当枢纽。我们表明，正相关性会降低流行病阈值，而反相关性则会在时间上使感染路径（成对和群组相互作用）去同步化。最后，我们证明，根据相关性的水平，最优控制策略会发生转变——从纯粹以成对或高阶为重点的策略，转变为混合策略成为最优的策略。