复杂网络上的传播动力学课件.ppt
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- 关 键 词:
- 复杂 网络 传播 动力学 课件
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1、目目 录录一一引言引言二二标准标准SISSIS模型及免疫策略模型及免疫策略三三复杂网络上带媒介的复杂网络上带媒介的SISSIS模型及其地模型及其地方病平衡点和无病平衡点的全局稳定方病平衡点和无病平衡点的全局稳定性性四四复杂网络上一类修正的带媒介的复杂网络上一类修正的带媒介的SISSIS模型及其地方病平衡点和无病平衡点模型及其地方病平衡点和无病平衡点的全局稳定性的全局稳定性五五注记注记:复杂网络是由具有一定特征和功能的、相互关联及相互影响的基本单复杂网络是由具有一定特征和功能的、相互关联及相互影响的基本单元所构成的复杂集合体。在现实生活中,许多复杂问题都可用复杂网络来刻元所构成的复杂集合体。在现
2、实生活中,许多复杂问题都可用复杂网络来刻画和建模。例如,流行病的传播与控制、计算机病毒在网络中的扩散、谣言画和建模。例如,流行病的传播与控制、计算机病毒在网络中的扩散、谣言的流传、交通疏导等,都可以看作复杂网络上服从某种规律的传播行为。的流传、交通疏导等,都可以看作复杂网络上服从某种规律的传播行为。目前,关于复杂网络上流行病的传播与控制已有很多研究成果。在具有齐次目前,关于复杂网络上流行病的传播与控制已有很多研究成果。在具有齐次性质的复杂网络上,传染病的流行与否取决于流行病阈值。当传染率大于流性质的复杂网络上,传染病的流行与否取决于流行病阈值。当传染率大于流行病阈值时,随着时间的推移传染病会在
3、总人口中占有一定的比例,反之,行病阈值时,随着时间的推移传染病会在总人口中占有一定的比例,反之,传染病最终会消失。而对于具有非齐次性质的网络系统,人们一度认为,只传染病最终会消失。而对于具有非齐次性质的网络系统,人们一度认为,只要在初始时刻存在感染者,传染病会始终存在;但随后的研究表明,在一定要在初始时刻存在感染者,传染病会始终存在;但随后的研究表明,在一定更贴近现实的条件限制下,对于非齐次网络也存在正的流行病阈值(一般较更贴近现实的条件限制下,对于非齐次网络也存在正的流行病阈值(一般较小)。小)。本报告首先简单介绍研究的背景、进展及我们的主要工作;接着介绍标准本报告首先简单介绍研究的背景、进
4、展及我们的主要工作;接着介绍标准SIS模型的动力学行为及免疫策略;然后讨论非齐次复杂网络上带传播媒介模型的动力学行为及免疫策略;然后讨论非齐次复杂网络上带传播媒介的的SIS模型及其地方病平衡点和无病平衡点的全局稳定性;最后谈谈非齐次模型及其地方病平衡点和无病平衡点的全局稳定性;最后谈谈非齐次复杂网络上一类修正的带传播媒介的复杂网络上一类修正的带传播媒介的SIS模型,求出该模型的流行病阈值,模型,求出该模型的流行病阈值,并证明当感染率大于该阈值时,只要模型存在初始感染节点,模型就总存在并证明当感染率大于该阈值时,只要模型存在初始感染节点,模型就总存在唯一的正不动点,从而证明了该模型的传染过程的地
5、方病平衡点和无病平衡唯一的正不动点,从而证明了该模型的传染过程的地方病平衡点和无病平衡点的全局稳定性。点的全局稳定性。v近年来,复杂网络上的传染病动力学研近年来,复杂网络上的传染病动力学研究,已取得了丰硕成果究,已取得了丰硕成果v当传染率大于流行病阈值时,随着时间当传染率大于流行病阈值时,随着时间的推移传染病会在总人口中占有一定的的推移传染病会在总人口中占有一定的比例;反之,传染病最终会消失比例;反之,传染病最终会消失v阈值与全局稳定性阈值与全局稳定性一、引言一、引言v 本报告拟在我们近期研究结果的基础本报告拟在我们近期研究结果的基础上,汇报:上,汇报:1.1.复杂网络上带传播媒介的复杂网络上
6、带传播媒介的SISSIS模型的地模型的地方病和无病平衡点的全局稳定性分析;方病和无病平衡点的全局稳定性分析;2.2.一类修正后的带传播媒介的一类修正后的带传播媒介的SISSIS模型的模型的地方病和无病平衡点的全局稳定性问题。地方病和无病平衡点的全局稳定性问题。主要工作主要工作二、标准二、标准SISSIS模型及免疫策略模型及免疫策略v那么可知:那么可知:v根据平均场理论,可得模型如下:根据平均场理论,可得模型如下: 其中:其中:1kkSI(t)+(t)( )1( )( )( )kkkdtIktttIIdt1( )( )( )ktkp ktIk易感者(S)感染者(I)传染概率恢复概率v根据动力学稳
7、定性理论,考虑如下平衡:根据动力学稳定性理论,考虑如下平衡: 那么可得:那么可得: 于是可得自洽方程:于是可得自洽方程: 那么当且仅当:那么当且仅当: 计算可得阈值为:计算可得阈值为:( )0kdtIdt( )1kktIk2( )()1p kkfkk ()1|0dfd2ckk几类免疫策略几类免疫策略v随机免疫随机免疫:随机免疫就是完全随机地选:随机免疫就是完全随机地选取网络中的一部分节点机型免疫,那么取网络中的一部分节点机型免疫,那么可建立下列模型:可建立下列模型: 其中其中: : 表示免疫率,表示免疫率, 易知:易知:01( )(1)1( ) ( )( )kkkdtIktttIIdt2(1)
8、kck1ccv目标免疫目标免疫:选取少量度大的节点进行免疫,也就是对那些:选取少量度大的节点进行免疫,也就是对那些与周围联系较为紧密的节点进行免疫。那么可以建立下列与周围联系较为紧密的节点进行免疫。那么可以建立下列模型:模型: 其中:其中: 那么可得:那么可得: 易证得:易证得:( )(1)1( ) ( )( )kkkkdtIktttIIdt1,0 ,kkc kk22ckkkkccv熟人免疫熟人免疫:从网络中选取一定比例的节点,:从网络中选取一定比例的节点,再从每个被选中的节点中随机选择一个邻居再从每个被选中的节点中随机选择一个邻居节点进行免疫,可以建立下列模型:节点进行免疫,可以建立下列模型
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