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感染人数对医疗系统造成的压力对流行病传播动力学的影响: zxy822 2020-7-21 22:29; 在流行病大规模爆发期间，病人的数量快速增加并很可能超出医疗系统的负担能力，从而造成医疗效率和治愈率的下降。这一效应在新冠疫情中也能观察到，例如意大利的Lombardy大区和中国的湖北等区域都是各自国家感染人数最多并且死亡率最高的地方。疫情期间这些重灾区出现的医护被感染，物资匮乏等现象也能佐证这一效应。基于这一现象，我们在流行病传播模型中加入疾病的治愈率随感染人数增加而下降的因素，下降的速率可以衡量医疗系统的稳定性和受支撑强度。我们发现随着医疗系统稳定性的下降和脆弱性的增加，流行病爆发的相变行为会从连续相变向不连续并带迟滞回线的相变转变。这一发现说明在对流行病的防控中，除了切断传染链等“防”的策略，加强对医疗系统的支撑和保护也是同样重要的。该论文全文见： https://authors.elsevier.com/a/1bRDm3QI%7EFPO1r; 1702 次阅读|0 个评论

Physica A 492 (2018) 发表论文：多重复杂网络上传播动力学中的传播范围及有效性作用: bhwangustc 2020-5-3 18:00; Physica A 492 (2018) 1239–1246 Roles of the spreading scope and effectiveness in spreading dynamics on multiplex networks Ming Li （李明） Run-Ran Liu （刘润然） Dan Peng （彭丹） Chun-Xiao Jia （贾春晓） Bing-Hong Wang（汪秉宏）多重复杂网络上传播动力学中的传播范围及有效性的作用; 个人分类: 网络科学论坛|2125 次阅读|0 个评论

耦合网络上非对称作用的传播动力学研究: 热度 1 MingTang 2014-7-30 14:25; 互联网科学中心博士生王伟在《 Scientific Reports 》发表论文近日，我院互联网科学中心博士生王伟在唐明副教授的指导下，与本校博士生杨慧、韩国庆北大学 Younghae Do 教授、 GyuWon Lee 教授和亚利桑那州立大学 Ying-Cheng Lai 教授合作在《 Scientific Reports 》发表 “Asymmetrically interacting spreading dynamics on complex layered networks” 一文。 Scientific Reports 是 SCI 权威综合性期刊， 2013 年影响因子 5.078 。王伟为第一作者，唐明副教授为通讯作者。流行病传播和消息传播是复杂网络上的两大基本传播动力学过程，已有研究大多都是独立的分析这两个传播动力学。然而，实际生活中它们却紧密相关，存在非对称耦合作用。比如，大规模的流行病爆发依赖于关于疾病消息的传播，尤其是流行病传播初期，个体意识到存在感染邻居将采取措施保护自己，从而极大程度的抑制了流行病传播。探究消息传播和流行病传播的内在机制及其相互影响已成为复杂网络科学的一个新的研究方向。在物理接触网络上的疾病传播和在通讯网络上的关于疾病消息的传播，它们紧密相关并相互影响。作者研究了消息和疾病在各自的网络上传播且它们之间存在非对称耦合作用的情况，重点关注爆发阈值和传播范围两个重要指标。他们发现接触网络上的流行病爆发会引发通讯网络上的消息爆发，而消息的传播会增加疾病的爆发阈值。此外，两个子网之间存在度关联并不改变消息爆发阈值，却有利于抑制疾病爆发。作者发展了一套数学解析方法来研究消息和疾病传播动力学之间的相互作用。他们的研究模型和理论框架加深了人们对信息 - 疾病耦合动力学、社会 - 生物传播系统的理解和认识，有助于进一步揭示个人、经济和社会等方面因素在流行病传播过程中的影响机制，也为流行病预警和控制提供了理论指导。论文详细信息： WeiWang, Ming Tang, Hui Yang, Younghae Do, Ying-Cheng Lai, GyuWon Lee. Asymmetrically interacting spreadingdynamics on complex layered networks , Sci. Rep. 4: 5097 (2014). 全文可通过链接 http://www.nature.com/srep/2014/140529/srep05097/full/srep05097.html 获取。; 个人分类: 论文发表|4657 次阅读|2 个评论

基于演化博弈理论研究个体行为、补贴政策与传播动力学的相互作用: 热度 3 zhanghaifeng 2014-7-15 01:03; 最近发表拙文一篇，发表在scientific reports: 4:5666, 2014; 接种疫苗一直被认为是控制疾病传播最有效的方式之一，但是在很多情况下，由于人们担心疫苗的副作用或高价的成本等因素，接种的范围往往远低于需要达到的范围（能消灭疾病的接种范围），在此情况下，政府部门会提供一些激励措施，如免费接种，补贴接种成本等措施设法提高接种范围。已有的研究提出了很多最优的补贴措施，但是这些工作忽视了一个很重要的因素——人的社会因素。当一部分被免费接种或者补贴的时候，那么这种行为会让另一部分“indirect的受惠，就会降低这些人的感染风险，这样有可能导致这一部分人更不愿意去选择接种。因此补贴措施、个体行为、接种范围以及传播动力学之间构成一个较为复杂的研究问题。基于以上原因，本文利用演化博弈思想刻画个体在接种困境中的学习策略，然后比较两种不同的补贴措施：1，给每个选择接种的人一部分补贴，降低他们的接种成本；2，把同样有限的资源随机的选择一部分人免费接种，对接种范围、进而对疾病控制效果的影响。通过比较发现，在通常情况下第二种激励措施效果更明显。同时两种补贴措施的效果敏感地依赖于个体在模仿学习中的理性程度。注：1，此乃学术论文，距离实际应用还有一些距离，这里强调政府在做决策的时候需要考虑人的社会因素，要不然适得其反。 2，欢迎大家就学术问题进行讨论、批评，但请不要肆意谩骂。这也一直是我不愿意介绍有关自己学术论文的原因，并不是对自己没有信心，而是有些人太喜欢喷，免得弄得心情不爽。请谅解！ ZWTL_scientific reports.pdf; 6066 次阅读|7 个评论

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