基于Gillespie算法的阈值模型研究

发布时间：2021-01-19 04:05

　　随着信息技术的飞速发展,人们交流的方式多种多样,信息传播的途径也多种多样,形成了生活中越来越复杂的复杂系统。复杂网络是研究真实复杂系统的一种有效的方法与手段,将真实的个体或系统子集抽象成网络中的节点,用节点间的连边来表示个体间的某种特殊的联系,这种表示方法将真实的复杂系统抽象成了简单的网络结构。这种抽象方法使复杂网络成为各个领域的热门研究话题,同时也兴起了复杂网络上传播动力学的研究。通过对网络结构的研究有助于我们了解真实的复杂系统以及系统中的各种传播现象。商业产品的推广、谣言的兴起、观点的传播等现象在生活中无处不在,这些现象都可以称为传播现象。在传播过程中,通过人与人之间的联系将信息或观点从一个人传播到另一个人,像流行病的传播,就是典型的通过个体间的接触而传播的。这种传播过程在稀疏网络上有特殊的意义,网络的结构对传播过程有不可忽视的影响作用,使网络中的传播动力学的研究得到各个领域科研工作者的关注。在复杂网络中的传播大体可以分为两种:简单传播和复杂传播。简单传播源自疾病的传播,简单传播模型主要是为了描述传染病在网络中通过个体间的独立接触而引起的疾病的传播,疾病可以通过与单个感染个体接触进... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

随机网络与无标度网络度分布

图 2.2 SIS 模型节点状态更新过程)、 ( )分别表示 时刻，度为 ， 个感染邻居的易感染节点、感。 ( )表示 时刻，度为 的感染节点的比例，满足 ( ) = 。网络中 时刻感染节点的比例克表示为ɡ(¨) = (¨) = ]方法，推导出 SIS 模型的动力学过程主方程 = ( ) ( ) ( ) = ( ) ( ) ( ) 络， 的取值范围为：0,… ，方程的右边前两项为度为 的节点自

图 2.3 状态转变过程 时刻 S-S 边（两端节点都是易感染状态的边）的数量，计算时间间隔 -S 变为 S-I，S-I 变为 S-S、I-S 变为 I-I、I-I 变为 I-S 的数量，得到各种速公式 = ( ) ( ) = ( ) ( ) = = 随机选择ɡ( )比例的节点最为初始传播节点，初始条件为


本文编号：2986304