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复杂系统与复杂性科学  2015, Vol. 12 Issue (4): 32-35    DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.04.004
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淬火平均场方法的有效性分析
杨关玲, 杨鑫松
重庆师范大学数学学院,重庆 401331
Analyzing the Validity of Quenched Mean-Field Method
YANG Guanling, YANG Xinsong
Department of Mathematics, Chongqing Normal University, Chongqing 401331
全文: PDF(783 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 对淬火平均场方法求解爆发阈值的有效性进行分析,利用淬火平均场研究ER网络、SF网络和实证网络上的SIR传播,发现当邻接矩阵的最大特征值所对应的特征向量为非局域特征向量时,淬火平均场得到的理论阈值与真实阈值能较好地吻合;否则,理论阈值低于真实阈值。
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杨关玲
杨鑫松
关键词 复杂网络流行病传播淬火平均场    
Abstract:We investigate the validation of the threshold predicated by the quenched mean-field theory. By using quenched mean-filed theory, we analyze SIR epidemic spreading models on ER networks, SF networks, and real networks. We find that when the eigenvector of the leading eigenvalue of the adjacent matrix is delocalized, the threshold predicated by this theoretical approach can basically fit its real threshold, and that once the leading eigenvector is localized, the theoretical threshold is lower than its actual threshold.
Key wordscomplex networks    epidemic spreading    quenched mean-field theory
收稿日期: 2014-04-01      出版日期: 2026-06-22
ZTFLH:  N945.12  
  N94  
基金资助:国家自然科学基金(61263020)
通讯作者: 杨鑫松(1968-),男,湖南怀化人,硕士,教授,主要研究方向为复杂网络随机动力系统,右端不连续动力系统,混沌同步与控制,脉冲微分方程等。   
作者简介: 杨关玲(1988-),女,重庆巫溪人,硕士研究生,主要研究方向为复杂网络传播动力学。
引用本文:   
杨关玲, 杨鑫松. 淬火平均场方法的有效性分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015, 12(4): 32-35.
YANG Guanling, YANG Xinsong. Analyzing the Validity of Quenched Mean-Field Method[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2015, 12(4): 32-35.
链接本文:  
https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/10.13306/j.1672-3813.2015.04.004      或      https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/Y2015/V12/I4/32
[1] Albert R,Barabási A L. Statistical mechanics of complex networks[J]. Reviews of Modern Physics, 2002,74: 0034-6861.
[2] Dorogovtsev S N, Goltsev A V, Mendes J F F.Critical phenomena in complex networks[J]. Reviews of Modern Physics,2008,80(4): 0034-6861.
[3] 马知恩, 周义仓, 王稳地, 等. 传染病动力学的数学建模与研究[M]. 北京: 科学出版社,2004: 150-200.
[4] 李翔, 刘宗华, 汪秉宏. 网络传播动力学[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2010, 7(2/3): 1672-3813.
Li Xiang,Liu Zonghua,Wang Binghong. On spreading dynamics on networks[J].Complex Systems and Complexity Science, 2010, 7(2/3): 1672-3813.
[5] Keeling M, Rohani P. Modeling Infectious Diseases in Humans and Animals[M]. Princeton: Princeton University Press, 2007: 150-170.
[6] 张海峰, 王阳阳, 汪秉宏. 行为反应对复杂网络上传染病动力学的影响[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2012, 9(3): 13-21.
Zhang Haifeng, Wang Yangyang, Wang Binghong. The impacts of behavioral responses on the spread of infectious diseases on complex networks[J].Complex Systems and Complexity Science, 2012, 9(3):13-21.
[7] 汪小帆, 李翔, 陈关荣. 网络科学导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012: 220-300.
[8] 傅新楚, Michael S, 陈关荣. 复杂网络传播动力学——模型、方法与稳定性分析[M]. 北京: 高等教育出版社, 2014: 230-260.
[9] Pastor-Satorras R, Vespignani A.Epidemic spreading in scale-free networks[J]. Phys Rev Lett, 2001, 86(14): 3200.
[10] Moreno Y, Pastor-Satorras R, Vespignani A. Epidemic outbreaks in complex heterogeneous networks[J]. Eur Phys J B, 2002, 26, 521-529.
[11] Wang Y, Chakrabarti D, Wang C X, et al. Epidemic spreading in real networks: an eigenvalue view point[J]. Computer Science Department,2003, 9(1):544.
[12] Van Mieghem P. Epidemic phase transition of the SIS type in networks[J]. Europhys Lett, 2012, 97: 48004.
[13] Erdos P, Renyi. On random graphs[J].Publ Math,1959,6:290-297.
[14] Newman M E J. Power laws, Pareto distributions and Zipf’slaw[J].Contemp Phys, 2005,46:323-351.
[15] Van Mieghem P. Virus spread in networks[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2009, 17(1), 1063-6692.
[16] Goltsev A V, Dorogovtsev S N, Oliveira J G, et al. Localization and spreading of diseases in complex networks[J]. Phys Rev Lett, 2012, 109:128702.
[17] Martin T, Zhang X, Newman M E J. Localization and centrality in networks[DB/OL].[2014-02-20].http://www.researchgate.net/publication/259824255_Localization_and_centrality_innetworks.
[18] Catanzaro M, Boguñá M, Pastor-Satorras R. Generation of uncorrelated random scale-free networks[J]. Phys Rev E, 2005,71(2): 027103.
[19] Newman M E J, Strogatz S H, Watts D J. Random graphs with arbitrary degree distributions and their applications[J]. Phys Rev E, 2001, 64(2):026118.
[20] Ferreira S C,Castellano C, Pastor-Satorras R. Epidemic thresholds of the susceptible-infected-susceptible model on networks:a comparison of numerical and theoretical results[J]. Phys Rev E, 2012, 86(4): 041125.
[21] Networks[DB/OL].[2014-02-20].http://konect.unikoblenz.de/networks.
[1] 岳芳, 张涵, 樊茂瑞, 戴文慧, 郭剑锋. 开放式交互平台知识协同中的群体观点演化模型与实证[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 8-18.
[2] 孙艳琴, 吴怀宇, 陈志环. 异维异构多重边复杂网络的广义外同步控制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 34-40.
[3] 于海波, 高彦丽, 陈世明, 凤超. 异质耦合下铁路-经济多层网络鲁棒性分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 48-56.
[4] 聂廷远, 王艳伟, 聂晶晶, 刘鹏飞. 基于注意力机制和复杂网络的FPGA可布性预测[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 53-59.
[5] 户佐安, 杨江浩, 邓锦程. 考虑多元变量的世界航空网络综合鲁棒性研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 60-69.
[6] 孙小慧, 刘毅, 米玉梅, 吕凯. 韧性视角下城市地铁与常规公交网络关键站点及线路识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 26-36.
[7] 牟奇锋, 李晓倩. 基于邻接矩阵的复杂网络演化融合迭代方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 79-86.
[8] 孙文静, 余路粉, 潘文林, 蓝春江. 基于节点影响因子和贡献因子的复杂网络重要节点识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 87-95.
[9] 卢新彪, 刘泽诚, 陈贵允, 杨铁流, 高兴. 基于图卷积网络的复杂网络能控性提升方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 24-28.
[10] 周青, 李依函, 陈文冲. “互联网+”企业创新生态系统网络演化分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 1-7.
[11] 章浩淳, 寇博潇, 张泰杰, 唐智慧. 基于Granger Causality的滑坡机理网络客观权值确定方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 63-70.
[12] 韩世翔, 闫光辉, 裴华艳. 复杂网络上双向免疫对传染病传播的影响[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 55-62.
[13] 张琦, 汪小帆. 复杂网络观点动力学分析与干预若干研究进展[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(2): 31-44.
[14] 张明磊, 宋玉蓉, 曲鸿博. 基于图注意力机制的复杂网络关键节点识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(2): 113-119.
[15] 陶昭, 侯忠生. 复杂网络的无模型自适应牵制控制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(2): 120-127.
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