• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

覆盖图方法在 SIS 和 SIS 类网络上的传染病研究

A covering-graph approach to epidemics on SIS and SIS-like networks.

机构信息

Department of Mathematics, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA.

出版信息

Bull Math Biol. 2012 Jan;74(1):175-89. doi: 10.1007/s11538-011-9684-y. Epub 2011 Oct 12.

DOI:10.1007/s11538-011-9684-y
PMID:21989564
Abstract

In this paper, we introduce a new class of epidemics on networks which we call SI(S/I). SI(S/I) networks differ from SIS networks in allowing an infected individual to become reinfected without first passing to the susceptible state. We use a covering-graph construction to compare SIR, SIS, and SI(S/I) networks. Like the SIR networks that cover them, SI(S/I) networks exhibit infection probabilities that are monotone with respect to both transmission probabilities and the initial set of infectives. The same covering-graph construction allows us to characterize the recurrent states in an SIS or SI(S/I) network with reinfection.

摘要

在本文中,我们介绍了一类新的网络传染病模型,我们称之为 SI(S/I)。与 SIS 网络不同,SI(S/I)网络允许感染个体在不首先进入易感状态的情况下再次感染。我们使用覆盖图构建来比较 SIR、SIS 和 SI(S/I)网络。与覆盖它们的 SIR 网络一样,SI(S/I)网络的感染概率与传播概率和初始感染个体集都呈单调关系。相同的覆盖图构建还允许我们对具有再感染的 SIS 或 SI(S/I)网络中的复发状态进行特征化。

相似文献

1
A covering-graph approach to epidemics on SIS and SIS-like networks.覆盖图方法在 SIS 和 SIS 类网络上的传染病研究
Bull Math Biol. 2012 Jan;74(1):175-89. doi: 10.1007/s11538-011-9684-y. Epub 2011 Oct 12.
2
Comment on "Nodal infection in Markovian susceptible-infected-susceptible and susceptible-infected-removed epidemics on networks are non-negatively correlated".评“网络上的马尔可夫易感染-感染-易感染传染病中的节点感染是非负相关的”。
Phys Rev E. 2018 Aug;98(2-2):026301. doi: 10.1103/PhysRevE.98.026301.
3
Modelling disease spread in dispersal networks at two levels.在两个层面上对扩散网络中的疾病传播进行建模。
Math Med Biol. 2011 Sep;28(3):227-44. doi: 10.1093/imammb/dqq007. Epub 2010 May 3.
4
An application of queuing theory to SIS and SEIS epidemic models.排队论在 SIS 和 SEIS 传染病模型中的应用。
Math Biosci Eng. 2010 Oct;7(4):809-23. doi: 10.3934/mbe.2010.7.809.
5
Epidemic dynamics on semi-directed complex networks.半有向复杂网络上的传染病动力学。
Math Biosci. 2013 Dec;246(2):242-51. doi: 10.1016/j.mbs.2013.10.001. Epub 2013 Oct 17.
6
Some elementary properties of SIR networks or, can i get sick because you got vaccinated?SIR网络的一些基本属性,或者说,因为你接种了疫苗我就不会生病了吗?
Bull Math Biol. 2008 Apr;70(3):713-27. doi: 10.1007/s11538-007-9275-0. Epub 2007 Dec 1.
7
Susceptible-infected-susceptible model: a comparison of N-intertwined and heterogeneous mean-field approximations.易感-感染-易感模型:N 交织与异质平均场近似的比较
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2012 Aug;86(2 Pt 2):026116. doi: 10.1103/PhysRevE.86.026116. Epub 2012 Aug 28.
8
Elementary proof of convergence to the mean-field model for the SIR process.SIR 过程收敛到平均场模型的基本证明。
J Math Biol. 2017 Aug;75(2):327-339. doi: 10.1007/s00285-016-1086-1. Epub 2016 Dec 21.
9
Effects of stochastic perturbation on the SIS epidemic system.随机扰动对SIS传染病系统的影响。
J Math Biol. 2017 Jan;74(1-2):469-498. doi: 10.1007/s00285-016-1033-1. Epub 2016 Jun 11.
10
Stochastic epidemic metapopulation models on networks: SIS dynamics and control strategies.网络上的随机传染病元胞自动机模型:SIS 动力学和控制策略。
J Theor Biol. 2018 Jul 14;449:35-52. doi: 10.1016/j.jtbi.2018.04.023. Epub 2018 Apr 16.

引用本文的文献

1
Systematic Approximations to Susceptible-Infectious-Susceptible Dynamics on Networks.网络上易感-感染-易感动力学的系统近似
PLoS Comput Biol. 2016 Dec 20;12(12):e1005296. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005296. eCollection 2016 Dec.