SIS Epidemic Modelling on Homogeneous Networked System: General Recovering Process and Mean-Field Perspective
Jiexi Tang, Yichao Yao, Meiling Xie, Minyu Feng
尽管我们在理解具有非Poissonian活性模式的复杂系统中的疾病传播方面取得了进展,但目前的模型仍然未能捕获全方位的恢复时间分布。 在本文中,我们提出了经典的易感性(SIS)模型的扩展,称为一般恢复过程SIS(grp-SIS)模型。 该模型包含系统内受感染节点的任意恢复时间分布。 我们得出假设一个均匀网络的均场方程,为特定的恢复时间分布提供解决方案,并调查系统稳定状态下感染时间的概率密度函数(PDF)。 我们的研究结果表明,恢复时间分布显着影响疾病动力学,我们建议未来的几个研究方向,包括将模型扩展到任意感染过程,并使用准方法解决数值结果的偏差。
Although we have made progress in understanding disease spread in complex systems with non-Poissonian activity patterns, current models still fail to capture the full range of recovery time distributions. In this paper, we propose an extension of the classic susceptible-infected-susceptible (SIS) model, called the general recovering process SIS (grp-SIS) model. This model incorporates arbitrary recovery time distributions for infected nodes within the system. We derive the mean-field equations a...