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塞尔曼·埃罗尔;弗朗西丝卡·帕里斯;亚历山大·泰特博伊姆

图形中的传染。 （英语） Zbl 1521.91254号

《经济学杂志》。理论 211，文章ID 105673，30 p.（2023）.
摘要：大型网络中阈值传染过程的分析具有挑战性。虽然缺乏准确的网络数据通常是一个主要障碍，但即使在测量良好的大型网络中，也很难找到最佳干预措施。为了避免这些问题，我们考虑了从图形中采样的网络的阈值传染——一种灵活的随机网络形成模型——并表明，在这种情况下，传染结果只能通过利用图形的信息来预测。为此，我们利用图素作为图极限的第二种解释，正式定义了无限种群图素的阈值传染过程。然后我们证明，在大型但有限采样网络中的传染很好地近似于石墨传染。这一收敛结果表明，人们可以通过首先解决无限群体根据极限图相互作用的等效问题，为大型采样网络设计干预措施。我们表明，在适当的正则性假设下，后者是一个容易处理的问题，并且我们对有限和无限代理类型的图中的传染程度和最优播种策略提供了分析表征。

MSC公司：

91B70型 经济学中的随机模型
05C80号 随机图（图形理论方面）

关键词：

网络;字形;传染病;最佳播种
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\textit{S.Erol}等人，J.Econ。理论211，文章ID 105673，30 p.（2023；Zbl 1521.91254）
全文： 内政部
OA许可证

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