法比奥·卡奇奥利;丹尼尔·德·马蒂诺;(2022) 社交网络控制引发的流行病振荡。 统计力学杂志：理论与实验, 2022(1)，第013404条。10.1088/1742-5468/ac4804.
通过采取社会疏远和封锁等遏制措施，可以抑制疫情传播。然而，当这些措施放松时，可能会出现新的疫情波和感染周期。在这里，我们在不连续控制的情况下，在存在人口感染状态与其社会网络结构之间的反馈的图上的分区流行病模型中探讨了这个问题。我们证明，在随机图中，通过有效感染率的重正化，可以简单地捕捉到遏制措施的效果，该有效感染率解释了网络分支比率的变化，分段平均场近似可用于推导流行病波数及其长度的解析公式。使用信息不完全的模型变体对巴斯克郡和伦巴第最近的新冠肺炎疫情数据进行建模，其中，我们估计了锁定期间社会网络中断的程度，并刻画了相空间中的动态轨迹。在不连续控制的情况下，人口感染状态与其社会网络结构之间的反馈。我们证明，在随机图中，通过有效感染率的重正化，可以简单地捕捉到遏制措施的效果，该有效感染率解释了网络分支比率的变化，分段平均场近似可用于导出流行病波的数量及其长度的分析公式。使用信息不完全的模型变体对巴斯克郡和伦巴第最近的新冠肺炎疫情数据进行建模，我们估计了锁定期间社交网络中断的程度，并描述了相空间中的动态轨迹。
