多层网络结构多样性对协作与竞争共存流行病阈值的影响研究

本文主要探讨了多层网络的结构多样性对其内部相互作用流行病阈值的影响。多层网络，也称为复层网络或多层次网络，是一种复杂系统，其中不同的实体或节点通过多个层面或维度进行交互。在实际应用中，如食源性疾病传播通过多种媒介（如新鲜蔬果）就涉及到多层网络的结构。 研究者首先引入了一个"自上而下"的分析框架，该框架关注的是网络的整体结构，即通过分析多层网络的重叠度分布和边缘类型分布来理解其整体特征。重叠度是指不同层之间共享节点的程度，边缘类型则指不同层间的连接方式。这个框架使得研究者能够描述具有任意数量层次的随机多层网络，并对其进行深入剖析。 文章进一步提出了三个关键的网络多样性指标：网络丰富度、网络相似度和网络均匀度。网络丰富度代表了多层网络的层数，反映了复杂性的程度；网络相似度衡量的是不同层之间的连接一致性，如果相似度高，意味着各层结构相似；网络均匀度则是衡量每层边缘数量的方差，表示了层间的连接差异性。这些指标有助于刻画多层网络的异质性，即网络结构的多样性。 在流行病模型方面，作者采用了一种考虑协作与竞争共存的模型，探究了网络多样性如何影响疾病的传播阈值。阈值是指引发疾病大规模传播所需的最小初始感染量。研究发现，网络的多样性，无论是丰富度、相似度还是均匀度，都会显著影响这种阈值。层间的协作与竞争关系在多层网络中形成了一个动态平衡，更高的多样性可能导致传播阈值的降低，因为不同的传播途径提供了更多的可能性。然而，这同时也意味着在多样化的网络中，控制传播变得更加复杂，因为不同的层可能以不同的方式相互作用。 本文的工作不仅扩展了传统“自上而下”分析方法，使其能处理更复杂的现象，还量化了层间协作与层内传播之间的权衡，对于理解和预测多层网络中流行病的动态行为具有重要的理论价值。这一研究成果对于公共卫生策略制定、传染病预防和控制以及信息技术中的复杂系统设计都有实际应用意义。