Hur kommer ett virus att spridas i ett verkligt nätverk? Hur lång tid tar det att desinficera ett nätverk med specifika värden för infektionsfrekvens och virusdöd? Vilken är den bästa enskilda noden att immunisera? Att besvara dessa frågor är nödvändigt för att utforma nätverksövergripande strategier för att motverka virus. Dessutom är virusutbredningen i princip mycket lik spridningen av rykten, information och "fader", vilket innebär att lösningarna för virusutbredning också skulle ge insikter i dessa andra probleminställningar. Vi besvarar dessa frågor genom att utveckla ett icke-linjärt dynamiskt system (NLDS) som exakt modellerar virusutbredning i alla godtyckliga nätverk, inklusive verkliga och syntetiserade nätverksgrafer. Vi föreslår en allmän epidemisk tröskel för NLDS-systemet: vi bevisar att epidemitröskeln för ett nätverk är exakt motsatsen till det största eigenvärdet av dess adjakensmatris. Slutligen visar vi att under epidemitröskeln dör infektioner ut exponentiellt. Vår epidemiska tröskelmodell subsumerar många kända tröskelvärden för specialfallsgrafer (t.ex. Erdös-Rényi, BA powerlaw, homogen). Vi demonstrerar den prediktiva kraften hos vår modell med omfattande experiment på verkliga och syntetiserade grafer, och visar att vårt tröskelvillkor håller för godtyckliga grafer. Slutligen visar vi hur vi kan använda vår tröskel villkor för praktisk användning: Det kan diktera vilka noder att immunisera; det kan bedöma effekterna av en strypning politik; det kan hjälpa oss att utforma nätverk topologier så att de är mer motståndskraftiga mot virus.
i REF ) utforma ett icke-linjärt dynamiskt system (NLDS) för att modellera virusutbredning i kommunikationsnät.
Epidemic thresholds in real networks
{'venue': 'TSEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}