10、接触网络拓扑对疾病传播及运动学习记忆的影响

接触网络拓扑对疾病传播及运动学习记忆的影响

接触网络拓扑对结核病传播的影响

不同网络模型下的感染情况

研究中使用了基于个体的模型（IBM）结合多种复杂网络模型来模拟结核病的传播。在不同的网络模型中，感染率（βibm）对感染个体数量有着显著影响。例如，在分层和无标度网络中，当βibm = 0.125时，疾病呈现流行状态。而当βibm ≈ 0.25时，所有网络中的感染个体数量相似。
| 网络类型 | 特定βibm值下疾病状态 | βibm ≈ 0.25时感染个体数量情况 |
| ---- | ---- | ---- |
| 分层网络 | βibm = 0.125时疾病流行 | 与其他网络相似 |
| 无标度网络 | βibm = 0.125时疾病流行 | 与其他网络相似 |

网络拓扑对疾病传播的影响结论

疾病的传播对网络拓扑高度敏感。分层和无标度网络由于其连接的高度异质性，具有较小的流行阈值。这意味着在这些网络中，疾病更容易传播。基于感染率（βibm）和网络结构，有可能预测结核病是否会流行，并制定相应的干预措施，如免疫策略或个人隔离措施，以减少或根除该疾病。

研究的拓展与建议

IBM与复杂网络理论相结合，可用于进一步研究不同的分区模型，如SIRV和SEIR，并调查其他流行病，如流感、麻疹等。未来，需要通过将模型产生的数值解与文献中可获取的真实数据进行比较，来验证所提出的模型。此外，IBM的计算复杂度与实现次数（nreal）、个体数量（N）和时间（tf）的乘积成正比。当这些参数较大时，建议进行并行模拟。

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