SIS Epidemic Spreading with Heterogeneous Infection Rates

分数(化学) 感染率 流行病模型 同种类的 独立同分布随机变量 人口 亚稳态 统计 数学 生物 统计物理学 计算机科学 人口学 物理 医学 随机变量 外科 社会学 有机化学 化学 量子力学
作者
Bo Qu,Huijuan Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Network Science and Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:4 (3): 177-186 被引量:47
标识
DOI:10.1109/tnse.2017.2709786
摘要

In this work, we aim to understand the influence of the heterogeneity of infection rates on the Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) epidemic spreading. Employing the classic SIS model as the benchmark, we study the influence of the independently identically distributed infection rates on the average fraction of infected nodes in the metastable state. The log-normal, gamma and a newly designed distributions are considered for infection rates. We find that, when the recovery rate is small, i.e., the epidemic spreads out in both homogeneous and heterogeneous cases: 1) the heterogeneity of infection rates on average retards the virus spreading, and 2) a larger even-order moment of the infection rates leads to a smaller average fraction of infected nodes, but the odd-order moments contribute in the opposite way; when the recovery rate is large, i.e., the epidemic may die out or infect a small fraction of the population, the heterogeneity of infection rates may enhance the probability that the epidemic spreads out. Finally, we verify our conclusions via real-world networks with their heterogeneous infection rates. Our results suggest that, in reality the epidemic spread may not be so severe as the classic SIS model indicates, but to eliminate the epidemic is probably more difficult.
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