简介：很多媒介传染病在人类、媒介和动物3个种群中传播,针对这类传染病提出三部图网络。通过数学分析,发现三部图网络上模型的基本再生数不仅与二阶矩和平均度的比值有关还与平均度有关,这与二部图网络上的结论有本质区别。通过数值模拟,还发现：三部图网络比二部图网络更有利于疾病的传播;在同样的接触模式下,4个交叉传染率对基本再生数有同样的影响;传染病在三个子网络上同时存在或同时消亡。

简介：为了研究传染病在星型耦合网络上的传播规律,在两层星型网络上建立了一个新的有效度传染病模型,其网络结构对应由两个中心城市与周边县城构成的交通系统（忽略县城相互连接）.利用下一代生成矩阵计算模型的传播阈值,并数值分析影响阈值的主要因素.接着讨论切断传播途径和免疫易感人群等控制策略所对应的阈值变化.研究发现切断边界与中心的传播途径以及免疫中心节点对降低发病率最有效.结果可为传染病动力学的建模分析和疾病控制提供理论参考.

简介：考虑复杂网络上具有一般直接免疫率的SIRS传染病模型。由地方病平衡点的存在性,确定了传染病的流行阈值λc,并且通过构造合适的李雅普诺夫函数证明:当λ≤λ_c时,无病平衡点全局渐近稳定;当λ>λ_c时,地方病平衡点全局渐近稳定。根据免疫率的分布,提出了一致性直接免疫和目标性直接免疫。结果表明,在平均免疫率相等的条件下存在免疫丧失率的临界值δ_c,当δδ_c)时,目标性免疫的流行阈值小于(大于)一致性免疫的流行阈值。

简介：复杂网络上的演化博弈是复杂网络与演化博弈结合而形成的新型交叉研究领域,它以复杂网络和演化博弈动力学分别刻画个体间的交互关联结构以及决策范式,为分析和预测复杂交互环境下群体的决策行为提供了一个系统的研究框架.旨在从一个计算的角度对复杂网络上的演化博弈动力学进行一个简要的综述：介绍复杂网络上演化博弈动力学模型的数学描述;分析网络上演化博弈动力学的计算复杂性;概述复杂网络上演化博弈动力学的若干主要解析结果等.这些结果是对于复杂网络上演化博弈动力学仿真研究的一个有效补充.