Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2020, том 12, выпуск 6, страницы 1485–1499
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2020-12-6-1485-1499
(Mi crm861)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Динамика активности в виртуальных сетях: сравнение модели распространения эпидемии и модели возбудимой среды

Т. С. Шиняева

Астраханский государственный университет, Россия, 414056, г. Астрахань, ул. Татищева, д. 20a
Список литературы:
Аннотация: Модели распространения эпидемий широко применяются для моделирования социальной активности, например распространения слухов или паники. С другой стороны, для моделирования распространения активности традиционно используются модели возбудимых сред. Проведено моделирование распространения активности в виртуальном сообществе в рамках двух моделей: модели распространения эпидемий SIRS и модели возбудимой среды Винера–Розенблюта. Использованы сетевые версии этих моделей. Сеть предполагалась неоднородной: каждый элемент сети обладает индивидуальным набором характеристик, что соответствует различным психологическим типам членов сообщества. Структура виртуальной сети полагается соответствующей безмасштабной сети. Моделирование проводилось на безмасштабных сетях с различными значениями средней степени вершин. Дополнительно рассмотрен частный случай — полный граф, соответствующий узкой профессиональной группе, когда каждый член группы взаимодействует с каждым. Участники виртуального сообщества могут находиться в одном из трех состояний: 1) потенциальная готовность к восприятию определенной информации; 2) активный интерес к этой информации; 3) полное безразличие к этой информации. Эти состояния вполне соответствуют состояниям, которые обычно используют в моделях распространения эпидемий: 1) восприимчивый к инфекции субъект, 2) больной, 3) переболевший и более невосприимчивый к инфекции в силу приобретенного иммунитета или смерти от болезни. Сопоставление двух моделей показало их близость как на уровне формулировки основных положений, так и на уровне возможных режимов. Распространение активности по сети аналогично распространению инфекционных заболеваний. Показано, что активность в виртуальной сети может испытывать колебания или затухать.
Ключевые слова: модель Винера–Розенблюта, модель SIRS, клеточный автомат, безмасштабная сеть, возбудимая среда, моделирование распространения эпидемий, дифференциально-разностные уравнения.
Поступила в редакцию: 08.05.2020
Исправленный вариант: 12.11.2020
Принята в печать: 13.11.2020
Тип публикации: Статья
УДК: 004.942
Образец цитирования: Т. С. Шиняева, “Динамика активности в виртуальных сетях: сравнение модели распространения эпидемии и модели возбудимой среды”, Компьютерные исследования и моделирование, 12:6 (2020), 1485–1499
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Shi20}
\by Т.~С.~Шиняева
\paper Динамика активности в виртуальных сетях: сравнение модели распространения эпидемии и модели возбудимой среды
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2020
\vol 12
\issue 6
\pages 1485--1499
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm861}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2020-12-6-1485-1499}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm861
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v12/i6/p1485
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:75
    PDF полного текста:20
    Список литературы:8
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024