聖塔非研究所
摘要 在這項工作中，我們將群體中的每個人視為一台伺服器，其狀態可以是忙碌（受感染）或空閒（易受影響）
2022-09-02 · 已發表論文 · 更新 2026/03/19 上午03:50
摘要 在這項工作中，我們將群體中的每個人視為一台伺服器，其狀態可以是忙碌（受感染）或空閒（易受影響）。這種伺服器方法允許考慮感染狀態持續時間的一般分佈，而不是僅限於指數分佈。為了實現這一目標，我們首先推導出 SIS（易感 感染 易感）和 SEIS（易感 潛伏 感染 易感）隨機流行病模型的準平穩分佈（QSD）的新近似值。我們給出一個將基本再生數 R 0 和伺服器利用率 rho 連…
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摘要
在這項工作中，我們將群體中的每個人視為一台伺服器，其狀態可以是忙碌（受感染）或空閒（易受影響）。這種伺服器方法允許考慮感染狀態持續時間的一般分佈，而不是僅限於指數分佈。為了實現這一目標，我們首先推導出 SIS（易感-感染-易感）和 SEIS（易感-潛伏-感染-易感）隨機流行病模型的準平穩分佈（QSD）的新近似值。我們給出一個將基本再生數 R-0 和伺服器利用率 rho 連結起來的表達式。