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      復雜網(wǎng)絡(luò)上隨機SIS模型的漸近行為

      2021-06-24 09:07:14劉桂榮
      關(guān)鍵詞:持久性初值常數(shù)

      王 焱,劉桂榮

      (山西大學 數(shù)學科學學院,山西 太原 030006)

      傳染病一直危害著人類健康和社會的發(fā)展.傳染病造成了人類的恐慌和巨大的經(jīng)濟損失,因此對傳染病傳播進行預測是十分重要的,這將有助于國家制定及時且合理的防疫措施[1].由于人群中不同個體的活動方式的異質(zhì)性,復雜網(wǎng)絡(luò)上傳染病模型比傳統(tǒng)的均勻混合傳染病模型更符合實際,進而使得復雜網(wǎng)絡(luò)上傳染病模型的研究受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注[2-5].此外,傳染病傳播過程中不可避免地會受到各種隨機環(huán)境的影響,因此在復雜網(wǎng)絡(luò)上建立隨機傳染病模型是更加合理的[6].但復雜網(wǎng)絡(luò)上隨機傳染病模型的定性研究比較困難,這方面工作還是較少的.文獻[7]建立了下列復雜網(wǎng)絡(luò)上的隨機SIS模型.

      dxi(t)=[βsi(t)(1-xi(t))-δxi(t)]dt+σi(xi(t))si(t)(1-xi(t))dBi(t),

      (1)

      (2)

      模型(1)只考慮了每個個體都具有相同的感染率與恢復率.然而,在現(xiàn)實生活中,不同個體的恢復率不同[8-9].例如,不同體質(zhì)的個體的恢復率不同;不同個體的行為方式不同,如衛(wèi)生習慣的不同,進而導致恢復率的不同.基于這些機制,在模型(1)的基礎(chǔ)上,本文研究下列復雜網(wǎng)絡(luò)上具有不同恢復率的隨機SIS模型

      dxi(t)=[βsi(t)(1-xi(t))-δixi(t)]dt+σi(xi(t))si(t)(1-xi(t))dBi(t).

      (3)

      初始值為(x1(0),…,xN(0))T.這里β表示節(jié)點的感染率,δi表示節(jié)點i的恢復率,σi滿足(2)式,其他參數(shù)與模型(1)的參數(shù)相同.

      1 隨機模型的動力學分析

      1.1 全局正解的存在唯一性

      定理1任取初值X(0)∈Δ,則模型(3)存在唯一的全局正解X(t),即對任意t≥0,X(t)∈Δa.s.

      下面證明τ∞=∞a.s.如若不然,則存在常數(shù)T>0及ε∈(0,1),使得P{τ∞≤T}>ε.因此對任意n≥n0,令Ωn={τn≤T},則P(Ωn)>ε.

      (4)

      其中,

      此外,

      代入(4)式整理得

      進而

      令n→∞,可得EV(X(0))+CT≥∞.這與EV(X(0))+CT<∞矛盾.定理得證.

      1.2 零解的穩(wěn)定性

      1.3 隨機持久性

      定義1[11]若對任意ε>0,存在常數(shù)χ=χ(ε),使得對任意初值X(0)∈Δ,模型(3)的解X(t)滿足

      (5)

      則稱模型(3)是隨機持久的.

      令Z(t)=ekt(1+Q(t))θ,其中k為一個待定常數(shù).進而,

      (6)

      此外,

      1) 當0<θ≤1時,由(6)式可知,

      E[Z(t)]-E[Z(0)]≤

      (7)

      (8)

      2) 當θ>1時,由(6)式可知,

      2 數(shù)值模擬

      取模型(3)的初值為X(t)=(0.5)N,利用ER隨機圖G(N,P)的構(gòu)造算法生成網(wǎng)絡(luò),其中節(jié)點個數(shù)N=40,連邊概率P=0.3,網(wǎng)絡(luò)的矩陣為A,λ1(A)=3.086 1,σi(xi)=0.3xi,M=0.3.通過E-M方法[13]進行數(shù)值模擬,選取下列參數(shù):

      圖1 模型(3)的滅絕性

      圖2 模型(3)的持久性

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