- 针对目标扩散优化图结构;
- 机会网络中的人员流动性：特征、模型和预测方法;
- 交通系统时间相关性中的准平稳状态：以科隆轨道高速公路为例;
- 合适的工作工具：空间科学工具构建的案例;
- 非马尔可夫多数投票模型;
- 为什么美国各方如此两极化？ “满意吗？”动态模型;
- 具有节约倾向效应的财富分配简单有效动力学模型：基于格气自动机;
- Reddit上COVID-19话语中性别差异的探索;
- 锁定措施控制COVID-19扩散的有效性研究;
- 有不确定性时正确分配的预期概率建模;
- 弹出式自行车道对欧洲城市骑行的影响;
- p-创新生态系统模型;
- 网络特性对网络重构的影响;
- 城市尺度的动态拼车服务中平衡出租车分配：基于需求学习的混合解决方案;
- 躲避和生存：模拟躲避球的掠夺性;
- 通过模仿发展出的同质网络;
- 大区域Twitter上COVID-19信息的探索性研究;
- 自行车纵向运动建模;
- 逻辑方程和COVID-19;
- 常规方式不可能：DARPA红气球挑战赛已过去十年;
- 由演化博弈动力学控制的自愿隔离策略的流行病模型;
- 冠状病毒传播的拓扑数据分析模型;
- 在COVID-19传播中利用社交距离对感染和沮丧的恐惧进行建模的动态框架;
针对目标扩散优化图结构
原文标题： Optimizing Graph Structure for Targeted Diffusion
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05589
作者： Sixie Yu, Leonardo Torres, Scott Alfeld, Tina Eliassi-Rad, Yevgeniy Vorobeychik
摘要： 网络的扩散控制问题已得到广泛研究，其应用范围从营销到网络安全。但是，在许多应用程序中，例如针对性的漏洞评估或临床疗法，人们渴望影响网络的目标子集，同时限制对其余部分的影响。我们提出了一个新颖的模型，其主要目的是优化图结构以影响这种目标扩散。我们提出一种算法方法，使用基于瑞利商和伪谱理论的基于梯度的方法大规模解决此问题。此外，我们提出了一个条件，以证明目标子图对目标扩散具有免疫力。最后，我们通过在真实和合成网络上进行广泛的实验来证明我们的方法的有效性。
机会网络中的人员流动性：特征、模型和预测方法
原文标题： Human Mobility in Opportunistic Networks: Characteristics, Models and Prediction Methods
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05611
作者： Poria Pirozmand, Guowei Wu, Behrouz Jedari, Feng Xia
摘要： 机会网络（OppNets）是现代类型的间歇性连接网络，其中移动用户通过其短程设备相互通信，以在感兴趣的观察者之间共享数据。在这种情况下，人类是移动设备的主要载体。这样，可以通过检索固有的用户习惯，兴趣和社交功能来模拟和评估各种场景，从而利用这种移动性。最近在文献中已经探讨了有关OppNets中人类移动性的若干研究挑战。在本文中，我们对三个主要类别的人类流动性问题进行了全面的调查：（1）流动性特征，（2）流动性模型和轨迹以及（3）流动性预测技术。首先，探讨了人类运动的空间，时间和连通性。其次，总结了使用蓝牙/ Wi-Fi技术或基于位置的社会网络刻画的真实移动性轨迹。此外，对基于仿真的移动性模型进行了分类，并突出显示了每个类别中的最新技术文章。第三，比较研究旨在预测人类移动性的三个方面的新的人类移动性预测技术，即用户的下一次行走，停留时间和接触机会。最后，概述了一些主要的未解决问题。
交通系统时间相关性中的准平稳状态：以科隆轨道高速公路为例
原文标题： Quasi-stationary states in temporal correlations for traffic systems: Cologne orbital motorway as an example
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05530
作者： Shanshan Wang, Sebastian Gartzke, Michael Schreckenberg, Thomas Guhr
摘要： 作为复杂系统的交通系统表现出非平稳特性。因此，识别临时交通状态变得很重要。与通常的时间序列相关性相反，我们在这里研究位置序列中的这些相关性，揭示时间结构，即交通的丰富非马尔可夫特征。考虑到科隆轨道交通的整体交通系统，我们通过使用 k -means方法对流的降秩相关矩阵进行聚类来识别五个准平稳状态。具有非平凡特征的五个准平稳状态包括一个假日状态，三个工作日状态以及一个假日和工作日的混合状态。特别地，工作日状态和混合状态表现出高度相关的时间组，在相关矩阵中显示为对角线块。我们将五个状态映射到速度的降秩相关矩阵上以及在时空上都显示出自由或拥塞状态的交通状态。我们的研究为研究交通系统开辟了新的视野。该贡献旨在为进一步研究提供概念验证和基础。
合适的工作工具：空间科学工具构建的案例
原文标题： The Right Tools for the Job: The Case for Spatial Science Tool-Building
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05561
作者： Geoff Boeing
摘要： 本文是在华盛顿特区举行的美国地理学家协会年度会议上作为GIS第八次年度全体会议发表的。最近，空间科学对可访问性更好的软件和工具的呼声越来越高，这些软件和工具可以更好地体现地理科学和理论。城市空间网络科学提供了一个明确的机会：从多个角度来看，建模和分析非平面城市空间网络的工具传统上是不可访问的，无理论的或其他限制的。本文反思了这一领域的现状。然后讨论了开发OSMnx的动机，经验和成果，该工具旨在帮助解决此问题。接下来，它回顾了该工具在最近的多学科空间网络科学文献中的使用，以强调开源软件开发的上游和下游优势。更广泛地说，工具构建是学术地理学和社会科学的重要组成部分，但缺乏激励作用。为了进行更好的科学，我们需要构建更好的工具。本文以前进的道路作为结束，强调了开源软件和可重用的计算数据科学，而不仅仅是重现性和可复制性。
非马尔可夫多数投票模型
原文标题： Non-Markovian Majority-Vote model
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05634
作者： Hanshuang Chen, Shuang Wang, Chuansheng Shen, Haifeng Zhang, Ginestra Bianconi
摘要： 非马尔可夫动力学遍及人类活动和社会网络，并在一系列事件中引起记忆效应和突发性，包括事件间时间分布，时间网络中的交互作用持续时间和人类活动能力。在这里，我们提出了一个非马尔可夫多数表决模型（NMMV），该模型在标准（马尔可夫）多数表决模型（SMV）中引入了非马尔可夫效应。 SMV模型是研究舆论动态的最简单的两种状态随机模型之一，在临界噪声下显示出连续的有序-无序相变。在NMMV模型中，我们假定主体更改状态的概率不仅取决于其邻居的多数状态，而且还取决于其 em age，即主体处于其当前状态的时间。 NMMV模型有两个机制：衰老机制意味着主体商改变状态的概率随着年龄的增长而降低，而在抗衰老机制中主体商改变状态的概率则随着年龄的增长而增加。有趣的是，我们发现观察到有序-无序相变的临界噪声是衰老（抗衰老）过程的比率 beta 的非单调函数。特别地，在衰老状态下的临界噪声显示最大的函数，而在抗衰老状态下显示的最小值。这意味着老化/抗老化动力学可以延迟/预期过渡，并且存在用于最大程度地扰动临界噪声值的最佳速率 beta 。通过对各种网络拓扑进行广泛的数值模拟，可以验证在异构均值场方法框架内获得的分析结果。
为什么美国各方如此两极化？ “满意吗？”动态模型
原文标题： Why are U.S. Parties So Polarized? A "Satisficing?" Dynamical Model
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05661
作者： Vicky Chuqiao Yang, Daniel M. Abrams, Georgia Kernell, Adilson E. Motter
摘要： 自1960年代以来，美国国会的民主党人和共和党人采取了越来越两极化的立场，而公众的政策立场却始终是中间派和温和派。我们通过建立预测政党意识形态立场的动力模型来解释这种明显的矛盾。我们的方法解决了将有限合理性纳入数学模型的挑战，并将令人满意的决策的经验发现进行了整合-选民在决定选民时会选择“足够好”的候选人。我们使用过去150年来美国国会的数据对模型进行了测试，发现我们的预测与两个主要政党的历史轨迹是一致的。该模型特别说明了自1960年代以来民主党人与共和党人之间的两极分化可能是党内意识形态同质性不断提高的结果。
具有节约倾向效应的财富分配简单有效动力学模型：基于格气自动机
原文标题： A simple and efficient kinetic model for wealth distribution with saving propensity effect: based on lattice gas automaton
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05668
作者： Lijie Cui, Chuandong Lin
摘要： 财富分配的动态在经济市场中起着至关重要的作用，因此，了解财富分配的非平衡统计机制对人类社会非常重要。为此，提出了一种简单有效的一维（1D）晶格气自动机（LGA），用于在有或没有节省倾向的情况下对主体商进行财富分配。 LGA包括两个阶段，即随机传播和经济交易。在前一个阶段中，主体要么保持静止不动，要么以一定的概率行进到其相邻的空站点之一。在随后的过程中，一对相邻主体之间随机发生经济交易。它至少需要4个邻居才能显示正确的仿真结果。如果所有主体都是邻居并且不存在空站点，则LGA简化为仅具有随机经济交易的最简单模型。 1D-LGA具有比2D-LGA和著名的Chakraborti-Chakrabarti经济模型更高的计算效率。最后，以两个基准对LGA进行了验证，即个体经纪人和双重收入家庭的财富分配。利用基尼系数和偏离度，发现财富分配因储蓄倾向而改变，从而减轻了财富不平等。
Reddit上COVID-19话语中性别差异的探索
原文标题： Exploration of Gender Differences in COVID-19 Discourse on Reddit
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05713
作者： Jai Aggarwal, Ella Rabinovich, Suzanne Stevenson
摘要： 关于男女语言差异的数十年研究已经建立了关于男女在词汇，话题和情感表达方面的偏爱以及其社会学基础的假设。使用从Reddit讨论平台收集的男女语言作品的新数据集，我们进一步确认了有关与性别相关的情感差异的现有假设，并证明这些差异在涉及COVID-19涉及情感的话语的社交媒体发布中得到了放大。我们的分析还证实了在与大流行有关的自发讨论中，男性和女性作者在主题偏好方面的巨大差异。
锁定措施控制COVID-19扩散的有效性研究
原文标题： A Study on The Effectiveness of Lock-down Measures to Control The Spread of COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05876
作者： Subhas Kumar Ghosh, Sachchit Ghosh, Sai Shanmukha Narumanchi
摘要： 严重的急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）导致2019-2020年持续发生的冠状病毒疾病大流行（COVID-19）。这种病原性病毒能够在其潜伏阶段通过易感人群渐进传播。考虑到卫生保健的状况，敦促决策者控制感染的蔓延，最大程度地减少对卫生系统的压力并确保公共安全。他们可以使用的最有效的工具是关闭不必要的业务并发出中止定单。在本文中，我们考虑了衡量世界各国政府采取的严格措施有效性的技术。通过分析诸如锁定等控制措施的有效性，我们可以了解所做出的决策是否最佳，从而减轻了医疗保健系统的负担。具体而言，我们考虑使用综合控制来构建替代方案，并了解如果采取不那么严格的措施会对健康产生什么影响。我们对纽约州，美国，意大利和印度首都德里进行了分析，并显示了锁定措施如何起到了帮助作用，以及与目前的状况相比，反事实情景将是什么。我们显示，到2020年6月26日，纽约州的死亡人数可能会高出6倍，而意大利的死亡人数可能会高出3倍。
有不确定性时正确分配的预期概率建模
原文标题： Modelling the expected probability of correct assignment under uncertainty
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05878
作者： Tom Dvir, Renana Peres, Zeév Rudnick
摘要： 在做出重要决定（例如选择健康保险或学校）时，人们通常不确定什么水平的属性适合他们的真实偏好。选择之后，他们可能会意识到不确定性会导致不匹配：选择次优替代方案，而另一个可用替代方案则更好地满足了他们的需求。我们从中央计划者的角度研究在这种不确定性下决策的总体影响。我们使用Voronoi镶嵌的表示法来定位属性空间中的所有个体和替代项。我们提供正确匹配概率的表达式，并通过分析和数字方式计算匹配的平均百分比。我们测试对不确定性和位置级别的依赖。我们发现，即使在不确定性较低的情况下，总体上仍存在严重的失配-政策制定者可能会担心。我们将进一步探讨一种常用的做法-分配服务代表以协助个人决策。我们表明，在给定的预算和不确定性水平内，有效分配是针对靠近多个Voronoi单元之间的边界但不完全位于边界上的个人的。
弹出式自行车道对欧洲城市骑行的影响
原文标题： Effect of pop-up bike lanes on cycling in European cities
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05883
作者： Sebastian Kraus, Nicolas Koch
摘要： 自行车是与COVID-19传播风险低相关的低成本运输工具。各国政府通过重新分配街道空间来激励骑自行车，这是其封锁后战略的一部分。在这里，我们评估了临时自行车基础设施对欧洲城市自行车交通的影响。我们从欧洲106个城市的736个自行车柜台抓取了十年来的每日自行车数量。我们将其与已宣布和已完成的弹出式自行车道道路工程项目的数据相结合。每个城市平均建立了11.5公里的临时弹出式自行车道。在城市中，每公里自行车骑行增加0.6％。我们估计，如果坚持骑自行车的习惯，新的基础设施每年将为健康带来30亿美元的收益。
p-创新生态系统模型
原文标题： The p-Innovation ecosystems model
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05885
作者： R. Church, J. C. Duque, D. E. Restrepo
摘要： 在本文中，我们提出了一个空间约束的聚类问题，该问题属于“ p区域”问题家族。我们的表述受到经济复杂性的最新发展的推动，这些发展是通过经济区域内各行业之间的关键相互作用来实现经济产出的发展。该模型的目的在于将一组地理区域聚集到规定数量的区域（所谓的创新生态系统）中，以使最终的区域保留行业之间最相关的互动。我们将p-创新生态系统模型公式化为混合整数规划（MIP）问题，并提出一种启发式解决方案。我们探讨了一个涉及哥伦比亚市政府的案例，以说明如何将这种模型应用于政策和区域发展。
网络特性对网络重构的影响
原文标题： Impact of network characteristics on network reconstruction
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05886
作者： Gloria Cecchini, Rok Cestnik, Arkady Pikovsky
摘要： 从数据推断网络时，会发生两种类型的错误：关于链接存在的错误肯定和错误否定结论。在耦合振荡器网络的情况下，我们集中于局部网络特性对类型I误报结论的概率 alpha -和对类型II误报结论的概率 beta -的影响。我们证明了错误的结论概率受诸如最短路径长度和the回程度之类的本地连接性度量的影响，当真正的基础网络未知时，也可以从推断的网络进行估算。然后可以将这些措施用于量化链路结论的置信度，并通过高级的链路阈值概念来改善网络重构。
城市尺度的动态拼车服务中平衡出租车分配：基于需求学习的混合解决方案
原文标题： Balancing Taxi Distribution in City-Scale Dynamic Ridesharing Service: A Hybrid Solution Based on Demand Learning
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05890
作者： Jiyao Li, Vicki H. Allan
摘要： 在本文中，我们研究了如何在动态乘车服务中平衡城市中出租车的分配这一具有挑战性的问题。首先，我们介绍了动态乘车共享系统的体系结构，并正式定义了指示系统效率的性能指标。然后，我们提出了一种包含一系列算法的混合解决方案：“关联池”收集相关的骑手请求，基于“需求学习”的“邻接乘车匹配”将出租车分配给骑手，并在本地平衡出租车分配，“贪婪怠速运动”旨在引导没有出租车的出租车当前分配给需要服务的骑手的区域。在实验中，我们应用了芝加哥市的城市规模数据集，并完成了一个案例研究，分析了相关骑手要求的阈值。我们还将混合解决方案与其他多种方法进行了比较。我们的实验结果表明，我们的混合动力解决方案在不增加出租车运营数量的情况下提高了客户服务率，使驾驶员和司机在每次旅行中都能赚取更多的钱，并节省了更多的钱，并且所有这些都最小化了通话次数和额外的出行时间。
躲避和生存：模拟躲避球的掠夺性
原文标题： Dodge and survive: modeling the predatory nature of dodgeball
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05891
作者： Perrin E. Ruth, Juan G. Restrepo
摘要： 将博弈和体育作为复杂系统进行分析可以洞悉人类竞争的动态，并且已被证明可用于足球，篮球和其他职业体育。在本文中，我们为美国学校流行的一项运动-躲避球提供了一个模型，并使用一个常微分方程（ODE）隔间模型和基于随机主体的博弈模拟对其进行了分析。 ODE模型揭示了丰富的景观，根据团队使用的策略，博弈的动态变化也不同，在某些情况下，可以将其映射到竞争物种模型中的场景。基于随机主体的博弈模拟证实并补充了确定性ODE模型的预测。在某些情况下，博弈胜利可以解释为是由噪音驱动的逃逸，脱离了稳定的固定点的吸引力范围，因此当玩家人数很多时，博弈将变得非常漫长。使用ODE和基于主体的模型，我们构建了提高获胜概率的策略。
通过模仿发展出的同质网络
原文标题： Homophilic networks evolving by mimesis
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05894
作者： Jose Manuel Rodriguez Caballero
摘要： 我们为基于相似性（同质性）和通过相互模仿（模仿）演化的网络提供了数学模型。我们表明，这样的社会网络将收敛到一个隔离状态，在该状态下，组内交互将是最大的，并且将没有组外信息流动。我们在基本物理学的模型和Wolfram模型之间建立了一些联系。
大区域Twitter上COVID-19信息的探索性研究
原文标题： An Exploratory Study of COVID-19 Information on Twitter in the Greater Region
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05900
作者： Ninghan Chen, Zhiqiang Zhong, Jun Pang
摘要： 冠状病毒病（COVID-19）的爆发导致主要在线社会网络（OSN）中爆发大流行信息。在不断变化的情况下，OSN正在成为人们发表意见和寻求最新信息的重要渠道。因此，OSN上的社会行为可能成为现实的预测或反映。本文旨在基于Twitter信息以及机器学习和表示学习方法研究大区域（GR）和相关国家/地区公众的社会行为。我们发现，推文数量只能作为大流行时期的爆发预测指标。此外，我们绘制了从2020/01/22到2020/06/05的每个国家公共行为的演变图，弄清楚了GR与相关国家之间公共行为的主要差异。最后，我们得出结论，反连续措施的推文数量可能会影响政府政策的有效性。
自行车纵向运动建模
原文标题： Bicycle Longitudinal Motion Modeling
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05908
作者： Karim Fadhloun, Hesham A. Rakha, Archak Mittal
摘要： 这项研究工作使用车辆交通流量技术来模拟自行车手的纵向运动，同时考虑到自行车的相互作用。具体来说，将现有的跟车模型Fadhloun-Rakha（FR）模型重新参数化为模型自行车。最初，该研究使用从两个环行自行车实验收集的实验数据集来评估所提出的模型公式的性能；一项是在2012年在德国进行的，第二次是在2016年在中国进行的。该模型的验证是通过将拟议的模型输出与从两个最新模型（即必需减速模型）获得的输出进行比较和比较而实现的（NDM），这是专门设计用来刻画骑自行车者纵向运动的模型；以及智能驾驶模型，该模型是一种汽车跟踪模型，被证明适用于单档自行车交通。通过定量和定性评估，所提出的模型公式被证明会产生与其他两个模型一致的建模误差。尽管所有三个模型均产生与根据经验观察到的自行车跟随行为一致的轨迹，但只有所提出的模型允许对骑车人的身体特征和道路环境进行明确而直接的调整。敏感性分析证明了改变不同模型参数对所产生轨迹的影响，突出了所提出模型的鲁棒性和通用性。
逻辑方程和COVID-19
原文标题： Logistic equation and COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05937
作者： Efim Pelinovsky, Andrey Kurkin, Oxana Kurkina, Maria Kokoulina, Anastasia Epifanova
摘要： 广义逻辑方程用于解释以下几个国家的COVID-19流行数据：奥地利，瑞士，荷兰，意大利，土耳其和韩国。计算模型系数：增长率和预期感染人数，以及广义logistic方程中的指数指标。通过确定系数超过0.8的logistic曲线（在简单或广义logistic方程的框架内）平均可以很好地描述感染人数对时间的依赖性。同时，每天感染人数对时间的依赖性非常不均匀，可以通过逻辑曲线粗略地描述。为了描述它，有必要考虑模型系数对时间或案例总数的依赖性。例如，增长率的变化可以达到60％。系数的变异谱在几天的时间内具有特征峰，与观察到的序列间隔相对应。建议使用随机逻辑方程式估计冠状病毒发病率中可能出现的峰数。
常规方式不可能：DARPA红气球挑战赛已过去十年
原文标题： Impossible by Conventional Means: Ten Years on from the DARPA Red Balloon Challenge
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05940
作者： Alex Rutherford, Manuel Cebrian, Inho Hong, Iyad Rahwan
摘要： 十年前，DARPA发起了“网络挑战赛”，通常被称为“ DARPA红气球挑战赛”。十个红色的气象气球被固定在美国的未知地点。发起了公开挑战赛以寻找所有十个人，首先宣布获胜者将获得现金奖励。麻省理工学院媒体实验室的一个团队能够使用社交媒体和新颖的奖励计划在9小时内找到所有这些人，从而奖励病毒招募。这项成就被正确地证明是社交媒体非凡的能力的证明，当时社交媒体还相对新生，能够解决诸如大规模空间搜索之类的现实问题。然而，经过反思，尽管进行了许多努力以提供关于气球位置的虚假信息，但挑战还是成功的。当时，基于对目视证据的手动检查并过滤了虚假报告，并将报告的IP地址与气球的假想坐标进行比较。自那以来的十年中，社交媒体上的错误信息越来越普遍，已经成为当今时代定义性的社会问题之一。从不同的角度看，我们可以将在“红气球挑战”中观察到的错误信息以及随后在其他社会动员挑战中出现的意外不良影响转化为错误，而不是错误。我们进一步调查了政治两极分化水平在调节社会动员中的作用。我们确认，两极化不仅阻碍动员的整体成功，而且导致进入两极化国家的可能性较低，从而严重阻碍了招募。我们发现，多样化的社会影响力地理途径是规避政治动员障碍的关键，并且可以促进新的公开挑战的成功。
由演化博弈动力学控制的自愿隔离策略的流行病模型
原文标题： An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05979
作者： Marco A. Amaral, Marcelo M. de Oliveira, Marco A. Javarone
摘要： 在大流行期间，诸如社交疏散等策略对于遏制病毒传播至关重要。此类措施可以减少同时感染的数量并减轻疾病传播，这与医疗保健系统崩溃的风险有关。尽管可以提出这些策略，但是它们的实际实施可能取决于人群对疾病风险的认识。例如，当前的COVID-19危机表明，有些人比其他人更容易被孤立，避免不必要的接触。以此动机为基础，我们提出了一种流行病学SIR模型，该模型使用演化博弈论来考虑动态的个人隔离策略，旨在将社交策略，个人风险感知和病毒传播整合在一个过程中。该疾病在人群中传播，他们的病原体可以在自我隔离和生活方式之间进行选择，而无需担心任何流行病的危险。该策略的采用是个人的，并且取决于与隔离成本相比所感知的疾病风险。博弈的收益决定了策略的采用，而流行过程则决定了主体商的健康状况。同时，感染率取决于病原体的策略，而感知到的疾病风险取决于被感染病原体的比例。结果显示，在以前的隔离疫情中，经常出现感染波。值得注意的是，发现风险感知对于控制感染峰值的大小至关重要，而最终感染的大小主要由感染率决定。意识低下会导致一个单一且强烈的感染高峰，而更大的疾病风险会导致较短（尽管更频繁）的高峰。提议的模型自发地刻画了大流行事件的相关方面，突出了社会策略的基本作用。
冠状病毒传播的拓扑数据分析模型
原文标题： Topological data analysis model for the spread of the coronavirus
地址： http://arxiv.org/abs/2008.05989
作者： Yiran Chen, Ismar Volic
摘要： 我们将拓扑数据分析（尤其是Mapper算法）应用于美国COVID-19数据。生成的Mapper图提供的流行病可视化效果比其他更标准的方法提供的可视化效果更完整。它们对从地理信息，时间进度和COVID-19案例数创建的数据云的各种几何特征进行编码。它们反映了全美国大流行的发展趋势，并反映了热点地区的增长率和突出性。映射器图允许在时间和空间上轻松进行比较，并有可能成为冠状病毒传播的有用预测工具。
在COVID-19传播中利用社交距离对感染和沮丧的恐惧进行建模的动态框架
原文标题： A Dynamical Framework for Modeling Fear of Infection and Frustration with Social Distancing in COVID-19 Spread
地址： http://arxiv.org/abs/2008.06023
作者： Matthew D. Johnston, Bruce Pell
摘要： 在本文中，我们介绍了一种新颖的建模框架，用于将对感染的恐惧和挫折感以及由于社会疏远而产生的挫败感纳入疾病动态。我们表明，最终的SEIR行为感知模型具有定性行为的三种主要模式-无爆发，受控爆发和非受控爆发。我们还证明该模型可以产生与继发性暴发相一致的瞬时和持续性感染波。我们将模型拟合为来自多个地区的累积COVID-19病例和死亡率数据。我们的分析表明，在第一波感染之后经历显著下降的地区，例如加拿大和以色列，更可能包含第二波感染，而在缓解最初疾病传播方面仅取得中等成功的地区，例如在美国，可能会经历大量次生浪潮或不受控制的爆发。
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