MẠNG LƯỚI & LAN TRUYỀN

Sáu bước quen biết không phải câu nói cửa miệng, đó là hệ quả hình học của vài đường tắt. Một vòng hàng xóm gần chỉ cần nối thêm dăm cạnh bắc ngang là quãng đường trung bình giữa hai nút bất kỳ tụt xuống còn vài bước, đúng cấu trúc thế giới nhỏ mà Watts và Strogatz mô tả. Cùng số nút và số cạnh, nhưng lối gắn ưu tiên kiểu Barabási và Albert lại đẻ ra vài siêu nút, nên khi một siêu nút nhiễm bệnh thì sóng đỏ quét khắp đồ thị nhanh hơn hẳn mạng ngẫu nhiên có bậc đồng đều.

▸ Dựng đồ thị · gieo nút & cạnh…
▸ Nạp mô hình SIR (cảm nhiễm · nhiễm · hồi phục)
▸ Cấy bệnh nhân số 0
▸ Hiệu chỉnh β (lây) & γ (hồi phục)
▸ Để dịch tự lan theo cấu trúc mạng…
▸ Sẵn sàng — Trực tuyến. ✅
0%
⌂ Hệ thống phức hợp

Phòng mô phỏng Mạng lưới & Lan truyền

Networks
Trực tuyến
SIR · không chỉ huy
Trạng thái dịch
🕸️ Mạng
tỉ lệ S · I · R hiện tại
Số nút—
% cảm nhiễm (S)—
% nhiễm (I)—
% hồi phục (R)—
R₀ = β / γ—
Bậc trung bình—
Ý tưởng
Không nút nào "điều khiển" dịch — mỗi nút chỉ lây cho vài hàng xóm của nó. Việc dịch bùng lớn hay tắt trồi lên từ cấu trúc mạng & hai con số β, γ.
—
Màu nút = trạng thái (cảm nhiễm · nhiễm · hồi phục) · nút to = nhiều kết nối · bấm một nút để gây nhiễm
Trình duyệt chưa bật canvas.
Đường cong dịch — S / I / R theo thời gian cảm nhiễmnhiễmhồi phục
Về Mạng lưới & Lan truyền

Sáu bước quen biết không phải câu nói cửa miệng, đó là hệ quả hình học của vài đường tắt. Một vòng hàng xóm gần chỉ cần nối thêm dăm cạnh bắc ngang là quãng đường trung bình giữa hai nút bất kỳ tụt xuống còn vài bước, đúng cấu trúc thế giới nhỏ mà Watts và Strogatz mô tả. Cùng số nút và số cạnh, nhưng lối gắn ưu tiên kiểu Barabási và Albert lại đẻ ra vài siêu nút, nên khi một siêu nút nhiễm bệnh thì sóng đỏ quét khắp đồ thị nhanh hơn hẳn mạng ngẫu nhiên có bậc đồng đều.

Chủ đề liên quan trong Hệ thống phức hợp