Sampen 發問時間: 社會與文化語言 · 1 0 年前

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The effect of spatial correlations on the spread of infectious diseases was investigated using a stochastic susceptible-infective-recovered(SIR) model on complex networks. It was found that in addition to the reduction of the effective transmission rate,through the screening of infectives, spatial correlations have another major effect through the enhancement of stochastic fluctuations, which may become considerably larger than in the homogeneously mixed stochastic model. As a consequence, in finite spatially structured populations significant differences from the solutions of deterministic models are to be expected, since sizes even larger than those found for homogeneously mixed stochastic models are required for the effects of fluctuations to be negligible.Furthermore, time series of the (unforced) model provide patterns of recurrent epidemics with slightly irregular periods and realistic amplitudes, suggesting that stochastic models together with complex networks of contacts may be sufficient to describe the long-term dynamics of some diseases. The spatial effects were analysed quantitatively by modelling measles and pertussis, using a susceptible-exposed-infective-recovered (SEIR) model. Both the period and the spatial coherence of the epidemic peaks of pertussis are well described by the unforced model for realistic values of the parameters.

Fig. 2. Small world parameters and the epidemic persistence transition.Clustering coefficient (dashed line) for the underlying small world network. The fraction of the simulations that survive for 20,000 days (circles), and the root mean square amplitude of the epidemic peaks (dotted line) is also shown. The clustering coefficient and the root mean square amplitude of the peaks were measured relative to the lattice values. The persistence transition occurs at the edge of the small world regime.

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請勿用dreye整頁翻譯,因為它翻出來,老實說,真文不對題,我希望是真正懂英文的專家翻譯. 謝謝!

3 個解答

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  • 1 0 年前
    最佳解答

    空間交互作用的作用在傳染病傳播使用一個隨機易受影響傳染性恢復的(先生)模型在複雜網絡被調查了。 它被發現除有效的傳輸率的減少之外,通過infectives掩護,空間交互作用有另一個重大效果通過隨機fluctuations的改進,也許變得可觀地大於在同類地被混合的隨機性模型。 結果,在fi空間nite構造了人口signi區別從確定性模型解答将期望的fi偽善言辭,因為大小大於為同類地被混合的隨機性模型發現的那些為fluctuations的作用要求是微不足道的。此外, (非強迫的)模型的時間數列提供週期性流行性的樣式以輕微地不規則的期間和現實高度,建議隨機性模型與聯絡一起複雜網絡也許是sufficient描述有些疾病長期動力學。 塑造痲疹和百日咳定量地分析空間作用,使用一個易受影響暴露傳染性恢復的(SEIR)模型。 期間和百日咳流行性峰頂的空間凝聚是很好由非強迫的模型描述的為參量的現實價值 2. 小世界參量和流行性堅持轉折。使成群的coefficient (破折線)為部下的小世界網絡。 生存20,000天模仿的分數(圈子)和流行性峰頂(虛線)的根均方高度也顯示。 使成群的coefficient和峰頂的根均方高度被測量了相對格子價值。 堅持轉折發生在小世界政權的邊緣。

    參考資料: 謝汝
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  • 1 0 年前

    謝謝!但我這也有dreye可整頁翻譯,但它翻出來,老實說,真文不對題,我希望是真正懂英文的專家翻譯.

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  • 空間相互關係對的影響傳染病傳播調查使用一隨機susceptible-infective-recovered(先生) 仿效複雜的網路。 除有效的傳輸率的削減之外還發現, 透過那些遮蔽的infectives,空間相互關係有另一主要效應到提升隨機? uctuations,可能變得比在homogeneously裡混合隨機模式大得多。 因此,在方面? 夜空間組織人口signi嗎? 來自決定性的模型的解決辦法的行話差別將被期望, 比那些從尺寸起大適合混合隨機模式的homogeneously 發現需要影響? uctuations成為negligible.Furthermore,時間系列(非強迫) 模型為經常出現的流行病的模型提供有點不規則的時期和實際的幅度,建議隨機模式以及接觸的複雜的網路可能是suf嗎? cient 描述一些疾病的長期的力學。 空間效應被量透過塑造麻疹和百日咳分析,使用susceptible-exposed-infective-recovered(SEIR) 模型。 兩個時期兩個空間流行病百日咳的山峰的連貫性好非強迫模特描述給參數的實際價值。

    圖 2. 小的世界參數和流行病持續transition.Clustering coef嗎? cient(短劃線) 為基礎的小的世界網路。 倖存20,000天(環繞)的類比的小部分 ,以及流行病山峰(虛線)的均方根幅度 也被顯示。 群聚coef嗎? cient 和山峰的均方根幅度被相對於格子價值測量。 持續過渡在小的世界政體的邊緣發生。

    以上由翻譯軟體Dr.eye翻譯

    參考資料: Dr.eye8.0
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