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在度分布具有重尾的网络上，流行病的传播阈值在热力学极限下趋于零，而在有限却大尺度的网络中，传播阈值也只有很小的阈值。因此，这一事实促使人们通过结合网络结构来研究不同的免疫策略的作用，以便保护人们免受疾病流行性传播的影响。 免疫策略指的是在考虑到了网络的局域或全局的结构信息后，由特定规则定义的用于识别网络中应被免疫的个体的策略。免疫的节点实际上就相当于从网络上移除掉该节点和其相关联的连边。每种策略都可以通过免疫一定的$g$比例的网络中的节点的效果来评估。免疫的作用不仅可以保护被直接免疫的个体，而且对于足够大的$g$值来说，还可以增大传播阈值到$\lambda_c(g)>\lambda_c(g=0)$，从而防止了全局范围的疾病传播。这种效果称作群体免疫。在这种情况下的主要目标是确定新的传播阈值与免疫个体比例$g$之间的函数关系。实际上，对于足够大的g值，任何免疫策略都会使传播阈值增大。这里定义免疫阈值$g_c(\lambda)$，那么对于固定的$\lambda$值，当$g>g_c(\lambda)$，平均传播范围为零，反之则不为零。

[[重尾网络(heavy-tailed network)]]的流行病过程，在热力学极限上，[[传播阀值(threshold)]]趋近于零，又或者，在大而有限的网络中，[[传播阈值(threshold)]]非常小。这一事实，促进了一种免疫策略的研究：结合网络结构来保护人们免受疾病传播的影响。[[免疫策略(Immunization strategy)]]是由特定规则定义的，它考虑了网络链接模式（局域或全局）的信息，用来识别应被免疫的个体（网络中的节点）。在实践中，免疫节点及其所有连边，都被从网络中移除。每一种策略，都会评估网络中的一定比例g的免疫节点（被移除的节点）的效果。这种免疫方法，不仅可以保护被直接免疫的个体，而且，对于足够大的比例值g，还可以增大[[流行病传播阈值(epidemic threshold)]]，直到一个有效值<math>\lambda_c(g)>\lambda_c(g=0)</math>，能防止全局范围的疾病传播。这种效果，称为群体免疫。在这种情况下的主要目标是确定新的传播阈值与免疫个体比例$g$之间的函数关系。实际上，对于足够大的g值，任何免疫策略都会使传播阈值增大。这里定义免疫阈值$g_c(\lambda)$，那么对于固定的$\lambda$值，当$g>g_c(\lambda)$，平均传播范围为零，反之则不为零。

 

==随机免疫策略==

==随机免疫策略==