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网络上的传染病动力学是生物动力学的一个主要研究方向,一般是指根据疾病的传播机制,在网络上建立相应的传染病模型,并对其动力学性态进行分析,通过得到的结果预测疾病流行的趋势并进行预警,可在一定程度上降低疾病给人们带来的危害.在实际中,疾病及其有关的信息会同时传播.当人们获得了疾病的信息,为降低自己被传染的概率,会通过一些方式来保护自己,即进入警觉状态.另外,当染病者康复后,也可能会对疾病有警觉性.为此,本文将着重考虑重叠网络上疾病与其信息传播的动力学模型.第一章,叙述了对人类生活的主要影响,指出研究传染病动力学具有的意义.然后概述了这类模型的研究现状,最后给出该论文研究的主要内容和方法.第二章,建立重叠网络上的SAIS传染病模型,且该系统上下两层网络都是无向的,借助数学中的矩阵理论和泰勒展开式,计算得出疾病传染强度第二阈值(82的表达式.然后利用计算机进行模拟,验证染病者恢复后成为警觉者会增大传播强度的第二阈值,并在一定程度上降低了传播的最大值.也就是说,疾病信息的传播在一定程度上能够抑制疾病的传播规模.第三章,考虑一个双层网络,底层是无向网络,疾病和信息通过与染病者在实际生活中的接触进行传播,我们称其为接触层;上层是有向网络,信息通过与染病者虚拟接触的方式(?如电话,微信,Facebook等)?进行传播,称其为信息层.进而,在有向网络上建立一个新的SAIS模型.利用数学中的泰勒展式以及矩阵理论的知识,能够计算获得疾病传播强度第二阈值的表达式.然后我们借助计算机模拟获得结果,发现与理论分析是一致的.进而可以用其分析现实生活中的情况.第四章,概括了本文的核心思想及所用方法,并提出将来可以进一步研究的方向.