Resumen

Demostramos que la presencia de una correlación de grado asortativa diagonal, incluso si es pequeña, tiene el efecto de reducir drásticamente el umbral epidémico de redes de escala libre a gran escala. La matriz de correlación considerada es , donde es no correlacionado y (el coeficiente de asortatividad de Newman) puede ser muy pequeño. El efecto es uniforme en el exponente de escala si el tamaño de la red se mide por el grado más grande . También demostramos que es posible construir, a través del método PortoWeber, matrices de correlación que tienen el mismo que el mencionado anteriormente, pero elementos y espectros muy diferentes, y por lo tanto conducen a una difusión epidémica y umbral diferentes. Además, estudiamos un subconjunto de las transformaciones admisibles de la forma con que depende de un parámetro que deja invariante. Dichas transformaciones afectan en general el umbral epidémico. Sin embargo, encontramos que esto no sucede cuando actúan entre redes con constante , es decir, redes en las

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Presencia; Correlación de grado asortativo diagonal; Umbral epidémico; Redes a gran escala libres de escala; Matriz de correlación; Coeficiente de asortatividad de Newman
• Keywords:Presence; Diagonal assortative degree correlation; Epidemic threshold; Large scale-free networks; Correlation matrix; Newman assortativity coefficient