The value Θ = 0 is always a solutio

The value Θ = 0 is always a solution. In order to have a nonzero solution, the condition below which the epidemic dies out, and above which there is an endemic state. In Fig. 2, a comparison between the theoretical prediction
and the numerical observations is presented. Here, we have explicitly calculated the algorithmic betweenness for the greedy
routing as it only coincides with the topological betweenness for shortest-paths routing. The obtained curve separates two regions: an absorbing phase in which the epidemic disappears and an active phase where the infection is endemic

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Θค่า = 0 เสมอจะแก้ไขปัญหา เพื่อแก้ไขปัญหา nonzero เงื่อนไขที่ระบาดตายออก และซึ่งมีสถานะตรวจได้ ใน Fig. 2 การเปรียบเทียบระหว่างการพยากรณ์ทฤษฎีและสังเกตตัวเลขจะแสดง ที่นี่ เราได้คำนวณ betweenness algorithmic สำหรับนักการอย่างชัดเจนสายตามเท่านั้นกรุณา betweenness topological สำหรับสั้นเส้นทางสายนี้ โค้งได้รับแยกภาคสอง: ดูดซับระยะระบาดหายไป และ ที่ยุงที่ติดเชื้อระยะที่ใช้งานอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าΘ = 0 เสมอวิธีการแก้ปัญหา เพื่อให้มีการแก้ปัญหาภัณฑ์สภาพด้านล่างซึ่งการแพร่ระบาดตายออกและเหนือที่มีถิ่นรัฐ ในรูป 2 การเปรียบเทียบระหว่างการทำนายทางทฤษฎี
และการสังเกตตัวเลขที่จะนำเสนอ ที่นี่เรามีการคำนวณอย่างชัดเจน betweenness อัลกอริทึมสำหรับโลภ
เส้นทางเป็นเพียงเกิดขึ้นพร้อมกับ betweenness ทอพอโลยีสำหรับเส้นทางที่สั้นที่สุดเส้นทาง โค้งได้แยกสองภูมิภาค: ขั้นตอนการดูดซับที่การแพร่ระบาดจะหายไปและขั้นตอนการใช้งานที่ติดเชื้อเป็นโรคประจำถิ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่าΘ = 0 เสมอ โซลูชั่น เพื่อให้มีโซลูชั่นศูนย์ เงื่อนไขด้านล่างซึ่งเป็นโรคระบาดตายออกและเหนือซึ่งมีสถานะถิ่น ในรูปที่ 2 การเปรียบเทียบระหว่างทฤษฎีและการทำนาย
) ตัวเลขที่แสดง . ที่นี่เราได้โดยคำนวณ betweenness ขั้นตอนวิธีสำหรับโลภ
เส้นทางเป็นเพียงสอดคล้องกับ betweenness ทอพอโลยีสำหรับเส้นทางสั้นที่สุดการ นำโค้งแยกสองภาค : บริการเฟสซึ่งโรคระบาดหายไปและขั้นตอนงานที่ติดเชื้อโรค