近年來，令人聞之色變的傳染病接踵而來，如：非典型肺炎(SARS)、禽流感、和豬型流感。對這些新近出現的病毒，我們所面臨的難題是如何在疾病爆發前期，對疾病的感染性、傳播性和危害性都不確定的條件下，對疾病作出有效的預測和部署。我們希望所作的部署是長遠有效的。傳統的疾病傳播數學模型由於必須在疾病特性已知的情況下才能作出有效的預測，使其在實際應用上大打折扣。而在疾病爆發前期，疾病的特性是基本未知的。
在這個項目中，我們藉助複雜網絡理論，應用新的傳播數學模型對這些傳染病進行研究。我們所提出的疾病傳播分析方法，主要從被傳染病攻擊的人類社區的特性入手，並綜合考慮已獲知的傳染病體信息。當傳染病體的信息更豐富時，這些傳播分析方法的準確性將得到提高。複雜網絡理論的根本思想是，由大量相互間可能連結的簡單個體組成的網路系統，可以表現出奇異且有趣的複雜行為。在研究這類大網絡系統時，我們不僅要考慮個體的特性，且要考慮由這些個體組成的複雜網絡的複雜行為。用這類新方法研究傳染疾病，我們著重研究人類社區中個體不同的行為是如何影響傳染病體在整個社區中的傳播。我們使用純計算建模方法和統計物理方法來描述這些系統的複雜行為。在此研究項目中，我們應用上述新方法，研究2003年非典型肺炎(SARS)在香港的傳播。我們的研究取得幾個非常重要的發現。具體來說； |
