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扩散过程渗透到人工智能的众多领域，抽象地模拟了网络中信息交换的动态，这些信息交换通常是易变的。一个核心问题是信息在网络中保留多长时间，即生存时间。对于常见的 SIS 过程，对于各种参数，预期生存时间至少是星图上网络规模的超多项式。相比之下，引入临时免疫的 SIRS 过程的预期生存时间在星图上始终最多为多项式，并且仅对于更密集的网络（例如扩展器）才为超多项式。然而，这一结果依赖于完全的临时免疫，而这在实际过程中并不总是存在的。我们引入了 cSIRS 过程，它结合了逐渐下降的免疫力，使得每个时间点的预期免疫力与 SIRS 过程的预期免疫力相同。我们在星图和扩展器上严格研究了 cSIRS 过程的生存时间，并表明其预期生存时间与没有免疫力的 SIS 过程非常相似。这表明，免疫力逐渐下降就等于没有免疫力。
逐渐下降的免疫力保持无免疫扩散的指数持续时间
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