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博弈论系列之耶鲁公开课学习(六):纳什均衡之性别战争和古诺模型
本节课会对协调博弈做一次更深层的展开,上一讲的协调博弈,本质上博弈双方的收益是一样的,所以更容易协调。如果博弈双方的收益不一样,一方更趋近于策略一,另一方更趋近于策略二,该怎么办呢?其次会介绍博弈论中有一个经典模型,纳什均衡的最早应用版本——古诺双寡头模型。 男女双方想要约会去…
博弈论系列之耶鲁公开课学习(五):纳什均衡之坏风气和银行挤兑
本节课针对纳什均衡进行了进一步的深入讲解。 策略组合是一个集合,包含了每个参与人的一个已选策略。分别用,,...表示。 纳什均衡(NE,Nash Equilibrium)是满足如下条件的一种策略组合,对于策略组合中任意一个参与人,他选择的策略是在其他参与人所选策略的最佳应对(B…
博弈论系列之耶鲁公开课学习(四):足球比赛与商业合作之最佳应对
上节课通过一个博弈已经引出了最佳应对(Best Response,BR)。本节课通过点球博弈会对最佳应对进行更深入的探讨,并给出定义。同时通过介绍商业合作博弈,引入了一个博弈论中非常著名的知识:纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)。 我们来看如下一个博弈。在点球大…
网络算法系列之社区发现(三):Fast Unfolding算法
我们在上一节通过定义模块度来评价社区划分的好坏。那么剩下的就是围绕着优化模块度来进行优化即可。Fast Unfolding算法就是一种基于模块度的社区发现算法。 Fast Unfolding算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签,并…
网络算法系列之社区发现(二):模块度
在上一节中,我们介绍了非重叠社区发现问题中基于标签传播的算法。而非重叠社区另一种经典的做法就是基于模块度的社区发现算法。接下来,我们将首先介绍模块度的概念,为基于模块度的社区发现算法打好基础。 我们可以发现,在LPA算法中,没有指标能够衡量当前社区划分的好坏,仅仅是根据一定的更…
网络算法系列之社区发现(一):标签传播算法
社区发现问题实际上是从子图分割的问题演变而来。在社交网络中,有些用户连接非常紧密,有些用户连接较为稀疏,这些连接紧密的用户可以看做一个社区,而社区之间连接较为稀疏。下图就展示了一个社区发现。 目前的社区发现问题分为两大类:非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是…
博弈论系列之耶鲁公开课学习(三):迭代剔除和中位选民定理
本集在内容上分为两部分,一部分沿袭了上节课对迭代剔除策略进行了讲解,并以一个新的博弈“选举博弈”进行举例,并最终得到了政治学上的中位选民定理(Median Voter Theorem)。另一部分引入了一个新的概念:最佳应对(Best Response, BR)。BR简单来说就是…
算法编程系列之计算int类型中1的个数
刚看这道题,第一想法比较朴素,就是直接计算1的个数。每次取二进制最右边的数,如果是1,就记下。之后再右移一位,重复操作,直到全零为止。 还有一种方法按采用num&(num-1),可以消除num二进制的最右侧的1。从而实现计算1的个数。这种方法的原理是什么呢?我们先看下下面的例子…
博弈论系列之耶鲁公开课学习(二):学会换位思考
本集在内容上主要对上期的结论四进行了详细的讲述,同时对博弈进行了一些必要的数学符号和术语的引入,方便进行分析。老师同时还希望大家不要以为害怕数学而退缩。这门课不涉及什么数学,只是用符号代表会方便点,请大家不要害怕。 博弈由三个要素构成:参与者(player),策略(strate…
博弈论系列之耶鲁公开课学习(一):导论-五个入门结论
博弈论的介绍,一般都是从某一种博弈开始,对博弈的过程进行分析,从而得到结论。所以我们就直接上博弈! 博弈如下,我和我的同桌进行成绩博弈,均只能选择两种策略或者。同时,我们只能独自选择策略,无法知道别人的选择。如果我和他同时选择了策略,则我和他的成绩为B-。如果我和他同时选择了策…
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