3、博弈与市场均衡相关研究解读

博弈与市场均衡相关研究解读

1. 博弈论中的关键概念

在博弈论里,有几个重要概念值得深入探讨。当玩家拥有关于其他玩家类型和选择的(全部或部分)事后信息时,如果没有玩家有动机改变自己的选择,这就涉及到了一些特定的均衡概念。
- ε 事后纳什均衡 :对于每个玩家和游戏的每个结果,即便玩家拥有关于所有对手已实现类型和所选行动的完美事后信息,玩家也无法通过单方面改变自己的行动使收益提升 ε。
- (ε, ρ) 事后纳什均衡 :出现类型和行动向量为 ε 事后纳什均衡的概率至少为 1 - ρ。

为了理解 (ε, ρ) 结构稳健性意味着 (ε, ρ) 事后纳什均衡,我们可以考虑之前讨论的带修正的元博弈。在这个元博弈中,玩家先进行一次一次性博弈,观察每个人已实现的类型和选择,然后在第二轮进行选择修正。对于同时行动博弈的任何均衡,我们可以采用这样的元版本:在第一轮采用均衡策略,第二轮不进行修正。结构稳健性特性表明,这种均衡的元版本是带修正元博弈的均衡,这等价于事后纳什均衡(在 (ε, ρ) 调整意义下)。

事后稳定性比上述描述更强,因为它甚至在部分信息情况下也成立。可能在玩家获得对手类型和选择的完整信息时,没有玩家能使收益提升超过 ε,但当玩家基于对手的部分信息进行条件判断时,他可能使预期收益提升超过 ε。而强 (ε, ρ) 事后纳什均衡意味着这种情况不会发生。无论给予单个玩家何种事后(完美或不完美)信息,至少以 1 - ρ 的概率,没有人能通过单方面改变所选行动使预期收益提升超过 ε。

2. 自我纯化特性

事后纳什均衡性质也可以看作是一种自我纯化性质。从 S

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值