18、战略投票的多面探讨

战略投票的多面探讨

1. 投票结果与 Borda 胜者

在各类数据集中,尽管选民并未完整报告其偏好,但最终结果都与 Borda 胜者相契合。这一现象暗示着在投票机制中,可能存在着某种潜在的规律,使得即便信息不完全,也能导向特定的结果。

2. 选民投票率
  • 投票悖论 :在某些模型中预测会出现低投票率的情况。然而,政治投票中的选民投票率受到诸多个人、社会和法律因素的影响,如 Jackman(1987)和 Powell(1986)所指出的,这些因素难以在博弈论框架中被完全捕捉,因此在评估博弈论模型时的作用有限。
  • 实验研究 :Levine 和 Palfrey(2007)在有两名候选人的实验室实验中,测量了影响选民投票率的因素。实验中,受试者像 Bassi(2015)、Forsythe 等人(1996)的研究一样,多次重复进行相同的游戏。研究表明,在小群体中、竞争激烈时以及少数派候选人的支持者中,投票率更高。同时,个体行为并非确定的,而是符合量子反应均衡。

以下是影响选民投票率因素的表格:
|影响因素|具体情况|
| ---- | ---- |
|群体规模|小群体投票率更高|
|竞争程度|竞争激烈时投票率更高|
|候选人支持情况|少数派候选人的支持者投票率更高|

3. 从众效应

从众效应,也被称为“羊群行为”,指选民会将选票投给领先的候选人。在政治投票(Bartels,1988;Nadeau 等人,1993)、维基百科推广(Leskovec 等人,2

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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