论少数人博弈向效率的过渡

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摘要翻译：
在批量少数博弈(MGs)中，具有发散敏感性的相变的存在是信息有效机制的标志，并与Agent学习规则的特殊性有关。本文研究了在混合种群博弈中，具有“最优”学习规则（即导致效率的学习规则）的智能体与自适应动力学次优的智能体共存时，标准情景如何受到影响。我们的一般性发现是，任何非消失的最优代理的密集部分都保证有效阶段的存在。具体地说，我们计算临界点对“最优”代理的分数q$的依赖关系，重点分析了三种情况：具有市场影响修正的MGs,大规范MGs和具有不同舒适度水平的MGs。
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英文标题：
《On the transition to efficiency in Minority Games》
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作者：
Tobias Galla, Andrea De Martino
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Disordered Systems and Neural Networks        无序系统与神经网络
分类描述：Glasses and spin glasses; properties of random, aperiodic and quasiperiodic systems; transport in disordered media; localization; phenomena mediated by defects and disorder; neural networks
眼镜和旋转眼镜；随机、非周期和准周期系统的性质；无序介质中的传输；本地化；由缺陷和无序介导的现象；神经网络
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Statistical Mechanics        统计力学
分类描述：Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变，热力学，场论，非平衡现象，重整化群和标度，可积模型，湍流
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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英文摘要：
  The existence of a phase transition with diverging susceptibility in batch Minority Games (MGs) is the mark of informationally efficient regimes and is linked to the specifics of the agents' learning rules. Here we study how the standard scenario is affected in a mixed population game in which agents with the `optimal' learning rule (i.e. the one leading to efficiency) coexist with ones whose adaptive dynamics is sub-optimal. Our generic finding is that any non-vanishing intensive fraction of optimal agents guarantees the existence of an efficient phase. Specifically, we calculate the dependence of the critical point on the fraction $q$ of `optimal' agents focusing our analysis on three cases: MGs with market impact correction, grand-canonical MGs and MGs with heterogeneous comfort levels.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0712.0337

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关键词：Quantitative Applications localization QUANTITATIV Application 情景 效率 依赖 fraction 保证