楼主: mingdashike22
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[量化金融] 选举干扰中的非合作动力学 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:01
我们在此处将最终条件设置为ΦR(x)=tanh x和ΦB(x)=xΘ(-x) 。我们还绘制了蓝色面板C和D的增强HJB方程的解。除了R 7外,该HJB方程与等式54相同→ B和不连续运行成本函数的论证符号相反。[1] 保罗·萨勒诺和弗兰斯·阿姆·范·温登。论选举和意识形态在多党制政府政策中的重要性。在多部件系统的逻辑中,第191–207页。斯普林格,1987年。[2] Jorgen Elklit和Palle Svensson。什么使选举自由和公平?《民主杂志》,8(3):32–461997年。[3] Dov H Levin。当大国获得投票:大国选举干预对选举结果的影响。《国际研究季刊》,60(2):189–2022016。[4] 斯蒂芬·舒尔曼和斯蒂芬·布鲁姆。外国干预选举的合法性:乌克兰的反应。《国际研究评论》,38(2):445–4712012。[5] 丹尼尔·科斯坦奇和尼古拉·马里诺夫。站在其他民族选举的一边:外国干预的两极分化效应。《美国政治学杂志》,56(3):655–67012。[6] Dov H Levin。大国的党派选举干预:介绍PEIG数据集。《冲突管理与和平科学》,36(1):88–1062019年。[7] 艾丽卡·D·博尔加德和肖恩·W·洛内根。网络领域的密度建设措施。《战略研究季刊》,12(3):10–492018年。[8] Dov H Levin。为麻烦投票?党派选举和国内恐怖主义。《恐怖主义与政治暴力》,2018年第1-17页。[9] 伊莎贝拉·汉森和达伦·J·林。打瞌睡民主:通过网络选民干预影响选举。《当代政治》,25(2):150–1712019年。[10] 约翰内斯·布贝克、凯·杰格尔、尼古拉·马里诺夫和费德里科·纳尼。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:04
为什么国家要干预其他国家的选举?可于2019年SSRN 3435138获取。[11] 阅读米勒报告:可搜索文档和索引:https://www.nytimes.com/interactive/2019/04/18/us/politics/mueller-report-document.html.New《纽约时报》,2019年4月。[12] Charles R Nelson和Charles R Plosser。宏观经济时间序列中的趋势和随机游动:一些证据和启示。货币经济学杂志,10(2):139–1621982。[13] 大卫·N·德容、约翰·C·南克维斯、尤金·萨文和查尔斯·H·怀特曼。时间序列中的积分与趋势平稳。计量经济学:计量经济学学会杂志,第423–433页,1992年。[14] Crispin W Gardiner。随机方法手册,第3卷。柏林斯普林格出版社,1985年。[15] Peter Jung和Peter H¨anggi。动力系统:auni fied有色噪声近似。《物理评论A》,35(10):44641987年。[16] 彼得·亨吉和彼得·荣格。动力系统中的有色噪声。化学物理进展,89:239–3261995。[17] 理查德·贝尔曼。动态规划和变分法中的一种新形式。《美国国家科学院院刊》,40(4):2311954年。[18] 理查德·贝尔曼。动态规划。《科学》,153(3731):34-371966。[19] Richard S Sutton和Andrew G Barto。强化学习:简介。麻省理工学院出版社,2018年。[20] 希尔伯特·J·卡蓬。随机控制理论、路径积分和强化学习简介。在AIPconference会议记录中,第887卷,第149-181页。AIP,2007年。[21]卡尔·J·阿斯特罗姆。随机控制理论导论。Courier Corporation,2012年。[22]特里丰·T·乔治欧和安德斯·林德奎斯特。随机控制中的分离原理,redux。IEEE自动控制交易,58(10):2481–24942013。[23]恩斯特·泽梅洛。¨这是schachspiels理论的重要组成部分。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:07
第五届国际数学家大会论文集,第2卷,第501-504页。剑桥大学出版社,英国剑桥,1913年。约翰·纳什。非合作游戏。《数学年鉴》,第286-2951951页。[25]Drew Fudenberg和Jean Tirole。产业组织的非合作博弈理论:介绍和概述。《产业组织手册》,1:259–3271989。[26]Andreu Mas Colell、Michael Dennis Whinston、Jerry RGreen等,《微观经济理论》,第1卷。牛津大学出版社,纽约,1995年。[27]Rainer Buckdahn和Juan Li。Hamilton–Jacobi–Bellman–Isaacs方程的随机微分对策和粘性解。《暹罗控制与优化杂志》,47(1):444–4752008。【28】Triet Pham和Jianfeng Zhang。弱公式和路径相关Bellman-Isaacs方程中的二人零sumgame。《暹罗控制与优化杂志》,52(4):2090–21212014。[29]本文中用于重新创建模拟和绘图,或用于创建新模拟和“假设”场景的代码位于https://gitlab.com/daviddewhurst/red-blue-game.[30]有大量关于非参数泛函近似的文献,我们无法在此回顾。这里是这种近似的一个例子。如果{xk}1≤k≤(a,b)的Kisany划分和向量(ΦR(xk),Φb(xk))在R2K上联合分布为高斯分布,然后我们说ΦRandΦBare按照高斯过程[?]分布。虽然这种有限维形式主义在推导理论结果时很有用,但在实践中,我们将通过有限维多元高斯近似这一过程。以秒为单位。III我们实际上近似Legendrepolynomial的ΦRandΦBby有限和,并推断这些多项式的系数作为我们的多元近似。【31】陈明慧、邵启满。贝叶斯可信区间和hpd区间的蒙特卡罗估计。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:09
《计算和图形统计杂志》,8(1):69–921999。[32]瓦莱里·亚里尼奇。C3:核指挥、控制合作。国防信息中心,2003年。安东尼·巴雷特。假警报,真危险?RANDCorporation文件PE-191-TSF,内政部,2016年10月。[34]Hilbert J Kappen。最优控制理论的路径积分和对称破缺。统计力学杂志:理论与实验,2005(11):P110112005。[35]马克·科航。关于某些维纳泛函的分布。《美国数学学会会刊》,第65(1):1–131949年。【36】陈亚明、阿德里安·鲍尔、雨果·杜塞特和沃尔夫拉姆·贾斯特。分段光滑随机微分方程的弱噪声极限。物理评论E,88(5):0521032013。朱莉·雷菲尔德、凯特林·希尔和安德鲁·罗伯茨。光滑动力系统非光滑极限下鞍行为的持续性。arXiv预印本arXiv:1504.046712015。【38】金泽清、三野智彦、佐川高弘和早川久雄。非高斯噪声下Langevinlike方程的渐近推导及其解析解。《统计物理杂志》,160(5):1294–13352015。【39】苏菲亚·皮尔茨、劳里·哈哈宁、梅森·波特和菲利普·K·梅尼。在具有线性偏好交易的1捕食-2捕食浮游生物系统中,推断捕食切换的参数。《理论生物学杂志》,456:108–1222018。【40】彼得·坦查克。隐形战线:俄罗斯、巨魔和针对乌克兰的信息战。《当代乌克兰的革命与战争:变革的挑战》,161:2532017。[41]Brandon C Boatwright、Darren L Linvill和Patrick LWarren。巨魔工厂:互联网研究机构和国家赞助的议程建设。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:12
欧洲媒体自由资源中心,2018年。【42】亚当·巴达维、埃米利奥·费拉拉和克里斯蒂娜·勒曼。分析政治操纵的数字痕迹:2016年俄罗斯干涉推特运动。2018年IEEE/ACM社会网络分析与挖掘(ASONAM)国际会议,第258–265页。IEEE,2018年。【43】Ryan L Boyd、Alexander Spangher、Adam Fourney、Besmira Nushi、Gireeja Ranade、James Pennebaker、andEric Horvitz。使用语言分析描述2016年美国总统大选期间互联网研究机构的社交媒体运营。2018年【44】达米安·J·鲁克、娜塔莉·M·赖斯、约书亚·鲍里斯、安德烈·亚历山大·本特利。互联网研究机构Twitteractivity预测2016年美国大选民调。2019年第24(7)号第一个星期一。【45】尼古拉斯·格农·德梅斯纳德和陶希德·扎曼。使用Ising模型检测社交网络中的影响力活动。arXiv预印本arXiv:1805.102442018。【46】简·伊姆、埃什瓦尔·钱德拉塞卡兰、杰克逊·萨金特、佩奇·光锤、泰勒·丹比、安基特·巴尔加瓦、利比·亨菲尔、大卫·尤金斯和埃里克·吉尔伯特。仍然存在:在推特上建模和识别俄罗斯巨魔账户。arXiv预印本arXiv:1901.111622019。【47】亚历山大·沃尔克宁(Alexandria Volkening)、丹尼尔·林德(Daniel F Linder)、梅森(Mason)是一名搬运工,格泽戈兹(Grzegorz)是一名伦帕拉(Rempala)。使用感染的分区模型预测选举。arXiv预印本arXiv:1811.018312018。大卫·罗斯柴尔德。预测选举:比较预测市场、民意调查及其偏差。《公众意见问答》(Public OpinionQuerterly),73(5):895–9162009。【49】画了一个Linzer。各州总统选举的动态贝叶斯预测。《美国统计协会杂志》,108(501):124–134,2013年。[50]王伟、大卫·罗斯柴尔德、沙拉德·戈尔和安德鲁·盖尔曼。用无代表性投票预测选举。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:16
《国际预测杂志》,31(3):980–9912015。【51】数据可在以下网址下载:https://github.com/fivethirtyeight/russian-troll-tweets/.【52】拉明·斯基巴。民意调查者难以解释美国邮政住宅预测的失败。《自然新闻》,539(7629):3392016。[53]Ryan Neville Shepard。受制于二元性:2016年总统大选中的第三党主叙事。《美国行为科学家》,61(4):414–4272017。【54】数据可在以下网址下载:https://www.realclearpolitics.com/epolls/2016/president/us/general_election_trump_vs_clinton_vs_johnson_vs_stein-5952.html.大卫·巴伯(DavidBarber)、泰兰·塞姆吉尔(TaylanCemgil)和西尔维亚·基帕(SilviaChiapa)。贝叶斯时间序列模型。剑桥大学出版社,2011年。【56】Agner Krarup Erlang。Sandsynlighesreging og telefonsamtaler。《纽约时报》(Nyt Tidskrift for Matematik),20:33–391909年。【57】乔治·拉什。泊松过程作为多种行为现象的模型。1963年,国际心理学大会第2卷第2页。大卫·R·考克斯。回归模型和生命表。《皇家统计学会期刊:B辑(方法学)》,34(2):187–202,1972年。大卫·罗克斯比·考克斯和瓦莱丽·伊莎姆。点过程,第12卷。CRC出版社,1980年。【60】马修·德霍夫曼和安德鲁·盖尔曼。NoU Turn采样器:在哈密顿蒙特卡罗中自适应设置路径长度。《机器学习研究杂志》,15(1):1593–16232014。[61]Andrew Gelman,Donald B Rubin,et al.使用多序列的迭代模拟推断。统计科学,7(4):457–4721992。斯蒂芬·布鲁克斯和安德鲁·盖尔曼。用于监视迭代模拟收敛的一般方法。《计算与图形统计杂志》,7(4):434–4551998。[63]埃里克·布罗库、弗拉德·科拉和南多·德弗雷塔斯。研究代价函数的贝叶斯优化,并将其应用于主动用户建模和分层强化学习。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:19
arXiv预印本arXiv:1012.25992010。【64】Bobak Shahriari、Kevin Swersky、Ziyu Wang、Ryan PAdams和Nando De Freitas。把人从循环中解放出来:贝叶斯优化综述。IEEE会议记录,104(1):148–1752015。【65】彼得一世·弗雷泽。贝叶斯优化教程。arXiv预印本arXiv:1807.028111918。【66】纳西姆·尼古拉斯·塔勒布。作为鞅的选举预测:套利方法。《定量金融》,18(1):2018年1-5月。【67】使用HJB integrator红蓝PDE。py包含在代码中https://gitlab.com/daviddewhurst/red-blue-game,读者可以进一步研究漂移和运行成本条件的变化对耦合HJB系统解决方案定性性质的影响。【68】马修·德霍夫曼(MatthewD Ho ffman)、大卫·M·布莱(DavidM Blei)、王冲(Chong Wang)和约翰·佩斯利(JohnPaisley)。随机变分推理。《机器学习研究杂志》,14(1):1303–13472013。Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。规范化流程的变分推理。arXiv预印本XIV:1505.057702015。[70]David M Blei、Alp Kucukelbir和Jon D McAuli Off e.《变分推理:统计学家评论》。《美国统计协会杂志》,112(518):859–8772017。【71】张诚、朱迪思·布泰帕奇、赫德维格·克耶尔斯特伦和斯蒂芬·曼德。变分推理的进展。IEEEtransactions on pattern analysis and machine intelligence,2018年。附录A:耦合参数扫描我们在耦合参数λRandλb的不同值上对红色和蓝色最终条件的多种组合进行了参数扫描。为此,我们集成了EQ。11和12表示λR,λB∈ [0,3]对于最终条件ΦR(x)的3=9个组合中的每一个∈ {x,2 tanh x,Θ(x)- Θ(-x) }(A1)和ΦB(x)∈x、 xΘ(-x) ,2[Θ(| x |- ) - Θ( - |x |)].(A2)我们整合了EQ。11和12表示Nt=8000时间步,设置t=0,t=1年。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:22
我们在区间x上施加Neumann边界条件∈ [-3,3],并将空间步长设置为dx=0.025。在积分之后,我们从控制策略的概率分布中画出1000条路径u(n)Rand u(n)b。(由于控制策略是由ITO随机微分方程等式3定义的随机变量的确定函数,因此该概率分布是一个时间相关的多元高斯分布。)然后,我们计算了这些控制政策的跨期平均值和标准差,我们用平均值(ui)=T NNXn=1ZTu(n)i(T)dt(A3)和标准差(ui)=vutt NNXn=1ZThu(n)i(T)表示- i的平均(ui)idt,(A4)∈ {R,B}。我们以秒为单位显示平均控制策略。A 1和Sec中控制策略的标准偏差。A 2.1。ui(t)的期望值我们显示了从解决方案生成的控制策略分布到方程的平均路径。11和12。图16:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度对应于控制策略的平均值。图17:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x |- 0.1) - Θ(0.1 - |x |)])]。颜色的强度对应于控制策略的平均值。图18:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度对应于控制策略的平均值。图19:。参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度对应于控制策略的平均值。图20:。参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x|-0.1)-Θ(0.1-|x |)])]。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:25
颜色的强度对应于控制策略的平均值。图21:。参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度与控制策略的平均值相对应。图22:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度与控制策略相对应。图23:。参数扫掠耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x|-0.1)-Θ(0.1-|x |)])]。颜色的强度对应于控制策略的平均值。图24:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度对应于控制策略的平均值。2、ui(t)的标准差我们显示从解决方案到QS生成的控制策略分布中提取的标准差。11和12。图25:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度符合控制政策的标准。图26:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x |- 0.1) - Θ(0.1 - |x |)])]。颜色的强度与控制策略的标准相对应。图27:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=x,蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度对应于控制策略的标准。图28:。参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度与控制策略的标准相对应。图29:。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-25 07:12:28
参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x|-0.1)-Θ(0.1-|x |)])]。颜色的强度对应于控制策略的标准。图30:。参数扫描耦合参数λR,λb,红色最终条件ΦR(x)=2[Θ(x)- Θ(-x) ]和蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度与控制策略的标准相对应。图31:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=xΘ(-x) 。颜色的强度对应于控制策略的TD。图32:。参数扫掠耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=2[Θ(| x|-0.1)-Θ(0.1-|x |)])]。颜色的强度与控制策略的标准相对应。图33:。参数扫描耦合参数λR,λB,红色最终条件ΦR(x)=tanh(x),蓝色最终条件ΦB(x)=x。颜色强度对应于控制策略的标准。

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