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郑晓静;陆金飞;陈彦斌;丛新荣;孙翠萍

时变逻辑约束下复杂网络中的随机信念系统动力学。 （英语） Zbl 07459785号

物理A 566，文章ID 125552，24 p.（2021）.
小结：人们随机改变自己的信念，使得信念系统的结构和性质在几种条件下随时间而变化，由于这种随机性的复杂性，很难用数学方法描述。准确的信念系统动力学不仅可以帮助我们识别信念系统具有的属性并预测其运动方式，还可以帮助信念系统朝着合理的方向运动。为了发现这种动态，构建了一个具有时变参数的广义Friedkin模型来分析以下事件：（1）相互依赖问题，（2）具有问题依赖约束的异构系统，以及（3）三种类型系统下的相互依赖问题。这些系统的特征是：（1）参数变化和分布仅被假定为有界，（2）零均值随机参数变化和扰动通常是一个相关过程，（3）参数过程（varDelta_k）是一个随机游动。然后，由于时变参数的特性，通过调用LMS算法获得动力学。动态统计模型的参数产生足够大的随机矩阵，具有随机时变结构。然后引入随机平均定理，在四个严格条件下将这些矩阵转换为确定性矩阵，从而可以准确估计动力学。在信念系统不复杂的情况下，给出了与信念系统动力学相对应的稳定性条件。相比之下，如果信念系统更复杂，则构建相应的多智能体计算模型来解释更不稳定的信念系统将如何移动。结果表明，如果问题是相互依赖的，并且参数变化是平滑的，那么通过LMS估计的参数是相对确定的，反之亦然。因此，可以得出结论，参数变化存在一个临界点，因此，如果复杂性比临界点简单，则可以获得动力学的解析解。否则，信仰体系是不稳定和不可控的。在后一种情况下，如果信念或问题是相互依赖的，并且信念系统的动力学更为复杂，则动力学仅依赖于参数的统计特性。此外，如果信仰或问题是相互依存的，那么信仰体系将存在一个阶段性转变，从而在某些条件下，少数人的观点将成为主导观点。结果表明，系统结构和信念配置对信念动力学都很重要。这项工作的两个最重要的发现是：（1）随机时变模型与信念系统的性质相匹配，因此可以用来发现更有趣的结果；（2）由随机平均定理驱动的LMS估计方法可以推广到几乎所有的社会系统，如果参数变化不太剧烈，而如果参数变化更强烈，则可以使用多智能体模拟。这些结果揭示了经济管理复杂适应系统的本质规律。

理学硕士：

82至XX 统计力学，物质结构

关键词：

信念动力学;随机时变参数;时变信念配置;复杂自适应系统;随机平均定理

软件：

伊莎贝尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Zheng}等人，Physica A 566，文章ID 125552，24 p.（2021；Zbl 07459785）
全文： 内政部

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