一般化命名游戏和贝叶斯命名游戏作为动态系统.
1Departament de Física de la Matèria Condensada, Facultat de Física, <a href="https://ror.org/021018s57">Universitat de Barcelona</a>, Carrer Martí i Franquès 1, 08028 Barcelona, Spain and Institut de Nanociència i Nanotecnologia, <a href="https://ror.org/021018s57">Universitat de Barcelona</a>, Av. Joan XXIII S/N, 08028 Barcelona, Spain.
我们分析了贝叶斯命名游戏 (BNG) 和β模型 (β-NG) 作为动态系统. 在β模型中发现了β=1/3的非基因分叉,创建了一个固定点的圆式多元组.
科学领域:
- 动态系统分析 动态系统分析
- 统计物理学的统计物理.
- 网络理论 网络理论
背景情况:
- β-模型 (β-NG) 和贝叶斯命名游戏 (BNG) 是理解语言演变和共识形成的关键模型.
- 之前的研究通常假定学习概率相同 (pA=pB=p),限制了模型的适用性.
研究的目的:
- 分析β模型和BNG作为动态系统.
- 调查这些模型中的分叉和固定点.
- 放松在BNG中假设学习概率相等的假设.
主要方法:
- 线性稳定性分析应用于β模型的动态系统.
- 建模贝叶斯式学习概率作为BNG的后勤函数.
- 固定点和变形体的识别和表征.
主要成果:
- 在β模型中证明了在βc=1/3.3时的非基因分叉.
- 确定了一个一维的固定点多元体,形成圆弧,当β穿过βc时.
- 使用后勤概率函数确定了BNG中固定点的存在,而不假设pA=pB.
结论:
- 在一个关键点上,β模型表现出复杂的行为,导致稳定状态的圆形多元体.
- 后勤函数方法为分析贝叶斯命名游戏提供了一个更灵活的框架.
- 这些发现为形成共识和语言演变的动态提供了更深入的见解.
更多相关视频
13:40Combining Computer Game-Based Behavioural Experiments With High-Density EEG and Infrared Gaze Tracking
Published on: December 16, 2010
10:44Inherent Dynamics Visualizer, an Interactive Application for Evaluating and Visualizing Outputs from a Gene Regulatory Network Inference Pipeline
Published on: December 7, 2021
相关概念视频
Multi-input and Multi-variable systems
In the absence...
Classification of Systems-I
Homogeneity dictates that if an input x(t) is multiplied by a constant c, the output y(t) is multiplied by the same constant. Mathematically, this is expressed as:
Second Order systems II
Classification of Systems-II
Second Order systems I
By reinterpreting the system, one can derive the closed-loop transfer function, which...
Woodward–Hoffmann Selection Rules and Microscopic Reversibility
