Модель Шеллинга демонстрирует несколько контр-интуитивных эффектов, например, что при небольших порогах гомогенные области образуются быстрее, в то время как слишком высокие требования к числу похожих соседей могут вызвать цепные реакции перемещений агентов, так что равновесие в системе почти недостижимо, а уровень гомогенизации кратковременно падает. У модели - множество ваиантов с разными условиями игры. По ссылке - простая реализация на R.
Модель Шеллинга - пример агент-ориентированных моделей (agent-based models, ABM). В отличие от детерминистских моделей, такие модели включают элементы стохастичности (случайности поведения игроков). И если, несмотря на наличие случайности, множество симуляций приводит к одному и тому же результату, который не был заложен в модель напрямую, т.е. возникает равновесие, схожее с закономерностями, наблюдаемыми в реальном мире, это означает, что предположения о механизмах формирования этих закономерностей могут быть правдивы.
О модели Шеллинга я впервые прочитал в книге Networks, Crowds, and Markets (2010) by David Easley and Jon Kleinberg. Это классный учебник по теории игр и сетевому анализу, в котором также можно найти примеры из экологии, транспорта и других дисциплин.
Модель Шеллинга демонстрирует несколько контр-интуитивных эффектов, например, что при небольших порогах гомогенные области образуются быстрее, в то время как слишком высокие требования к числу похожих соседей могут вызвать цепные реакции перемещений агентов, так что равновесие в системе почти недостижимо, а уровень гомогенизации кратковременно падает. У модели - множество ваиантов с разными условиями игры. По ссылке - простая реализация на R.
Модель Шеллинга - пример агент-ориентированных моделей (agent-based models, ABM). В отличие от детерминистских моделей, такие модели включают элементы стохастичности (случайности поведения игроков). И если, несмотря на наличие случайности, множество симуляций приводит к одному и тому же результату, который не был заложен в модель напрямую, т.е. возникает равновесие, схожее с закономерностями, наблюдаемыми в реальном мире, это означает, что предположения о механизмах формирования этих закономерностей могут быть правдивы.
О модели Шеллинга я впервые прочитал в книге Networks, Crowds, and Markets (2010) by David Easley and Jon Kleinberg. Это классный учебник по теории игр и сетевому анализу, в котором также можно найти примеры из экологии, транспорта и других дисциплин.
BY Карты и функции
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
The account, "War on Fakes," was created on February 24, the same day Russian President Vladimir Putin announced a "special military operation" and troops began invading Ukraine. The page is rife with disinformation, according to The Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, which studies digital extremism and published a report examining the channel. During the operations, Sebi officials seized various records and documents, including 34 mobile phones, six laptops, four desktops, four tablets, two hard drive disks and one pen drive from the custody of these persons. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.”
from hk
