如果你也在 怎样代写博弈论Game theory ECON0200这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数学统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。
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经济代考|博弈论代考GAME THEORY代考|Dynamics of n-person games
If the game $\Gamma=\left(u_{i} \mid i \in N\right)$ is played, a game instance yields a sequence of state transitions. The transitions are thought to result from changes in the strategy choices of the players.
Suppose $i \in N$ replaces its current strategy $x_{i}$ by the strategy $y \in X_{i}$ while all other players $j \neq i$ retain their choices $x_{j} \in X_{j}$. Then a state transition $\mathbf{x} \rightarrow \mathbf{y}=\mathbf{x}{-i}(y)$ results, where the new state has the components $$ y{j}=\left{\begin{array}{cc}
y & \text { if } j=i \
x_{j} & \text { if } j \neq i
\end{array}\right.
$$
Two neighboring states $\mathbf{x}$ and $\mathbf{y}$ differ in at most one component. In particular, $\mathbf{x}{-i}\left(x{i}\right)=\mathbf{x}$ holds under this definition and exhibits $\mathbf{x}$ as a neighbor of itself. Let us take the set
$$
\mathcal{F}{i}(\mathbf{x})=\left{\mathbf{x}{-i}(y) \mid y \in X_{i}\right}
$$
as the neighborhood of the state $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$ for the player $i \in N$. So the neighbors of $\mathbf{x}$ from $i$ ‘s perspective are those states that could be achieved by $i$ with a change of its current strategy $x_{i}$, provided all other players $j \neq i$ retain their current strategies $x_{j}$.
The utility functions $u_{i}$ thus provide the natural utility measure $U$ for $\Gamma$ with the values
$$
U(\mathbf{x}, \mathbf{y})=u_{i}(\mathbf{y})-u_{i}(\mathbf{x}) \quad \text { for all } i \in N \text { and } \mathbf{x}, \mathbf{y} \in \mathcal{F}_{i}(\mathbf{x})
$$
经济代考|博弈论代考GAME THEORY代考|Randomization of matrix games
An equilibrium of $\Gamma=\Gamma\left(u_{i} \mid i \in N\right)$ is an equilibrium of the utility measure $U$ as in (41). The joint strategic choice $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$ is thus a gain equilibrium if no player has an utility incentive to switch to another strategy, i.e.,
$$
u_{i}(\mathbf{x}) \geq u_{i}(\mathbf{y}) \text { holds for all } i \in N \text { and } \mathbf{y} \in \mathcal{F}{i}(\mathbf{x}) . $$ Completely analogously, a cost equilibrium is defined via the reverse condition: $$ u{i}(\mathbf{x}) \leq u_{i}(\mathbf{y}) \text { holds for all } i \in N \text { and } \mathbf{y} \in \mathcal{F}{i}(\mathbf{x}) . $$ Aggregated utilities. There is another important view on equilibria. Given the state $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$, imagine that each player $i \in N$ considers an alternative $y{i}$ to its current strategy $x_{i}$. The aggregated sum of the resulting utility values is
$$
G(\mathbf{x}, \mathbf{y})=\sum_{i \in N} u\left(\mathbf{x}{-i}\left(y{i}\right)\right) \quad\left(\mathbf{y}=\left(y_{i} \mid y_{i} \in X_{i}\right)\right) .
$$
经济代考|博弈论代考GAME THEORY代考|Equilibria
An $n$-person game $\Gamma=\left(u_{i} \mid i \in N\right)$ is said to be a (generalized) matrix game if all individual strategy sets $X_{i}$ are finite.
For a motivation of the terminology, assume $N={1, \ldots, n}$ and think of the sets $X_{i}$ as index sets for the coordinates of a multidimensional matrix $U$. A particular index vector
$$
\mathbf{x}=\left(x_{1}, \ldots, x_{i}, \ldots, x_{n}\right) \in X_{1} \times \cdots \times X_{i} \times \cdots \times X_{n}(=\mathfrak{X})
$$
thus specifies a position in $U$ with the $n$-dimensional coordinate entry
$$
U_{\mathbf{x}}=\left(u_{1}(\mathbf{x}), \ldots, u_{i}(\mathbf{x}), \ldots, u_{n}(\mathbf{x})\right) \in \mathbb{R}^{n}
$$
博弈论代写
经济代考|博恋论代考GAME THEORY 代考|Dynamics of n-person games
如果游戏 $\Gamma=\left(u_{i} \mid i \in N\right)$ 播放时，游戏实例会产生一系列状态转换。这种转变被认为是 由于玩家的策略选择发生了变化。
认为 $i \in N$ 取代目前的策略 $x_{i}$ 按策略 $y \in X_{i}$ 而所有其他玩家 $j \neq i$ 保留他们的选择 $x_{j} \in X_{j}$. 然后是状态转换 $\mathbf{x} \rightarrow \mathbf{y}=\mathbf{x}-i(y)$ 结果，其中新状态具有组件 $\$ \$ y{}=|$ left {
$y$ if $j=i x_{j}$ if $j \neq i$
正确的。
Twoneighboringstates\$x\$and $\$ \mathbf{y} \$$ dif ferinatmostonecomponent. Inparticular, $\$ \mathbf{x}-i(x i)=\mathbf{x}$
$\mathrm{~ I m a t h c a l { F } { i } ( | m a t h b f { x } ) =}$
$\$ \$$
作为邻域状态 $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$ 为玩家 $i \in N$. 所以邻居 $\mathbf{x}$ 从 $i$ 的观点是那些可以通过以下方式实现的状 态 $i$ 随着当前战略的改变 $x_{i}$ 提供所有其他玩家 $j \neq i$ 保留他们当前的策略 $x_{j}$.
实用功能 $u_{i}$ 从而提供自然效用度量 $U$ 为了 $\Gamma$ 与价值观
$$
U(\mathbf{x}, \mathbf{y})=u_{i}(\mathbf{y})-u_{i}(\mathbf{x}) \quad \text { for all } i \in N \text { and } \mathbf{x}, \mathbf{y} \in \mathcal{F}{i}(\mathbf{x}) $$
经济代考|博帟论代考GAME THEORY 代考|Randomization of matrix games
的平衡 $\Gamma=\Gamma\left(u{i} \mid i \in N\right)$ 是效用度量的均衡 $U$ 如 (41)。联合战略选择 $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$ 因此，如果 没有参与者有效用动机转向另一种策略，则为增益均衡，即
$$
u_{i}(\mathbf{x}) \geq u_{i}(\mathbf{y}) \text { holds for all } i \in N \text { and } \mathbf{y} \in \mathcal{F} i(\mathbf{x}) .
$$
完全类似地，成本均衡是通过相反的条件定义的:
$$
u i(\mathbf{x}) \leq u_{i}(\mathbf{y}) \text { holds for all } i \in N \text { and } \mathbf{y} \in \mathcal{F} i(\mathbf{x}) .
$$
聚合实用程序。关于均衡还有另一个重要观点。鉴于状态 $\mathbf{x} \in \mathfrak{X}$ ，假设每个玩家 $i \in N$ 考 虑替代方宲 $y i$ 与其目前的战略 $x_{i}$. 结果效用值的总和为
$$
G(\mathbf{x}, \mathbf{y})=\sum_{i \in N} u(\mathbf{x}-i(y i)) \quad\left(\mathbf{y}=\left(y_{i} \mid y_{i} \in X_{i}\right)\right) .
$$
经济代考|博恋论代考GAME THEORY 代考|Equilibria
一个 $n$ 人游戏 $\Gamma=\left(u_{i} \mid i \in N\right)$ 如果所有单独的策略集，则称其为（广义) 矩阵博孪 $X_{i}$ 是有 限的。
对于术语的动机，假设 $N=1, \ldots, n$ 想想这些集合 $X_{i}$ 作为多维矩阵坐标的索引集 $U$. 特定 的索引向量
$$
\mathbf{x}=\left(x_{1}, \ldots, x_{i}, \ldots, x_{n}\right) \in X_{1} \times \cdots \times X_{i} \times \cdots \times X_{n}(=\mathfrak{X})
$$
因此指定了一个位置 $U$ 与 $n-$ 维坐标输入
$$
U_{\mathbf{x}}=\left(u_{1}(\mathbf{x}), \ldots, u_{i}(\mathbf{x}), \ldots, u_{n}(\mathbf{x})\right) \in \mathbb{R}^{n}
$$
经济代考|博弈论代考Game theory代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。