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如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 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。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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Herbert Spencer summarized Darwin’s theory of evolution as the survival of the fittest. When asked why the animals of some species behave as they do, we therefore look for an answer that explains why alternative behavioural traits were less fit. But how is fitness to be defined?
Bill Hamilton’s definition makes it inevitable that modelling animal behaviour will sometimes reduce to finding the Nash equilibria of games. He took the fitness of a behavioural trait to be the average number of extra children that carry that trait into the next generation as a result of the trait being used in the current generation. With this definition, behavioural traits can be identified with strategies, and fitness with utility.

When animals compete, we can then imagine that Chance occasionally picks two or more individuals from the relevant populations to play a game. A famous example in ecology is the predator-prey game that results in the numbers of Canadian lynxes and hares cycling indefinitely. However, this chapter will focus on games played within a single species that have stable outcomes. For example, what determines how long a male dung fly will wait at a particular cow pat for a female when seeking to mate? Since the strategic problem is the same for all dung flies, we can then confine our attention to symmetric Nash equilibria of symmetric games.

A symmetric game looks exactly the same to all its players. In a symmetric equilibrium, all players use the same strategy. A variant of Nash’s theorem shows that all finite, symmetric games have at least one symmetric Nash equilibrium.

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Unfortunately, the philosophical waters have been muddied by a controversy over who or what should be treated as a player in an evolutionary game. A whole species? An individual animal? A package of genetic material? Or an individual gene? The title of Richard Dawkins’ Selfish Gene seems to tell us where he stands on this issue, but he actually takes the more sophisticated view that anything which replicates itself may be regarded as the fundamental unit in an evolutionary game.
Like the old lady I once heard giving Dawkins a hard time for failing to see that genes are just molecules and so can’t have free will, people often find it paradoxical that game theory could be successfully applied in evolutionary biology. How can an insect be a player in a game? Insects can’t reason. Their behaviour is largely instinctive. They just do what they are programmed to do.

The solution to the paradox is that the players in the game needn’t be taken to be the animals under study. If the behaviour being investigated is largely instinctive, then it is coded for in the animal’s genes. One may think of the genes as part of the hardware of a natural computer: the part where the computer’s programs are stored. Some of the programs control the animal’s behaviour.

An important property of computer programs is that they can be copied from one computer to another. Computer viruses copy themselves from one computer to another. They are self-replicating. The programs imprinted on an animal’s genes are also self-replicating. But their replication is immensely complicated compared with the replication of a computer virus. Nature not only has to copy programs from one natural computer to another, she has to create a new natural computer to which the programs may be copied. Crick and Watson’s discovery of how Nature works this trick using the device of the double helix is one of the great scientific adventure stories. But its thrills will have to be enjoyed elsewhere. All that is important here is that we understand that something exists that does two things:

  • It replicates itself.
  • It determines strategic behaviour in a game.
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博弈论代写

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赫伯特斯宾塞将达尔文的进化论概括为适者生存。当被问及为什么某些物种的动物会如此行事时,我们因此寻找一个答案来解释为什么替代行为特征不太适合。但是如何定义健身呢?
Bill Hamilton 的定义使得模拟动物行为有时会不可避免地简化为寻找博弈的纳什均衡。他将行为特征的适应度视为由于当前一代使用该特征而将这种特征带入下一代的额外孩子的平均数量。根据这个定义,行为特征可以用策略来识别,而适应度可以用效用来识别。

当动物竞争时,我们可以想象 Chance 偶尔会从相关种群中挑选两个或更多个体来玩游戏。生态学中一个著名的例子是导致加拿大山猫和野兔数量无限循环的捕食者-猎物游戏。然而,本章将重点关注在单一物种中进行的具有稳定结果的博弈。例如,是什么决定了一只雄性粪蝇在寻求交配时会在特定的牛场等待雌性粪便多长时间?由于所有粪蝇的战略问题都是相同的,因此我们可以将注意力集中在对称博弈的对称纳什均衡上。

对称博弈对所有玩家来说看起来完全一样。在对称均衡中,所有参与者都使用相同的策略。纳什定理的一种变体表明,所有有限的对称博弈都至少有一个对称的纳什均衡。

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不幸的是,关于谁或什么应该被视为进化游戏中的玩家的争论已经搅浑了哲学的水域。整个物种?个体动物?一包遗传物质?还是个体基因?理查德道金斯的自私基因的标题似乎告诉我们他在这个问题上的立场,但他实际上采取了更复杂的观点,即任何自我复制的东西都可以被视为进化游戏中的基本单位。
就像我曾经听说过的老太太因为未能看到基因只是分子,所以不能有自由意志而给道金斯带来困难一样,人们常常发现博弈论可以成功应用于进化生物学是自相矛盾的。昆虫如何成为游戏中的玩家?昆虫无法推理。他们的行为很大程度上是本能的。他们只是做他们被编程要做的事情。

悖论的解决方案是游戏中的玩家不必被视为正在研究的动物。如果被调查的行为主要是本能的,那么它就被编码在动物的基因中。人们可能会将基因视为自然计算机硬件的一部分:存储计算机程序的部分。一些程序控制动物的行为。

计算机程序的一个重要特性是它们可以从一台计算机复制到另一台计算机。计算机病毒将自己从一台计算机复制到另一台计算机。它们是自我复制的。印在动物基因上的程序也可以自我复制。但与计算机病毒的复制相比,它们的复制要复杂得多。大自然不仅需要将程序从一台自然计算机复制到另一台,她还必须创造一台新的自然计算机,程序可以复制到其中。Crick 和 Watson 发现大自然如何使用双螺旋装置来实现这一技巧是伟大的科学冒险故事之一。但它的刺激将不得不在别处享受。这里重要的是我们明白存在做两件事的东西:

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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。

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