Stochastic adaptive learning with committed players in games with strict Nash equilibria

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Stochastic adaptive learning with committed players in games with strict Nash equilibria
• 著者・編者: 府内, 直樹
• 著者標目: 府内, 直樹 フナイ, ナオキ
• 出版事項: The Institute for Economic and Business Research Faculty of Economics, Shiga University
• 出版年月日等: 2023-11
• 出版年（W3CDTF）: 2023-11
• タイトル（掲載誌）: Discussion Paper, Series E
• 巻号年月日等（掲載誌）: E-29
• 掲載号: E-29
• 掲載ページ: 1-46
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: Adaptive learning; stochastic fictitious play learning; experience-weighted attraction learning; quantal response equilibrium; stochastic approximation; equilibrium selection
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: Discussion Paper, Series E, No. E-29, pp. 1-46
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: DPE29Funai.pdf （fulltext）; https://shiga-u.repo.nii.ac.jp/record/2000081/files/DPE29Funai.pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 滋賀大学 : 滋賀大学学術情報リポジトリ

• 要約等: We investigate the convergence properties of an adaptive learning model that overlaps those of stochastic ctitious play learning and experience-weight...