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算法游戏理论中的平衡计算
▶多项式拥堵游戏：成本是D度的多项式。▶低α的精确或α平衡不存在。[FKS05，HKS14，CGG + 23]▶低α的确切或α-抗性决策问题的NP-固定度。[CGG + 23]▶大型α的存在α-平衡。[CF19]▶为更大α的α平衡的有效计算。[CFGS11]
一般金融经济均衡
摘要 在给定价格的情况下，不确定的需求和供给可能无法等同于定义均衡。然后通过将市场建模为吸收清算风险的抽象代理来制定新的均衡概念。新的均衡援引可接受风险理论来定义称为一般金融经济均衡 (GFEE) 的双价格均衡。市场为每种商品设定两个价格，一个是买入价格，另一个是卖出价格。这两个价格是通过将总随机净库存和净收入敞口设定为可接受风险来确定的。对于 n − 商品经济，有 2 n 个价格的均衡方程。然而，由于所有方程不能同时满足一般均衡，因此定义并说明了一种均衡近似，即在确定 2 n 个价格时最小化与均衡的偏差。引入双价劳动力市场自然会引出均衡失业率和均衡失业保险率的概念。结果表明，失业率随着经济生产力的提高而上升，可以通过扩大产品数量来缓解。观察到伴随产品扩张的技术创新对就业是中性的，并且为社会所接受。同样，从收入规模的上端向中端或下端的再分配策略可以通过对总需求的影响来降低均衡失业水平。像 COVID 这样的生产力冲击导致更高的均衡失业支持水平，以失业者与就业者的收入比率来衡量。增加的幅度取决于劳动力市场风险的可接受水平。对技能差异化劳动力市场的分析表明，在 GFEE 中通过失业补偿来支持收入和总需求是合理的。关键词：可接受风险、扭曲预期、均衡失业、均衡失业保险。 JEL 分类：D50、D51、D58
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。
MASC 504：扩散和相平衡 2022 年春季
讲师：Jayakanth Ravichandran 博士 办公室：VHE 714 办公时间：课后或预约 电子邮件：jayakanr@usc.edu。 助教：Shantanu Singh 先生 办公室：VHE 710 办公时间：有待确定 电子邮件：ssingh23@usc.edu 目标：本课程的目标是介绍材料系统中热力学和动力学的科学和应用。具体来说，我们将讨论热力学和动力学与这些系统中的合成、物理性质和相演变的相关性。内容将涵盖一系列材料系统，主要关注金属、合金、陶瓷和共价半导体。还将包括有关聚合物、准晶和亚稳态相的特别主题。 书籍：将提供讲座幻灯片，其中包含学习材料所需的所有信息和必要参考资料。在某些情况下，将补充讲座笔记和教科书摘录。这两本教科书将涵盖重要内容。
古典和量子博弈均衡的效率
博弈论在战略思维和交互式决策的背景下分析和建模主体的行为。在商业和日常生活中，博弈论对于做出选择和考虑机会至关重要。在经济学 [ 1 ]、政治学 [ 2 ]、生物学 [ 3 , 4 ] 或军事应用 [ 5 ] 中都可以找到需要战略思维的情况的例子。参与方有自己的一组可能的操作（称为策略），并且对这些操作具有由收益矩阵定义的偏好。博弈论涉及对这些活动的建模和寻找最优策略。在所有博弈论概念中，纳什均衡的概念起着重要作用。它描述了关于其他玩家动作的最优决策。在纳什均衡中，任何玩家都不会通过只改变自己的策略而获得任何好处 [ 6 ]。对整个玩家群体有利的博弈论结果被称为帕累托最优。从经济角度来看，这是最理想的结果。然而，在很多情况下，对个人有利的并不总是帕累托最优的。事实往往恰恰相反，力求满足一己利益并不会带来对所有参与者来说都是最佳的解决方案。这种困境在很多现实情况下都会发生，例如交通组织[7]、过度开发自然资源[8]或公共采购监管[9]。量子力学是有史以来最丰富的理论之一。尽管自诞生以来就引起了很多争议，但它的预测已经通过实验得到了令人难以置信的精确度的证实。使用量子力学形式主义的领域之一是量子经济学，这是一个非常有前途的新应用领域[10,11]。可编程量子计算机的出现推动了这一领域的发展[12]。量子经济学的研究领域包括：市场博弈[13]、双头垄断问题[14,15]、拍卖和竞赛[16]、赌博[17]、量子货币[18]、量子退火[19]、量子密码和安全问题[20,21]、量子最优传输[22]甚至高频交易[23]。量子统计学中使用的概率幅概念在经济应用中也发挥着重要作用[24]。这项工作的目的是分析博弈机制，这种机制允许玩家以某种方式调节他们的选择，试图优化他们的个人利益，