Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Сходимость к неподвижным точкам в одной социологической модели

Работа №126290

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математика

Объем работы18
Год сдачи2021
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
12
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


АННОТАЦИЯ 2
1. Введение 2
2. Описание модели 3
3. Основные свойства оператора Ф 5
4. Неподвижные точки оператора Ф 8
5. Сходимость траекторий к неподвижным точкам 13
6. Заключение 17
Литература 18

1. Введение. Математические модели динамики мнений в обществе (opinion dynamics) интенсивно изучаются (отметим, например, недавние монографии [1] и [2]). В настоящее время большое внимание уделяется моделям, основанным на так называемом принципе bounded confidence, введенном в статьях [3] и [4] и детально изученном Хегсельманном и Краузе в работе [5]. В статье [8] получен аналог результата статьи [5], обобщенный на высокую размерность, так же в ней исследована скорость сходимости. В соответствии с этим принципом, формирование мнений в группе агентов при выборе между двумя возможными исходами - это результат итеративного процесса, на каждом шаге которого агент фор­мирует свое мнение исходя из близких ему мнений других агентов. Такой процесс моделируется динамической системой, которая нелинейна и раз­рывна.
Следует отметить, что большинство полученных к настоящему време­ни результатов, относящихся к таким динамическим системам, основаны на компьютерном моделировании. [9,10]
В совместной работе С.Ю.Пилюгина и итальянского специалиста по теории управления М. Кампи было проведено качественное исследова­ние системы, близкой к системе Хегсельманна - Краузе. Были описаны возможные типы неподвижных точек, изучена их устойчивость, установ­лена сходимость траекторий к неподвижным точкам. В работе [7] резуль­таты работы [6] о сходимости траекторий к неподвижным точкам были обобщены на случай функций влияния гораздо более общего вида.
Принципиальное отличие изучаемой в данной работе модели от мо­делей, исследованных в работах [6] и [7], состоит в том, что рассматрива­ется не конечная, а бесконечная (континуальная) группа агентов. Такой подход потребовал применения существенно новых методов исследова­ния. Описана структура возможных неподвижных точек возникающей динамической системы, изучена их устойчивость. Доказано, что любая траектория сходится к неподвижной точке.
Структура работы такова. В п. 2 описывается изучаемая модель. Пункт 3 посвящен основным свойствам оператора Ф, задающего исследу­емую динамическую систему. Неподвижные точки оператора Ф изучены в п. 4. В п. 5 показано, что при строго монотонной функции влияния любая траектория сходится к неподвижной точке.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В данной работе исследована дискретная динами­ческая система, моделирующая итеративный процесс выбора в конти­нуальной группе агентов между двумя возможными исходами. Описа­на структура возможных неподвижных точек, изучена их устойчивость. Доказано, что любая траектория сходится к неподвижной точке.


1. Ren W., Cao Y., Distributed Coordination of Multi-agent Networks. Emergent Problems, Models, and Issues. New York, Springer (2011).
2. Krause U., Positive Dynamical Systems in Discrete Time. Theory, Models, and Applications. Berlin, De Gruyter (2015).
3. Krause U. Soziale Dynamiken mit vielen Interakteuren. Eine Problemskizze. In: U. Krause and M. Stockler (Eds.), Modellierung und Simulation von Dynamiken mit vielen interagierenden Akteuren, Universitat Bremen, 37-51 (1997).
4. Krause U. A discrete nonlinear and non-autonomous model of consensus formation. In: Communications in Difference Equations, 227-236. Amsterdam, Gordon and Breach Publ. (2000).
5. Hegselmann R., Krause U. Opinion dynamics and bounded confidence: Models, analysis and simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation 5 (2002).
6. Pilyugin S.Yu., Campi M.C. Opinion formation in voting processes under bounded confidence. Networks and Heterogeneous Media 14, 619-634 (2019). https:// doi: 10.3934/nhm.2019024
7. Bodunov N.A., Pilyugin S.Yu. Convergence to fixed points in one model of opinion dynamics. Journal of Dynamical and Control Systems (2020). https://doi.org/10.1007/s10883-020-09514-1
8. Bhattacharyya A., Braverman M., Chazelle B., Nguyen H. On the convergence of the Hegselmann-Krause system. In: Proceedings of the 4th Conference on Innovations in Theoretical Computer Science, ITCS ’13, New York, NY, USA, (2013).
9. Hegselmann R.,Krause U. Opinion dynamics under the influence of radical groups, charismatic leaders, and other constant signals: A simple unifying model. Networks and Heterogeneous Media, 10(3):477-509, (2015).
10. Chen X, Zhang X, Yong X, and Li W. Opinion dynamics of social similarity based Hegselmann-Krause model. Complexity, 2017:1820257, (2017).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ