100 Horsemen and the empty city: A game theoretic examination of deception in Chinese military legend
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present game theoretic models of two of the most famous military bluffs from history. These include the legend of Li Guang and his 100 horsemen (144 BC), and the legend of Zhuge Liang and the Empty City (228 AD). In both legends, the military commander faces a much stronger opposing army, but instead of ordering his men to retreat, he orders them to act in a manner consistent with baiting the enemy into an ambush. The stronger opposing army, uncertain whether it is facing a weak opponent or an ambush, then decides to flee and avoid battle. Military scholars refer to both stories to illustrate the importance of deception in warfare, often highlighting the creativity of the generals’ strategies. We model both situations as signaling games in which the opponent is uncertain whether the general is weak (i.e. has few soldiers) or strong (i.e. has a larger army waiting to ambush his opponent if they engage in combat). We then derive the unique Perfect Bayesian Equilibrium of the games. When the probability of a weak general is high enough, the equilibrium involves mixed strategies, with weak generals sometimes fleeing and sometimes bluffing about their strength. The equilibrium always involves the generals and their opponents acting as they did in the historical examples with at least a positive probability. When the probability of a weak general is lower (which is reasonable given the reputations of Li Guang and Zhuge Liang), then the unique equilibrium always involves bluffing by the general and retreat by his opponent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».