Consensus Using a Network of Finite Memory Pólya Urns
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a finite memory interacting Pólya urn process over a connected network which models consensus dynamics for interacting individuals. More specifically, each urn (individual) in the network is initially equipped with some red and black balls, with the fraction corresponding to the individual’s opinion (or belief) on a certain color. At each time instant and for each urn, a ball is drawn from a “super-urn", which consists of all balls present in that urn and its neighboring urns; then reinforcing balls of the color just drawn are added to the urn for a limited period of M future time instants, where M denotes the memory parameter. Additionally, and important for our objective, as of time t=M+1, we remove the balls which were present in the urns initially. By examining the structure of the resulting underlying reducible Markov process, we show that individuals eventually reach consensus in the sense that they all achieve identical probabilities of drawing a red ball. Moreover, when the network has homogeneous reinforcement parameters, we construct a class of linear dynamical systems with time delay whose trajectory gives the probability of drawing a red ball for each node i at a time instant t. We examine the asymptotic behavior of such a network and exactly determine its consensus value. Our simulation confirms our theoretical findings by demonstrating the asymptotic behavior of draw variables of the network in some case studies.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».