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Enregistrement W4298858694 · doi:10.48550/arxiv.1011.0253

Polynomial-time Computation of Exact Correlated Equilibrium in Compact\n Games

2010· preprint· en· W4298858694 sur OpenAlexaff
Albert Xin Jiang, Kevin Leyton‐Brown

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOracleTime complexityPolynomialComputationEllipsoidAlgorithmMathematicsComputer scienceProduct (mathematics)Applied mathematicsMathematical optimizationMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a landmark paper, Papadimitriou and Roughgarden described a\npolynomial-time algorithm ("Ellipsoid Against Hope") for computing sample\ncorrelated equilibria of concisely-represented games. Recently, Stein, Parrilo\nand Ozdaglar showed that this algorithm can fail to find an exact correlated\nequilibrium, but can be easily modified to efficiently compute approximate\ncorrelated equilibria. Currently, it remains unresolved whether the algorithm\ncan be modified to compute an exact correlated equilibrium. We show that it\ncan, presenting a variant of the Ellipsoid Against Hope algorithm that\nguarantees the polynomial-time identification of exact correlated equilibrium.\nOur new algorithm differs from the original primarily in its use of a\nseparation oracle that produces cuts corresponding to pure-strategy profiles.\nAs a result, we no longer face the numerical precision issues encountered by\nthe original approach, and both the resulting algorithm and its analysis are\nconsiderably simplified. Our new separation oracle can be understood as a\nderandomization of Papadimitriou and Roughgarden's original separation oracle\nvia the method of conditional probabilities. Also, the equilibria returned by\nour algorithm are distributions with polynomial-sized supports, which are\nsimpler (in the sense of being representable in fewer bits) than the mixtures\nof product distributions produced previously; no tractable algorithm has\npreviously been proposed for identifying such equilibria.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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