Finite convergence criteria for normalized Nash equilibrium through weak sharpness and linear conditioning
Notice bibliographique
Résumé
The generalized Nash equilibrium problem play a significant role in modeling and analyzing several complex economics problems.In this paper, we consider jointly convex generalized Nash games which were introduced by Rosen.We study two important aspects related to these games, which include the weak sharpness property for the set of normalized Nash equilibria and the linear conditioning technique for regularized Nikaido-Isoda function.First, we define the weak sharpness property for the set of normalized Nash equilibria, and then we provide its characterization in terms of the regularized gap function.Furthermore, we provide the sufficient conditions under which the linear conditioning criteria for regularized Nikaido-Isoda function becomes equivalent to the weak sharpness property for the set of normalized Nash equilibria.We demonstrate that an iterative algorithm used for determining a normalized Nash equilibrium for jointly convex generalized Nash games terminates finitely under the weak sharpness and linear conditioning assumptions.Finally, we estimate the number of steps needed to determine a solution for the specific type of jointly convex generalized Nash game as an application.
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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 | 0,014 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».