Bru*_*uce 1 algorithm probability
对于那些不了解模特的人.你可以阅读这个pdf.我想找到当算法收敛时(即当所有节点都满意时)2个节点彼此相邻的概率是多少.
这是一个要点的模型.你有一个网格(比如10x10).你有两种节点(红色和绿色)各45个.所以我们有10个空位.我们将节点随机放置在网格上.现在我们扫描这个网格(根据Schelling的确切顺序并不重要).每个节点都需要摩尔社区中特定百分比的同类人(比如每个红色和绿色的b = 50%).我们计算每个节点的幸福感(a =同类邻居的数量/不同类型的邻居数量).如果一个节点不满意(a <b)它会移动到一个空单元格,在那里它知道它会很开心.这种运动可以改变旧社区和新社区的动态.当所有节点都满意时,算法会收敛.
PS - 我正在寻找Schelling模型的任何数学分析的链接.
Easley和Kleinberg在"网络,人群和市场:关于高度互联世界的推理"中介绍了这种模式,请参阅http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book / 这是一本非常好的书.
然而他们说"作为最后一点,我们注意到虽然该模型在数学上是精确且独立的,但是在模拟和定性观察方面进行了讨论.这是因为Schelling模型的严格数学分析似乎是相当困难,并且在很大程度上是一个开放的研究问题."他们确实参考了Young,Mobius和Rosenblat以及Vinkovic和Kirman的一些作品.