Articles liés à Markov Chain Aggregation for Agent-based Models
Synopsis
Introduction.- Background and Concepts.- Agent-based Models as Markov Chains.- The Voter Model with Homogeneous Mixing.- From Network Symmetries to Markov Projections.- Application to the Contrarian Voter Model.- Information-Theoretic Measures for the Non-Markovian Case.- Overlapping Versus Non-Overlapping Generations.- Aggretion and Emergence: A Synthesis.- Conclusion.
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Résultats de recherche pour Markov Chain Aggregation for Agent-based Models
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models (eng)
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models (Understanding Complex Systems)
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Markov Chain Aggregation for Agent-based Models
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Markov Chain Aggregation for Agent-based Models
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
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Springer International Publishing Jan 2016, 2016
ISBN 10 : 3319248758
ISBN 13 : 9783319248752
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This self-contained text develops a Markov chain approach that makes the rigorous analysis of a class of microscopic models that specify the dynamics of complex systems at the individual level possible. It presents a general framework of aggregation in agent-based and related computational models, one which makes use of lumpability and information theory in order to link the micro and macro levels of observation. The starting point is a microscopic Markov chain description of the dynamical process in complete correspondence with the dynamical behavior of the agent-based model (ABM), which is obtained by considering the set of all possible agent configurations as the state space of a huge Markov chain. An explicit formal representation of a resulting 'micro-chain' including microscopic transition rates is derived for a class of models by using the random mapping representation of a Markov process. The type of probability distribution used to implement the stochastic part of the model, which defines the updating rule and governs the dynamics at a Markovian level, plays a crucial part in the analysis of 'voter-like' models used in population genetics, evolutionary game theory and social dynamics. The book demonstrates that the problem of aggregation in ABMs - and the lumpability conditions in particular - can be embedded into a more general framework that employs information theory in order to identify different levels and relevant scales in complex dynamical systems 212 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319248752
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models 2016 (Understanding Complex Systems)
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models 2016 (Understanding Complex Systems)
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models 2016 (Understanding Complex Systems)
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
Edité par
Springer International Publishing, 2016
ISBN 10 : 3319248758
ISBN 13 : 9783319248752
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces and describes a new approach for modelling certain types of complex dynamical systemsSelf-contained presentation and introductory levelUseful as advanced text and as self-study guideThis self-contained text develops a Mar. N° de réf. du vendeur 61430584
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Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
Edité par
Palgrave Macmillan, 2016
ISBN 10 : 3319248758
ISBN 13 : 9783319248752
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Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This self-contained text develops a Markov chain approach that makes the rigorous analysis of a class of microscopic models that specify the dynamics of complex systems at the individual level possible. It presents a general framework of aggregation in agent-based and related computational models, one which makes use of lumpability and information theory in order to link the micro and macro levels of observation. The starting point is a microscopic Markov chain description of the dynamical process in complete correspondence with the dynamical behavior of the agent-based model (ABM), which is obtained by considering the set of all possible agent configurations as the state space of a huge Markov chain. An explicit formal representation of a resulting 'micro-chain' including microscopic transition rates is derived for a class of models by using the random mapping representation of a Markov process. The type of probability distribution used to implement the stochastic part of the model, which defines the updating rule and governs the dynamics at a Markovian level, plays a crucial part in the analysis of 'voter-like' models used in population genetics, evolutionary game theory and social dynamics. The book demonstrates that the problem of aggregation in ABMs - and the lumpability conditions in particular - can be embedded into a more general framework that employs information theory in order to identify different levels and relevant scales in complex dynamical systems. N° de réf. du vendeur 9783319248752
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