Gillespie Algorithms for Stochastic Multiagent Dynamics in Populations and Networks

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2023

1009239147 / 9781009239141

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Many multiagent dynamics can be modeled as a stochastic process in which the agents in the system change their state over time in interaction with each other. The Gillespie algorithms are popular algorithms that exactly simulate such stochastic multiagent dynamics when each state change is driven by a discrete event, the dynamics is defined in continuous time, and the stochastic law of event occurrence is governed by independent Poisson processes. The first main part of this volume provides a tutorial on the Gillespie algorithms focusing on simulation of social multiagent dynamics occurring in populations and networks. The authors clarify why one should use the continuous-time models and the Gillespie algorithms in many cases, instead of easier-to-understand discrete-time models. The remainder of the Element reviews recent extensions of the Gillespie algorithms aiming to add more reality to the model (i.e., non-Poissonian cases) or to speed up the simulations. This title is also available as open access on Cambridge Core.…

N° de réf. du vendeur LU-9781009239141

Titre
Gillespie Algorithms for Stochastic Multiagent Dynamics in Populations and Networks
Auteur
Christian L. Vestergaard, Naoki Masuda
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2023
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1009239147
ISBN à 13 chiffres
9781009239141
Poids de l'article
166 grammes

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