論文の概要: Power in Liquid Democracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07070v1
- Date: Wed, 14 Oct 2020 13:17:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 14:05:01.073402
- Title: Power in Liquid Democracy
- Title(参考訳): 液体民主主義の力
- Authors: Yuzhe Zhang and Davide Grossi
- Abstract要約: 本稿では,代用投票システムのための権限理論を考案する。
我々は、有権者と議員の両方の影響を測定することができるパワーインデックスを定義する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.4219428942199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The paper develops a theory of power for delegable proxy voting systems. We
define a power index able to measure the influence of both voters and
delegators. Using this index, which we characterize axiomatically, we extend an
earlier game-theoretic model by incorporating power-seeking behavior by agents.
We analytically study the existence of pure strategy Nash equilibria in such a
model. Finally, by means of simulations, we study the effect of relevant
parameters on the emergence of power inequalities in the model.
- Abstract(参考訳): 本稿では,代用投票システムのための権限理論を考案する。
我々は、有権者と議員の両方の影響を測定することができるパワーインデックスを定義する。
この指標を用いて,エージェントによるパワーサーキング動作を取り入れることで,従来のゲーム理論モデルを拡張した。
このようなモデルにおける純粋な戦略ナッシュ均衡の存在を解析的に研究する。
最後に,シミュレーションを用いて,モデル内のパワー不等式の発生に対する関連するパラメータの影響について検討する。
関連論文リスト
- Interpretable Imitation Learning with Dynamic Causal Relations [65.18456572421702]
得られた知識を有向非巡回因果グラフの形で公開することを提案する。
また、この因果発見プロセスを状態依存的に設計し、潜在因果グラフのダイナミクスをモデル化する。
提案するフレームワークは,動的因果探索モジュール,因果符号化モジュール,予測モジュールの3つの部分から構成され,エンドツーエンドで訓練される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T20:59:42Z) - Mathematical Modeling and Optimal Control of Untrue Information :
Dynamic SEIZ in Online Social Networks [0.43512163406551996]
噂を広めることに特化したSEIRモデルに基づくモデルを操作する。
第2部では,噂の拡散に対抗するための制御戦略を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-09T09:16:44Z) - Value-Distributional Model-Based Reinforcement Learning [63.32053223422317]
政策の長期的業績に関する不確実性の定量化は、シーケンシャルな意思決定タスクを解決するために重要である。
モデルに基づくベイズ強化学習の観点から問題を考察する。
本稿では,値分布関数を学習するモデルに基づくアルゴリズムであるEpicemic Quantile-Regression(EQR)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-12T14:59:19Z) - Impact of conditional modelling for a universal autoregressive quantum
state [0.0]
ニューラルネットワークにおける畳み込み層の類似体としてフィルタを導入し、任意の量子状態に翻訳的対称性付き相関を組み込む。
得られた帰納バイアスが変動柔軟性,対称性,保存量に与える影響を解析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T14:17:32Z) - Symbolic Explanation of Affinity-Based Reinforcement Learning Agents
with Markov Models [0.0]
我々は,学習戦略のグローバルな内在的親和性を主張する政策正則化手法を開発した。
これらの親和性は、政策の振る舞いを推論する手段を提供するので、本質的に解釈可能である。
本手法は,個人が投資戦略を定めているパーソナライズされた繁栄管理において実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T12:41:06Z) - Your Autoregressive Generative Model Can be Better If You Treat It as an
Energy-Based One [83.5162421521224]
本稿では,自己回帰生成モデルの学習のための独自のE-ARM法を提案する。
E-ARMは、よく設計されたエネルギーベースの学習目標を活用する。
我々は、E-ARMを効率的に訓練でき、露光バイアス問題を緩和できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-26T10:58:41Z) - Clustering Effect of (Linearized) Adversarial Robust Models [60.25668525218051]
本稿では, 敵の強靭性に対する新たな理解を提案し, ドメイン適応や頑健性向上といったタスクに適用する。
提案したクラスタリング戦略の合理性と優越性を実験的に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T05:51:03Z) - Power law dynamics in genealogical graphs [0.0]
いくつかの個体群における個人の影響を測定し、その進化のダイナミクスを研究するためにアルゴリズムを用いる。
観測された電力法則の出現は時間とともに動的に振舞うことを示す。
また、エリート主義が観測されたパワー・ロー・スケーリング・ファクターに大きな影響を及ぼす証拠を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T05:35:31Z) - On the model-based stochastic value gradient for continuous
reinforcement learning [50.085645237597056]
モデルベースエージェントは,サンプル効率と最終報酬の両方の観点から,最先端のモデルフリーエージェントより優れていることを示す。
以上の結果から,モデルに基づく政策評価がより注目に値することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-28T17:58:29Z) - Generalization Properties of Optimal Transport GANs with Latent
Distribution Learning [52.25145141639159]
本研究では,潜伏分布とプッシュフォワードマップの複雑さの相互作用が性能に与える影響について検討する。
我々の分析に感銘を受けて、我々はGANパラダイム内での潜伏分布とプッシュフォワードマップの学習を提唱した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T07:31:33Z) - Learning Opinion Dynamics From Social Traces [25.161493874783584]
本稿では,現実の社会的トレースに,生成的,エージェントライクな意見力学モデルを適用するための推論機構を提案する。
本稿では,古典的エージェントに基づく意見力学モデルから,その生成的モデルへの変換による提案について紹介する。
われわれのモデルをRedditの現実世界のデータに適用して、バックファイア効果の影響に関する長年にわたる疑問を探る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T14:48:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。