带有坚定少数派的高维命名博弈分析

命名博弈已成为语言演化和数学社会行为分析的原型。在本文提出的模型中，有 $N$ 个个体和 $K$ 个词。我们的贡献在于开发了一种鲁棒方法，处理 $K = O(N)$ 的情况。初始条件在系统的有序化过程中起着关键作用。我们发现，与低熵状态相比，具有高香农熵的系统具有更高的共识时间以及更低的狂热者临界比例。我们还表明，对于每个词，坚定代理的临界数量随意见数量的增加而减少，并随社区规模的增大而增大。这些结果补充了早期的结论，即意见的多样性对演化至关重要；没有它，系统就会停滞在现状 [S. A. Marvel 等人, Phys. Rev. Lett. 109, 118702 (2012)]。相反，我们的结果表明，坚定的少数派能够更轻易地征服高度多样化的系统，显示出它们固有的不稳定性。