集体决策中的个体偏置与涨落：从算法到哈密顿量
统计力学
2023-06-28 v1 无序系统与神经网络
其他凝聚态物理
摘要
本文重新考量近期为理解高等生物集体决策某些特征而提出的自旋模型 [A.T. Hartnett 等, Phys. Rev. Lett. 116 (2016) 038701]。在该模型中，智能体 的状态由一对变量描述，分别对应其观点 以及对其任一对立取值的偏置 。集体决策被解释为非线性的选民模型在社会压力与概率算法下趋于平衡态的过程。在此，我们进一步推进这一物理类比，给出该模型的统计物理诠释，用相互作用的哈密顿量描述之，并通过显式计算其配分函数来寻找平衡态。我们表明，基于对社交互动本质的不同假设可构造两种不同的哈密顿量，并可用不同方法求解。在此诠释中，温度作为涨落的度量，这是原模型此前未考虑的。我们给出了该模型在完全图上的热力学精确解。基于个体的模拟证实了一般解析预测。模拟还使我们能够研究有限尺寸系统中系统尺寸与初始条件对集体决策的影响，特别是关于向亚稳态的收敛。
引用
@article{arxiv.2302.12945,
title = {Individual bias and fluctuations in collective decision making: from algorithms to Hamiltonians},
author = {Petro Sarkanych and Mariana Krasnytska and Luis Gómez-Nava and Pawel Romanczuk and Yurij Holovatch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12945},
year = {2023}
}