具有置信阈值的观点动力学：Axelrod模型的一种替代方案

投票者模型和Axelrod模型是描述观点在网络中传播的两个主要随机过程。前者包含社会影响，即个体在互动时倾向于变得更加相似；而后者还考虑了同质性，即个体更倾向于与更相似的个体互动。在过去的十年中，Axelrod模型基于数值模拟得到了广泛研究。相比之下，我们为投票者模型的一个推广给出了严格的分析结果，该推广与Axelrod模型密切相关，因为它结合了社会影响和置信阈值，其建模方式与同质性有些类似。网络的每个顶点（由一个有限连通图表示）都具有一个观点，并可能与其相邻顶点互动。与投票者模型一样，互动导致两个互动顶点之间达成一致——社会影响——但与投票者模型不同的是，互动发生当且仅当顶点的观点在某个距离之内——置信阈值。在确定性静态方法中，我们首先给出了网络能够支持的最大观点数量的下界和上界，该数量是置信阈值和图的各种特征的函数。然后，在概率动态方法中，针对从随机配置开始的随机过程，研究了平衡时共存的观点数量。