利用对称性破缺降低多智能体系统的复杂性：在带有民调的意见动力学中的应用
物理与社会
2018-03-29 v2 动力系统
摘要
本文研究降低由大量相互作用智能体组成且其动力学具有对称性破缺特征的系统复杂性的可能性。我们考虑描述粒子(即 Lagrangian)层面系统行为的一阶随机微分方程，并通过动力学描述得到其连续(即 Eulerian)对应模型。然而，由于粒度的丧失导致其无法再现粒子系统的对称性破缺，仅靠所得的连续模型无法充分描述系统的演化。通过适当地耦合这两个模型，我们能够在保持对称性破缺及其部分大尺度统计特性的同时，大幅减少所需的粒子数量。我们在意见动力学背景下描述了这种多尺度技术，其中对称性破缺是由媒体报道的某些民意调查结果所引发的。
引用
@article{arxiv.1706.03115,
title = {Reducing complexity of multiagent systems with symmetry breaking: an application to opinion dynamics with polls},
author = {Emiliano Cristiani and Andrea Tosin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03115},
year = {2018}
}