Belangrijkste concepten
ランダムグラフ上のFriedkin-Johnsen モデルの最終意見は、期待グラフ上のFriedkin-Johnsen モデルの最終意見に集中する。特に、頑固な代理人がその他の代理人によく接続されている場合に成り立つ。
Samenvatting
本論文は、部分的に頑固な代理人を持つFriedkin-Johnsen (FJ) モデルの最終意見形成を研究している。FJモデルの基礎となるネットワークはランダムグラフモデルから生成され、各リンクは独立にベルヌーイ分布から追加される。
主な結果は以下の通り:
ネットワークサイズが大きい場合、FJモデルの最終意見は期待グラフ上のFJモデルの最終意見に集中する。ただし、頑固な代理人が他の代理人によく接続されている必要がある。
頑固な代理人と非頑固な代理人が共存する場合、最終意見の距離に関する確率的上界を提案した。この上界は、頑固な代理人と非頑固な代理人の接続確率に大きく依存する。
全ての代理人が頑固な場合、代理人の頑固さが大きくなるほど、最終意見の距離は減少する。
数値実験により、これらの理論的発見を裏付けている。
Statistieken
頑固な代理人の最小期待次数は、δs ≥c1 log n を満たす。
非頑固な代理人の頑固な次数の最小期待値は、δrs ≥c2 log n を満たす。