効用関数 U: X → ℝ が消費者の選好を定義し、効用空間 X 上のレベルセットが無差別曲線を形成する。無差別曲線 U⁻¹(c) は効用関数 U のレベルセットとして定義される。
無差別曲線は効用空間内でのプレーンに対応し、その勾配 ∇U は無差別曲線に直交する。
ゲーム理論では、プレイヤー i の戦略空間を多様体 S_i とし、全プレイヤーの戦略空間を S = ∏_i S_i とする。プレイヤーの利得関数 π_i: S → ℝ はゲームの結果として得られる。
プレイヤーの戦略の選択は戦略空間 S 上の点で表現され、ゲームの均衡は戦略空間上での最大化問題としてモデル化される。
完全ベイズ均衡では、情報の不完全性を考慮し、プレイヤーの信念と戦略を統合する。プレイヤー i のタイプ空間を Θ_i とし、信念空間を Δ(Θ_i) とする。信念 μ_i はプレイヤー i のタイプ θ_i に対する確率分布を示す。
情報理論の要素をゲーム理論に統合するために、以下のように対応させる:
1. エントロピーと不確実性:
ゲーム理論と情報理論を統合するために、以下の枠組みを考える:
1. 共通の多様体: 効用空間 X、戦略空間 S、信念空間 Δ(Θ)、情報空間 ℙ を統一的な多様体としてモデル化する。
2. ファイバーバンドル: 各理論の構造をファイバーバンドルとして表現し、効用、戦略、信念、情報を抽象的に結びつける。
3. リーマン計量: 各多様体上のリーマン計量を用いて、効用、戦略、信念、情報の変化を統一的に扱う。
digraph G { // グラフの設定 rankdir=LR; node [shape=box, color=lightgrey]; // ノードの定義 UtilitySpace [label="効用空間\n(X, U)", shape=ellipse]; StrategySpace [label="戦略空間\n(S, π)", shape=ellipse]; BeliefSpace [label="信念空間\n(Δ(Θ), μ)", shape=ellipsel]; InformationSpace [label="情報空間\n(ℙ, H)", shape=ellipse]; // ノード間の関係 UtilitySpace -> StrategySpace [label="効用関数\nU(x)"]; StrategySpace -> BeliefSpace [label="戦略の期待値\nE[π_i | θ_i]"]; BeliefSpace -> InformationSpace [label="エントロピー\nH(μ)"]; InformationSpace -> UtilitySpace [label="情報の多様体\nℙ"]; // フォーマット設定 edge [color=black, arrowhead=normal]; }
digraph G { rankdir=LR; node [shape=ellipse, style=filled, color=white, fontcolor=black, penwidth=2, fillcolor=white, color=black]; // Nodes UtilitySpace [label="Utility Space (X)"]; StrategySpace [label="Strategy Space (S)"]; BeliefSpace [label="Belief Space (Δ(Θ))"]; InformationSpace [label="Information Space (ℙ)"]; FiberBundle [label="Fiber Bundle"]; RiemannMetric [label="Riemannian Metric"]; KL_Divergence [label="Minimize D_{KL}(μ_i || ν_i)"]; ParetoOptimality [label="Pareto Optimality"]; Constraints [label="Constraints"]; Optimization [label="Optimization"]; // Edges UtilitySpace -> FiberBundle; StrategySpace -> FiberBundle; BeliefSpace -> FiberBundle; InformationSpace -> FiberBundle; FiberBundle -> RiemannMetric; RiemannMetric -> KL_Divergence [label="Measure Change"]; KL_Divergence -> Optimization; Constraints -> Optimization; Optimization -> ParetoOptimality [label="Achieve"]; // Subgraph for constraints subgraph cluster_constraints { label="Constraints"; node [style=filled, color=white, fontcolor=black, penwidth=2]; StrategyChoice [label="Strategy Choice"]; BeliefUpdate [label="Belief Update"]; StrategyChoice -> BeliefUpdate; BeliefUpdate -> Constraints; } }