数学 > 数值分析
[提交于 2024年12月12日
]
标题: 信息设计中的熵正则化最优传输
标题: Entropy-Regularized Optimal Transport in Information Design
摘要: 在本文中,我们探讨了一个场景,其中发送者提供一个信息策略,接收者在观察到该策略的一个实现后,决定是否采取特定行动,例如进行购买。 发送者的目的是最大化她从接收者行动中获得的效用,并通过精心选择信息策略来实现这一目标。 在Kleiner等人工作的基础上,我们的研究重点是与底层域的功率图划分相关的信息策略。 为了解决这个问题,我们采用熵正则化最优传输,这使我们能够开发出一种高效的算法来找到最优解。 我们展示了实验数值结果,突出了最优配置的定性特性,提供了对其结构的有价值的见解。 此外,我们将数值研究扩展到推导垄断者在处理多种产品时的最优信息策略,其中发送者披露产品品质的信息。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.