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Elementi di Teoria dei Giochi e delle reti

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Introduction to Game Theory and networks

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
INT0908
Docente
Prof. Paolo Cermelli (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
1° anno
Tipologia
A=Di base
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
MAT/07 - fisica matematica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
Calcolo per funzioni di più variabili, elementi di sistemi dinamici, elementi di calcolo delle probabilità  e catene di Markov a stati finiti.
Several variables functions analysis, concepts of dynamic systems, concepts of probability theory and Markov chains on finite states.
Propedeutico a
Mutuato da
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è fornire un’introduzione alle tecniche di base per la modellizzazione dei fenomeni sociali e di teoria delle reti.  

In particolare, esamineremo prima di tutto  le basi della teoria delle decisioni interattive, la cosidetta teoria dei giochi, che è  lo strumento fondamentale per formulare e testare modelli di interazione tra individui, ad esempio in competizione per una risorsa.  Estenderemo poi i concetti di base al caso in cui il gioco, e quindi l'interazione, sia ripetuta nel tempo, studiando due famiglie di modelli: quelli che fanno capo alla cosiddetta teoria dei giochi evolutivi, che permette di analizzare sotto quali condizioni gli equuilibri di Nash vengono effettivamente raggiunti da giocatori 'miopi', e la teoria degli automi decisionali, ad esempio Tit for Tat, win-stay/lose shift, e così via.

La seconda parte del corso tratta degli elementi di teoria delle reti: introdurremo le basi di teoria dei grafi direzionati, e studieremo le relazioni tra le proprietà topologiche dei grafi e le proprietà algebriche della matrice di adiacenza. Questo permette di introdurre la nozione di camminatore casuale su un grafo, e di descriverlo come una catena di Markov a stati finiti. Come applicazione studieremo l'algoritmo di Brin e Page per il Page Rank di Google. Come seconda applicazione, studieremo successioni di grafi casuali, e descriveremo i principali modelli generativi per il grafo Web, mostrando come la note distribuzione a legge di potenza delle pagine web implichi una legge di attaccamento preferenziale: il web si aggrega in modo che pagine più popolari attirano più link delle altre. Infine, discuteremo l'importanza relativa di alcune misure di clustering e connessione di grafi, con applicazioni alle reti sociali.

The course aims at providing  an introduction to the basic techniques for the modelization of social phenomena and network theory. First of all, we will examine the basics of interactive decision theory,  a.k.a. Game Theory, which is the fundamental tool to formulate and  test models of interactions among individuals.  Then, we will extend the basic concepts to situations in which the interaction, i.e., the game, is iterated, and study two families of mathematical models: evolutionary game theory,  for which concepts from the theory of dynamical systems are needed, and the iterated prisoner's dilemma, in which the interactions occur at discrete times and the strategies can be described as machines, i.e., decisional automata, such as  Tit for Tat, win-stay/lose shift, and so on.

The second part of the course is devoted to network theory: we will first introduce basic results on directed graphs, highlighting the relations between the topological properties of the graph and the algebraic properties of the adjacency matrix. This will allow to define random walks on graphs,  and show that this is a finite-states Markov chain. As an application, we will discuss the Page Rank (Google) algorithm and Salsa, two well known ranking algorithms for web pages. Then, we will study large-scale properties of the Web, namely the power law distribution of the indegrees. We will present the preferential attachment (Albert-Barabasi) and the random attachment models, and show that they lead to substantially different indegree distributions.

Finally, we will briefly discuss some clustering and centrality coefficients for social networks, and study an exactly solvable analogy of the Watts-Strogatz model for small-world networks.

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Risultati dell'apprendimento attesi


In uscita lo studente dovrebbe avere le basi su cui fondare lo studio ulteriore dei sistemi complessi formati da agenti in mutua interazione, con i metodi più sofisticati forniti in corsi successivi, ad esempio basati su tecniche di meccanica statistica (non trattata in questo corso).

At the end of the course, the student will have the basis on which he/she will build the study of complex networks with more sophisticated theoretical and numerical tools, for instance using concepts of statistical mechanics (not presented in this course).

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Programma

Teoria dei giochi. Forma strategica e forma estesa. Equilibri di Nash, equilibri perfetti e subgame perfect.

Teoria evolutiva dei giochi: dinamica del replicatore e dinamiche di apprendimento.

Il dilemma del prigioniero iterato: automi e teoremi folk di Nash.

Teoria delle reti, cenni su teoria dei grafi casuali. L'algoritmo Page Rank.  I principali modelli generativi per il web, e applicazioni alla autoorganizzazione di reti sociali e web. Misure di clustering e connessione.

Game theory: strategic and extended form. Nash Equilibria, perfect  and subgame perfect equilibria.

Evolutionary game theory: replicator dynamics and learning dynamics.

The Iterated Prisoner's Dilemma: automata and Nash folk theorems.

Network theory: some notions of random graphs. The Page Rank and Salsa algorithms. Generative models for random networks, with applications to the web and social networks.

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Modalità di insegnamento

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale con risoluzione di esercizi

Oral examination with solution of exercises

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Attività di supporto

Testi consigliati e bibliografia

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- Dispense del corso disponibili sul sito

- R. B. Myerson. Game theory: analysis of conflict. Harvard University Press

- H. Gintis. Game theory evolving. Princeton University Press

- D. Easley and J. Kleinberg.  Metworks, crowds and markets. Cambridge University Press

 - A. Bonato. A course on the Web graph. American Mathematical Society

Materiale aggiuntivo per la parte monografica:

On the Use of Latency Graphs for the Construction of Tor Circuits
Sergio Castillo-Perez, Joaquin Garcia-Alfaro

https://arxiv.org/abs/1208.3730

Exactly solvable analogy of small-world networks
S.N. Dorogovtsev, J.F.F. Mendes

https://arxiv.org/abs/cond-mat/9907445

An introduction to graph theory and complex networks
Marten Van Steen.

https://pdfs.semanticscholar.org/9dba/e30f8253791138e6c1031c5b7e4c7b321185.pdf

 

- Lesson notes by the lecturer available on the website.

- R. B. Myerson. Game theory: analysis of conflict. Harvard University Press

- H. Gintis. Game theory evolving. Princeton University Press

- D. Easley and J. Kleinberg.  Metworks, crowds and markets. Cambridge University Press

- A. Bonato. A course on the Web graph. American Mathematical Society



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Note

Il corso è mutuato dal Corso di Studi in Matematica. Si terrà a Palazzo Campana (Via Carlo Alberto, 10, Torino) nel periodo 24 febbraio - 6 Giugno 2013. L'orario non è ancora stato definito. Eventuali variazioni (spostamento in avanti) del periodo didattico saranno tempestivamente pubblicate sul sito.

The course is planned for the Degree in Mathematics. It will take place in Palazzo Campana (Via Carlo Alberto, 10, Torino) in the period from the 24th of February to the 6th of June 2013. The schedule has not been defined yet. Potential modifications (later beginning) of the educational period will be promptly published on the website.

Registrazione
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    Ultimo aggiornamento: 28/06/2022 16:07
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