はじめに(sim1)
簡単な例1(simple1)
- done
- 条件
- 沈黙なし
- 意見は$[0,1]$の一様乱数(重要)
- 発言者を選ぶ確率は等しい
- 結果
- 発言がなされたときにリンクが張られる数は二項分布$B(k,p(x_{k+1},r))$に従う
- $y$を$k,r$にしたがって変化する適当な関数におけば、リンクの個数が$y$個を超えるのに必要な時間は幾何分布に従う
簡単な例2(simple2)
- done
- 条件
- 沈黙あり([0,1]の間の一様乱数の期待値0.5)
- 意見は$[0,1]$の一様乱数(重要)
- 発言者を選ぶ確率は距離の関数
- 結果
- 位置によって発言者の発現頻度などは異なる(当たり前)
- リンクの数等についての性質は例1と同じ(当たり前)
- 各時刻$k$において張られるリンクの数の$r$依存性などに対する計算
参加者間のネットワークについて(person_network)
- done
- 参加者間のネットワークのみを考えると、(結局)マルコフ連鎖でかける
参加者間のネットワークについて(2)(person_network2)
- 途中 & 意味はない
- 距離のみで確率が決まるような場合
意見の作るネットワークについて(idea)
簡単な例3
- 例1、2とは異なったアルゴリズムでの会議のシミュレーション
- 途中
- 条件
- 参加者の意見の数は有限
- 意見によって発言者が決まるとする
- 意見間のリンクは考えていない
- 以前の意見が次の発言の意見にどう影響するかで場合分け
- 結果
- いくつかのパラメータの効果を観察によって定性的に理解した
近距離であることによる抑制の効果を入れた場合(近距離抑制効果)