Moraalinen uhkapeli: laajennuksia

Samankaltaiset tiedostot
Sopimuksenteon dynamiikka: moraalinen uhkapeli

Y56 Mikron jatkokurssi kl 2008: HARJOITUSTEHTÄVÄT 2 Mallivastaukset

Syksyn 2015 Pitkän matematiikan YO-kokeen TI-Nspire CAS -ratkaisut

Moraalinen uhkapeli: perusmalli ja optimaalinen sopimus

Analyysi 2. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Kevät Anna sellainen välillä ] 2, 2[ jatkuva ja rajoitettu funktio f, että

II.1. Suppeneminen., kun x > 0. Tavallinen lasku

3.3 KIELIOPPIEN JÄSENNYSONGELMA Ratkaistava tehtävä: Annettu yhteydetön kielioppi G ja merkkijono x. Onko

1. Derivaatan Testi. Jos funktio f on jatkuva avoimella välillä ]a, b[ ja x 0 ]a, b[ on kriit. tai singul. piste niin. { f (x) > 0, x ]a, x 0 [

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2017 Harjoitus 6, ratkaisuista. 1. Onko jokin demojen 5 tehtävän 3 relaatioista

5 Riemann-integraali ANALYYSI B, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT Ala- ja yläintegraali

Käydään läpi: ääriarvo tarkastelua, L Hospital, integraalia ja sarjoja.

Rekursioyhtälön ratkaisutapa #1: iteratiivinen korvaus

5 Epäoleellinen integraali

TEHTÄVÄ 1. Olkoon (f n ) jono jatkuvia funktioita f n : [a, b] R, joka suppenee välillä [a, b] tasaisesti kohti funktiota f : [a, b] R.

3 Integraali ja derivaatta

Riemannin integraalista

Tee B-osion konseptiin etusivulle pisteytysruudukko! Muista kirjata nimesi ja ryhmäsi. Välivaiheet perustelevat vastauksesi!

Haitallinen valikoituminen: yleinen malli ja sen ratkaisu

Matematiikan perusteet taloustieteilijöille P

4 DETERMINANTTI JA KÄÄNTEISMATRIISI

Matriisit. Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i = 1,..., k ja j = 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =

Riemannin integraali

x k 1 Riemannin summien käyttö integraalin approksimointiin ei ole erityisen tehokasta; jatkuvasti derivoituvalle funktiolle f virhe b

S Laskennallinen systeemibiologia

2.4 Pienimmän neliösumman menetelmä

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa II

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT Funktiojonot 1

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 8

a = x 0 < x 1 < x 2 < < x n = b f(x) dx = I. lim f(x k ) x k=1

Näytä tai jätä tarkistettavaksi tämän jakson tehtävät viimeistään tiistaina ylimääräisessä tapaamisessa.

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Harri Lehtinen. Kongruenssista

S Fysiikka III (EST), Tentti

Harjoitus 1 ( )

T Kevät 2009 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (Predikaattilogiikka )

missä t on matkaan raosta varjostimelle kuluva aika. Jos suihkun elektronien liikemäärä x- sunnassa on p x,on min y0min 0min

Projektin arvon aleneminen

766328A Termofysiikka Harjoitus no. 12, ratkaisut (syyslukukausi 2014)

Lineaariset Lien ryhmät / Ratkaisut 6 D 381 klo

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali

MS-A010{2,3,4,5} (SCI, ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali

b 1. b m ) + ( 2b Ax) + (b b)

Esimerkki 8.1 Määritellään operaattori A = x + d/dx. Laske Af, kun f = asin(bx). Tässä a ja b ovat vakioita.

1.3 Toispuoleiset ja epäoleelliset raja-arvot

Matematiikan tukikurssi

OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA

( ) Pyramidi 4 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 321 Päivitetty Saadaan yhtälö. 801 Paraabeli on niiden pisteiden ( x,

Integraalilaskentaa. 1. Mihin integraalilaskentaa tarvitaan? MÄNTÄN LUKIO

Analyysin perusteet kauppatieteilijöille P

Johdatusta variaatiolaskentaan

Teoriaa tähän jaksoon on talvikurssin luentomonisteessa luvussa 10. Siihen on linkki sivulta

sin θ θ θ r 2 sin 2 θ φ 2 = 0.

2.2 Monotoniset jonot

(1.1) Ae j = a k,j e k.


4 Pinta-alasovelluksia

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan:

Moraalinen uhkapeli: laajennuksia ja sovelluksia

Kokonaislukuoptimointi

LU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24

Matematiikan tukikurssi

Numeeriset menetelmät

3.5 Kosinilause. h a c. D m C b A

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 22. syyskuuta 2016

Kokonaislukuoptimointi

Numeerinen integrointi

Äärellisesti generoitujen Abelin ryhmien peruslause

Investointimahdollisuudet ja niiden ajoitus

Determinantti 1 / 30

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op

Vastaa tehtäviin 1-4 ja valitse toinen tehtävistä 5 ja 6. Vastaat siis enintään viiteen tehtävään.

4. Reaalifunktioiden määrätty integraali

KKT: log p i v 1 + v 2 x i = 0, i = 1,...,n.

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 3. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Luento 12: Duaalitehtävä. Tarkennuksia Lagrangen kertoimen tulkintaan. Hajautettu optimointi.

Diskreettiaikainen dynaaminen optimointi

1. Yhtälöiden ratkaisemisesta Olkoon f välillä [a, b] jatkuva funktio, jolle f(a) f(b) < 0. Bolzanon lauseen [A1]

EDE Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy Matematiikan ja matriisilaskennan kertausta

Luento 12: Duaalitehtävä. Tarkennuksia Lagrangen kertoimen tulkintaan. Hajautettu optimointi.

2.5 Säännöllisten kielten rajoituksista

A-Osio. Valitse seuraavista kolmesta tehtävästä kaksi, joihin vastaat. A-osiossa ei saa käyttää laskinta.

Pinta-alan laskeminen

5.4 Ellipsi ja hyperbeli (ei kuulu kurssivaatimuksiin, lisätietoa)

Esimerkkejä kokonaislukuoptimointiongelmista

4 Taso- ja avaruuskäyrät

HYPERBOLISEN GEOMETRIAN PUOLITASOMALLI

Sopimuksenteon dynamiikka: johdanto ja haitallinen valikoituminen

Matemaattiset menetelmät I. Seppo Hassi

Numeeriset menetelmät

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m )

763333A KIINTEÄN AINEEN FYSIIKKA Ratkaisut 1 Kevät 2014

2 Epäoleellinen integraali

Harjoitus 5 ( )

Kertymäfunktio. Kertymäfunktio. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 2/2. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 1/2. Kertymäfunktio: Esitiedot

Riemannin integraalista

Transkriptio:

Morlinen uhkeli: ljennuksi Mt-2.4142 Otimointioin seminri Juho Kokkl 4.3.2008 steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Esitksen rkenne Informtiivisuus Ääretön määrä toimintoj Rjoitettu vstuu Usen äämiehen mlli Ääretön määrä tuloksi Useit signlej, eätädellinen tieto tuloksest oimusten robustius Kotitehtävä steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Informtiivisuus 1/2 Toimint i, tulos k todennäköisdellä ik Päämies hvitsee tuloksen j todennäköisdellä R jk m ' ij R jk, stokstinen mtriisi R k 1 ik Hödn odotusrvo sm molemmiss m m ' ' mlleiss: i, informtiivisemi kuin, ij j j 1 j 1 ij j steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Informtiivisuus 2/2 Olkoon lkkiorkenne jok tuott i :n Plkkiorkenne : m u m m ij j j 1 j 1 k 1 ij R kj u ' k u tuott i :n,-mlliss Pienemi riski riskiä krttvlle gentille Päämies ääsee hlvemmll j m k 1 ' ik m k 1 u ' k ij R kj u ' k steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Ääretön määrä toimintoj Agentti voi vlit toiminnn joukost Agentin hötfunktio Knnustinrjoitteit linumeroituv määrä 1. steen ehto Ei huomioid 2. steen ehto j 1 Globlej ehtoj m m j 1 m j1 u ' j j u '' j j j u 1 0 j [,] steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

MLRC CDC Ääretön määrä toimintoj 1. steen ehdon riittävs k < i, l < j : i < j < j λ k, λ i [ 0,1] MLRC, CDC 1. steen ehto riittää ij il : 1 λ k kj kl P jl λp il 1 λ P kl Jeitt 1988: CDC:n sijst rjoituksi gentin hötfunktioon steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Ääretön määrä toimintoj 2 tuloksen mlli Kksi tulost s,, lkkiot s, Onnistumisen tn. ksvv j konkvi 1. steen ehto Rtionlisuusehto ' u u 1 u 1 u U steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Ääretön määrä toimintoj 2 tuloksen mlli - rtkisu Otimliselle Päämiehen höt Tehtävä 5.4.3: otimlinen ksvv ' 1 ' U u U u vkio 1 G steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Rjoitettu vstuu Riskineutrli gentti Agentin mhdollinen tio rjoitettu 1. steen ehto Rtionlisuusehto Vstuun rjoitus ' s 1 s f 1 s 1 ' U steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Rjoitettu vstuu Rtkisu 1/2 steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008 Yhdistetään rtionlisuus- j knnustinehto Päämiehen höt : ' G U s s s s : ' 1 1 ' 1 1

Rjoitettu vstuu Rtkisu 2/2 Päämiehen otimointitehtävä: Merkitään :n mksimikoht 1, -G:n mksimikoht 2. Tällöin rtkisut,, kun 1 G 1 G, kun 2, G 2, kun m s. t. G 2 < < G 1 G 2 > m, G steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Rjoitettu vstuu Rtkisun tulkint 1/2 ' 2 1, joten 2 rjoittmton otimi Pienellä vstuurjoitus ei vikut, otimlinen toimint vst rjoittmtont otimi :n ksvess otimlinen toimint vähenee Isoill gentin informtiovuokr G 2 steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Rjoitettu vstuu Rtkisun tulkint 2/2 Päämiehen höt G, kun 2 2 Vstuurjoitus ei vikut Päämiehen höt 2, kun 1 Päämiehen höt G, kun G 1 G 2 Jos ksvv kun < 2, äämiehen höt lskee :n funktion G 1 G 2 steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Usen äämiehen mlli Jtkuv joukko toimintoj 2 loutulost, onnistumisen tn. 2 äämiestä, hödt s, f, s, f Yhteistömlli s s, f f * Otimlinen toimint G Otimlinen lkkio *, * steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Usen äämiehen mlli Ei hteistötä Päämiesten lkkiot Päämiehen höt Päämiehen höt,,, 1 1 Nshin tsinoss Päämies mksimoi hötnsä ehdoll Päämies mksimoi hötnsä ehdoll,, steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Usen äämiehen mlli Ei hteistötä - rtkisu Päämiehen höt Vrt. lkueräinen 2 tuloksen mlli Otimiss mmetri 1 1 1 s G G steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Usen äämiehen mlli Ei hteistötä vs. hteistö Otimiss Päämiesten tulee hötä onnistumisest Agentin toimint on ienemi kuin äämiesten toimiess hteistössä *, G G s s s s < < < < < steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Ääretön määrä tuloksi Jtkuv joukko tuloksi Plkkiorkenne funktio unktionlinlsi Otimin olemssolo vike todist Yleisessä tuksess rtkisu, jos kohdefunktio jtkuv j vruus komkti Rjoitukset lkkiorkenteen muotoon steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Useit signlej Päämies hvitsee tuloksen lisäksi signlin Päämiehen tehtävän rtkisu n 1 j, µ λ k 1 u' j k 1, k i kj Riiuu :stä jos riiuu, eli jos ei ole thjentävä tunnusluku ij kj ij steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Eätädellinen tieto tuloksest Päämiehen hvitsem signli eätädellisesti korreloitunut hödn knss Bker 1992: otimlinen knnuste tehottommi j gentin toimint ienemi kuin tädellisen tiedon tuksess steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

oimusten robustius 1/2 Otimlinen lkkio Riiuu likelihood-suhteist Kikkien signlien funktio Todellisuudess soimukset ksinkertisemi Holmstrom-Milgrom: ksinkertiset soimukset robustimi steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

oimusten robustius 2/2 Tulos d Agentin höt t [ ] dt σdw, t 0,1 t Otimlinen lkkio linerinen Vmi toimintrkenne t 1 u tdt 1, u e 0 Päämiehellä vähemmän informtiot Yksinkertisemi soimus k steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008

Kotitehtävä 2 tuloksen mlliss: Todist, että 1. steen ehto on riittävä knnustinrjoite b Osoit että äämiehen otimiss rtionlisuusehto on ktiivinen steeminlsin Lbortorio Teknillinen korkekoulu Esitelmä 12 Juho Kokkl Otimointioin seminri - Kevät 2008