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Cournot
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新框架评估量子与经典计算之间的能源竞争
一篇新论文介绍了一个模拟框架，用于分析在能源有限的市场中竞争的量子和经典计算公司的能源消耗。该研究将这些提供商建模为差异化古诺竞争者，其服务能力受到量子和经典技术特有的能源扩展定律的影响。该研究描述了容量约束下的纳什均衡，并确定了量子计算在能源效率方面更具优势的需求规模，数值实验以捕获离子和里德堡平台为校准。
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人工智能在策略博弈中的学习收敛于纳什均衡
本文探讨了在玩家对对手信息有限的线性二次随机博弈中的学习动态。研究人员开发了一种 $\epsilon$-greedy 迭代最小二乘算法，即使在没有完全了解系统参数的情况下也能收敛到纳什均衡。该研究将其应用于动态库诺竞争，发现有限的信息和较高的价格粘性会降低公司利润和市场福利，尽管披露总产量可以加速收敛并减轻这些损失。