语言变迁和演化模型中的一致性阈值：噪声、动力学和相互作用网络的影响
摘要：语言演化的简单模型在沟通功能上具有一个报酬，而在学习中具有一个测量语言习得准确性的错误。在平均场近似中，该模型表现出一个关键的一致性阈值，即在学习过程中需要最小的准确性来保持语言的一致性。在这项工作中，我们通过进行数值模拟和理论分析两种结构的人群：全连接网络和正则随机图，来详细分析不同的基于适应度的动力学对语言一致性阈值的影响以及相互作用网络的特性。我们发现，虽然复制子-突变研究的模型阈值相对于联系网络的结构是稳健的，但相关的基于适应度驱动模型的一致性阈值可能会受到这一特性的强烈影响。
作者：J M Tavares, M M Telo da Gama and A Nunes
论文ID：0712.4265
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2007-12-28