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이 논문에서는 사회 네트워크에서 신경 인지를 연구합니다. 확률적 모델이 도입되며, 이 모델이 파블로프 조건화와 사회 네트워크에서 잘 알려진 두 가지 모델인 Rescorla-Wagner 모델과 Friedkin-Johnsen 모델을 특수한 경우로 포함함을 보여줍니다. 이러한 모델의 해석과 비교에 대해 논의합니다. 우리는 방해가 모든 시간에 서로 독립적으로 동일하게 분포되는 경우와 랜덤 변수가 마르코프 체이에 따라 진화하는 경우 두 가지를 고려합니다. 두 경우 모두 시스템이 평균 제곱 안정적이며 상태의 기대값이 합의에 수렴함을 보여줍니다.
Wei 외 (화요일), 이 질문을 연구하였습니다.