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Un jeu de somme nulle est un jeu où la somme des gains et des pertes de tous les joueurs est égale à 0. Cela signifie donc que le gain de l'un constitue obligatoirement une perte pour l'autre. Par exemple si l'on définit le gain d'une partie d'échecs comme 1 si on gagne, 0 si la partie est nulle et -1 si on perd, le jeu d'échecs est un jeu à somme nulle. En économie, cette notion simplificatrice est importante : les jeux à somme nulle correspondent à l'absence de production ou de destruction de produits. En 1944, John von Neumann et Oskar Morgenstern ont démontré que tout jeu à somme nulle pour n'est en fait qu'une forme généralisée de jeux à somme nulle pour deux personnes, et que tout jeu à somme non nulle pour peut se ramener à un jeu à somme nulle pour , la n+1-ième personne représentant le gain ou la perte globale. Pour une critique pertinente de ce point de vue lire : Jeux de stratégie à somme nulle et non nulle. De ce fait, les jeux à somme nulle pour deux personnes ou deux entités constituent la partie essentielle de la théorie mathématique des jeux à somme nulle. Selon le théorème du minimax de von Neumann, il est prouvé déjà en 1926 qu'il est admis des équilibres. En 1950, John Forbes Nash démontre que tout jeu à somme non nulle pour , possède au moins un équilibre de Nash en stratégies mixtes. Le journaliste et auteur Robert Wright a utilisé ce concept en sociologie pour parler des bénéfices de l'interdépendance dans une société développée. La modélisation de phénomènes réels par des jeux à somme nulle n'est que rarement raisonnable, tant elle nécessite de formuler des hypothèses simplificatrices éloignées de toute vraisemblance. Elle est toutefois utilisée à des fins pédagogiques, avec les avertissements qui s'imposent quant au peu de pertinence du modèle. La modélisation des exemples ci-dessous à l'aide de matrices des gains est exposée aux articles Jeu sous forme normale et Théorème du minimax de von Neumann. On considère deux firmes A et B, en concurrence sur le marché d'un produit dont le coût de production unitaire est de .
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The concept of "basis" for a vector space is one of the most profound
and fruitful ideas in linear algebra. Basis vectors are the "building
blocks" that all other vectors are built from; by "disassembling" a
vector into a linear combination of basis elements we are able to "look
inside" the vector and highlight many of its relevant features.
A vector space has an infinite number o [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will investigate the effect of phase on the
perceptual quality of a sound. It is often said that the human ear is
commercial-grade audio equipment takes place in the magnitude domain
only.
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
In [2]:
plt.rcParams["figure.fig [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo