SlideShare a Scribd company logo
ήʔϜཧ࿦#4*$ԋश
ඇ෼ׂࡒͷऔҾɿධՁ஋͕Ұ༷෼෍
‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬
 ໰୊
 ղ౴
‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬
‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬ઓུͷ૊ ͱ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͷ૊ Ͱ 
͕ ͷ΋ͱͰஞ࣍߹ཧతͰ͋Γ  ͕ ʹ੔߹తͰ͋Δ΋ͷΛ ऑ ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫͏͍ͱߧۉ‬
ߦಈઓུͷஞ࣍߹ཧੑల։‫ܗ‬ήʔϜ ʹ͓͍ͯ ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͕༩͑ΒΕ͍ͯΔͱ͢Δ
͜ͷͱ͖ ઓུͷ૊ ͕ ϓϨΠϠʔ ͷ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯҎԼΛຬͨ͢ͱ͖ 
 ͸৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͷ΋ͱͰ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯஞ࣍߹ཧతͰ͋Δͱ͍͏
 
৴೦ͷମ‫ͱܥ‬੔߹ੑల։‫ܗ‬ήʔϜ ʹ͓͍ͯ ઓུͷ૊ ͕༩͑ΒΕ͍ͯΔͱ͢Δ
͜ͷͱ͖ ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͕ ೚ҙͷϓϨΠϠʔ ͷ೚ҙͷ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯ
 Ͱ͋Ε͹ ͢΂ͯͷ ͷ఺ ʹ͍ͭͯ
 
ͱͳΔͱ͖  ͸ઓུͷ૊ ʹ͓͍ͯ੔߹తͰ͋Δͱ͍͏
b μ (b, μ)
b μ μ b
Γ μ
b = (b1
, ⋯, bn
) i ui
l
b μ ui
l
Hi
(ui
l, μ, (bi,ui
l, b−i,ui
l)) ≥ Hi
(ui
l, μ, (b′

i,ui
l, b−i,ui
l)), ∀b′

i,ui
l ∈ Bi,ui
l
Γ b = (b1
, ⋯, bn
)
μ i ui
l
Prob(ui
l |b)  0 ui
l x*
μ(x*) =
Prob(x*|b)
∑x∈ui
l
Prob(x|b)
μ b
ߦಈઓུʹΑͬͯ౸ୡՄೳͳ
‫ܦ‬࿏ʹ͓͚Δ߹ཧੑͷΈߟ͑Δ
͋Δֆը ඇ෼ׂࡒ ΛചΓ͍ͨͱߟ͍͑ͯΔͱͦΕΛങ͍͍ͨͱߟ͍͑ͯΔ#͕͍Δ
͸ͦͷࡒʹର͠ Ձ஋͸ͳ͍ͱߟ͍͑ͯΔҰํ #͸Ձ஋ Ͱ͋Δͱߟ͍͑ͯΔ
͜ͷ#ͷධՁ஋͸ࢲత৘ใͰ͋Γ ͸஌Βͳ͍͕ ධՁ஋ ͷࣄલ෼෍͸‫ڞ‬༗஌ࣝͰ͋Δ
ҎԼͷྲྀΕͰճͷऔҾ͕ߦΘΕΔɿ
ചΓख͕Ձ֨ Λఏࣔ͢Δ
ങ͍ख#͕ͦͷՁ֨ ͰऔҾʹԠ͡Δ͔ΛܾΊΔ
औҾʹԠͨ͡৔߹͸ ͦͷՁ֨Ͱചങ͕ߦΘΕΔ
औҾʹԠ͡ͳ͍৔߹͸ औҾ͸ߦΘΕͳ͍
໰୊ ධՁ஋ ͸  ۠ؒͷ࿈ଓҰ༷෼෍ʹै͏ͱ͢Δ
͜ͷͱ͖ ७ਮઓུͰͷ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬Λߟ͑ ήʔϜΛߟ࡯ͤΑ
ͳ͓ ങ͍ख#͸Ԡͯ͡΋Ԡ͡ͳͯ͘΋རಘ͕มΘΒͳ͍ͱ͖ ແࠩผͰ͋Δͱ͖ ͸Ԡ͡Δͱ͢Δ

v
v
p ≥ 0
p
v [0, v̄]
໰୊
७ਮઓུͰͷ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬Λߟ͑ ήʔϜΛߟ࡯ͤΑ
໰୊
B
p
Ԡ͡Δ
ͷརಘ #ͷརಘ
৘ใू߹ (p, v − p)
(0, 0)
N A
v
‫ڋ‬൱
ࣗવ
ങ͍ख#ʹ͍ͭͯ ࠷దͳߦಈΛߟ͑Δͱ 
ධՁ஋ Λ΋ͭλΠϓͷ৔߹ 
ͷͱ͖ Ԡ͡Δ
ͷͱ͖ ‫ڋ‬൱
v
v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p
v − p  0 ⇔ v  p
ղ౴
B
p
Ԡ͡Δ
ͷརಘ #ͷརಘ
৘ใू߹ (p, v − p)
(0, 0)
N A
v
‫ڋ‬൱
ࣗવ
ങ͍ख#͸  ͷͱ͖ Ԡ͡Δ
ചΓखͷ৴೦Λߟྀͭͭ͠ Ձ֨ Ͱͷ‫ظ‬଴རಘ͸
͜ΕΛ࠷େʹ͢Δ ͸  ചΓखͷ‫ظ‬଴རಘ͸ 
v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p
p
∫
v̄
p
p
1
v̄
dv = [
p
v̄
v]
v̄
p
=
p
v̄
(v̄ − p)
p p* =
v̄
2
v̄
4
ղ౴
B
p
Ԡ͡Δ
ͷརಘ #ͷརಘ
৘ใू߹ (p, v − p)
(0, 0)
N A
v
‫ڋ‬൱
ࣗવ
v
p
1
v̄
v̄
0
#͸Ԡ͡Δ
ങ͍ख#͸  ͷͱ͖ Ԡ͡Δ
ചΓखͷ৴೦Λߟྀͭͭ͠ Ձ֨ Ͱͷ‫ظ‬଴རಘ͸
͜ΕΛ࠷େʹ͢Δ ͸  ചΓखͷ‫ظ‬଴རಘ͸ 
v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p
p
∫
v̄
p
p
1
v̄
dv = [
p
v̄
v]
v̄
p
=
p
v̄
(v̄ − p)
p p* =
v̄
2
v̄
4
ղ౴
B
p
Ԡ͡Δ
ͷརಘ #ͷརಘ
৘ใू߹ (p, v − p)
(0, 0)
N A
v
‫ڋ‬൱
ࣗવ
v
p
1
v̄
v̄
0
#͸Ԡ͡Δ
Ͱ͋ΔͨΊ  ΛԼճΔධՁ஋Λ΋ͭങ͍ख͸औҾʹԠ͡ͳ͍
৘ใͷඇରশੑʹΑΓ औҾ͕ߦΘΕͳ͍͜ͱ͕͋Δ
p* =
v̄
2
v̄
2
ήʔϜཧ࿦#4*$ԋश
ඇ෼ׂࡒͷऔҾɿධՁ஋͕Ұ༷෼෍

More Related Content

More from ssusere0a682

ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング - Gametheory
ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング -  Gametheoryゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング -  Gametheory
ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング - Gametheory
ssusere0a682
 
バレンタインデー:贈り物はシグナリング
バレンタインデー:贈り物はシグナリングバレンタインデー:贈り物はシグナリング
バレンタインデー:贈り物はシグナリング
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習87 -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
ゲーム理論 BASIC 演習87  -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-ゲーム理論 BASIC 演習87  -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
ゲーム理論 BASIC 演習87 -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略- ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
ssusere0a682
 

More from ssusere0a682 (20)

ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング - Gametheory
ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング -  Gametheoryゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング -  Gametheory
ゲーム理論 BASIC 演習100- 一対一マッチング - Gametheory
 
バレンタインデー:贈り物はシグナリング
バレンタインデー:贈り物はシグナリングバレンタインデー:贈り物はシグナリング
バレンタインデー:贈り物はシグナリング
 
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
ゲーム理論 BASIC 演習99 -リスク回避的な入札者 2-
 
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
ゲーム理論 BASIC 演習98 -リスク回避的な入札者 -
 
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
ゲーム理論 BASIC 演習オークション関連補足 - 収入同値定理 -
 
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
ゲーム理論 BASIC 演習97 -敗者支払いオークション Sad Loser Auction -
 
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
ゲーム理論 BASIC 演習96 -サンタクロースオークション Santa Claus Auction-
 
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
ゲーム理論 BASIC 演習94 -留保価格付きセカンドプライスオークション-
 
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
ゲーム理論 BASIC 演習93 -チープトーク:利害対立-
 
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
ゲーム理論 BASIC 演習92 -チープトーク-
 
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
ゲーム理論 BASIC 演習91 -情報の非対称性により取引消滅-
 
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
ゲーム理論 BASIC 演習89 -安全保障理事会決議における投票力指数-
 
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
ゲーム理論 BASIC 演習88 -投票ゲームにおけるシャープレイ•シュービック指数-
 
ゲーム理論 BASIC 演習87 -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
ゲーム理論 BASIC 演習87  -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-ゲーム理論 BASIC 演習87  -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
ゲーム理論 BASIC 演習87 -投票ゲーム/拒否権をもつプレイヤーと独裁者-
 
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略- ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
ゲーム理論 BASIC 演習86 -部分ゲーム完全均衡:行動戦略-
 
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
ゲーム理論 BASIC 演習85 -部分ゲーム完全均衡:参入ゲーム-
 
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
ゲーム理論 BASIC 演習84 -アナウンスは効果があるか 2-
 
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
ゲーム理論 BASIC 演習83 -アナウンスは効果あるか-
 
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
ゲーム理論 BASIC 演習82 -交換経済における交渉解3-
 
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
ゲーム理論 BASIC 演習81 -交換経済における交渉解2-
 

ゲーム理論 BASIC 演習76 -非分割財の取引:評価値が一様分布-

  • 3. ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬ ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬ઓུͷ૊ ͱ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͷ૊ Ͱ ͕ ͷ΋ͱͰஞ࣍߹ཧతͰ͋Γ ͕ ʹ੔߹తͰ͋Δ΋ͷΛ ऑ ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫͏͍ͱߧۉ‬ ߦಈઓུͷஞ࣍߹ཧੑల։‫ܗ‬ήʔϜ ʹ͓͍ͯ ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͕༩͑ΒΕ͍ͯΔͱ͢Δ ͜ͷͱ͖ ઓུͷ૊ ͕ ϓϨΠϠʔ ͷ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯҎԼΛຬͨ͢ͱ͖ ͸৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͷ΋ͱͰ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯஞ࣍߹ཧతͰ͋Δͱ͍͏ ৴೦ͷମ‫ͱܥ‬੔߹ੑల։‫ܗ‬ήʔϜ ʹ͓͍ͯ ઓུͷ૊ ͕༩͑ΒΕ͍ͯΔͱ͢Δ ͜ͷͱ͖ ৴೦ͷମ‫ܥ‬ ͕ ೚ҙͷϓϨΠϠʔ ͷ೚ҙͷ৘ใू߹ ʹ͓͍ͯ Ͱ͋Ε͹ ͢΂ͯͷ ͷ఺ ʹ͍ͭͯ ͱͳΔͱ͖ ͸ઓུͷ૊ ʹ͓͍ͯ੔߹తͰ͋Δͱ͍͏ b μ (b, μ) b μ μ b Γ μ b = (b1 , ⋯, bn ) i ui l b μ ui l Hi (ui l, μ, (bi,ui l, b−i,ui l)) ≥ Hi (ui l, μ, (b′  i,ui l, b−i,ui l)), ∀b′  i,ui l ∈ Bi,ui l Γ b = (b1 , ⋯, bn ) μ i ui l Prob(ui l |b) 0 ui l x* μ(x*) = Prob(x*|b) ∑x∈ui l Prob(x|b) μ b ߦಈઓུʹΑͬͯ౸ୡՄೳͳ ‫ܦ‬࿏ʹ͓͚Δ߹ཧੑͷΈߟ͑Δ
  • 4. ͋Δֆը ඇ෼ׂࡒ ΛചΓ͍ͨͱߟ͍͑ͯΔͱͦΕΛങ͍͍ͨͱߟ͍͑ͯΔ#͕͍Δ ͸ͦͷࡒʹର͠ Ձ஋͸ͳ͍ͱߟ͍͑ͯΔҰํ #͸Ձ஋ Ͱ͋Δͱߟ͍͑ͯΔ ͜ͷ#ͷධՁ஋͸ࢲత৘ใͰ͋Γ ͸஌Βͳ͍͕ ධՁ஋ ͷࣄલ෼෍͸‫ڞ‬༗஌ࣝͰ͋Δ ҎԼͷྲྀΕͰճͷऔҾ͕ߦΘΕΔɿ ചΓख͕Ձ֨ Λఏࣔ͢Δ ങ͍ख#͕ͦͷՁ֨ ͰऔҾʹԠ͡Δ͔ΛܾΊΔ औҾʹԠͨ͡৔߹͸ ͦͷՁ֨Ͱചങ͕ߦΘΕΔ औҾʹԠ͡ͳ͍৔߹͸ औҾ͸ߦΘΕͳ͍ ໰୊ ධՁ஋ ͸ ۠ؒͷ࿈ଓҰ༷෼෍ʹै͏ͱ͢Δ ͜ͷͱ͖ ७ਮઓུͰͷ‫׬‬શϕΠδΞϯ‫ߧۉ‬Λߟ͑ ήʔϜΛߟ࡯ͤΑ ͳ͓ ങ͍ख#͸Ԡͯ͡΋Ԡ͡ͳͯ͘΋རಘ͕มΘΒͳ͍ͱ͖ ແࠩผͰ͋Δͱ͖ ͸Ԡ͡Δͱ͢Δ v v p ≥ 0 p v [0, v̄] ໰୊
  • 6. ങ͍ख#ʹ͍ͭͯ ࠷దͳߦಈΛߟ͑Δͱ ධՁ஋ Λ΋ͭλΠϓͷ৔߹ ͷͱ͖ Ԡ͡Δ ͷͱ͖ ‫ڋ‬൱ v v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p v − p 0 ⇔ v p ղ౴ B p Ԡ͡Δ ͷརಘ #ͷརಘ ৘ใू߹ (p, v − p) (0, 0) N A v ‫ڋ‬൱ ࣗવ
  • 7. ങ͍ख#͸ ͷͱ͖ Ԡ͡Δ ചΓखͷ৴೦Λߟྀͭͭ͠ Ձ֨ Ͱͷ‫ظ‬଴རಘ͸ ͜ΕΛ࠷େʹ͢Δ ͸ ചΓखͷ‫ظ‬଴རಘ͸ v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p p ∫ v̄ p p 1 v̄ dv = [ p v̄ v] v̄ p = p v̄ (v̄ − p) p p* = v̄ 2 v̄ 4 ղ౴ B p Ԡ͡Δ ͷརಘ #ͷརಘ ৘ใू߹ (p, v − p) (0, 0) N A v ‫ڋ‬൱ ࣗવ v p 1 v̄ v̄ 0 #͸Ԡ͡Δ
  • 8. ങ͍ख#͸ ͷͱ͖ Ԡ͡Δ ചΓखͷ৴೦Λߟྀͭͭ͠ Ձ֨ Ͱͷ‫ظ‬଴རಘ͸ ͜ΕΛ࠷େʹ͢Δ ͸ ചΓखͷ‫ظ‬଴རಘ͸ v − p ≥ 0 ⇔ v ≥ p p ∫ v̄ p p 1 v̄ dv = [ p v̄ v] v̄ p = p v̄ (v̄ − p) p p* = v̄ 2 v̄ 4 ղ౴ B p Ԡ͡Δ ͷརಘ #ͷརಘ ৘ใू߹ (p, v − p) (0, 0) N A v ‫ڋ‬൱ ࣗવ v p 1 v̄ v̄ 0 #͸Ԡ͡Δ Ͱ͋ΔͨΊ ΛԼճΔධՁ஋Λ΋ͭങ͍ख͸औҾʹԠ͡ͳ͍ ৘ใͷඇରশੑʹΑΓ औҾ͕ߦΘΕͳ͍͜ͱ͕͋Δ p* = v̄ 2 v̄ 2