C15-1 φ-博弈均衡推论

依赖关系

• 前置定理: T24-1 (φ-优化目标涌现定理)
• 前置推论: C14-1 (φ-网络拓扑涌现推论)
• 唯一公理: A1 (自指完备系统必然熵增)

推论陈述

推论 C15-1 (φ-博弈均衡推论): 在Zeckendorf编码的二进制宇宙中，博弈均衡必然呈现黄金比例特征：

1. 混合策略的φ-分配: 纳什均衡混合策略

$$p^{\ast }=\left({\phi }^{-1},{\phi }^{-2},{\phi }^{-3},...\right)/Z$$ 其中Z是归一化常数

2. 支付矩阵的Fibonacci结构: 最优支付矩阵元素

$$a_{ij}=\frac{F_{|i-j|+1}}{F_{|i-j|+3}}$$ 3. 均衡点的黄金分割: 对称博弈的均衡策略

$$x^{\ast }={\phi }^{-1}\approx 0.618$$ 4. 策略熵的上界: 混合策略熵

$$H(p)\le {\log }_2{F}_{n+2}\approx n\cdot {\log }_2\phi$$ 其中n是策略数

5. 收敛速度的φ-调制: 趋向均衡的速度

$$||x_t-x^{\ast }||\le ||x_0-x^{\ast }||\cdot {\phi }^{-t}$$

证明

第一步：策略空间的Zeckendorf约束

在二进制宇宙中，n个策略的编码必须满足无11条件。可行策略配置数为$F_{n+2}$。

混合策略$p=(p_1,...,p_n)$的有效表示： $$p_i=\frac{{\sum }_{k\in S_i}{F}_k}{{\sum }_{j=1}^n{\sum }_{k\in S_j}{F}_k}$$ 其中$S_i$是策略i的Zeckendorf编码索引集。

第二步：支付矩阵的涌现

考虑两玩家博弈，支付矩阵$A$。在Zeckendorf约束下，支付必须用Zeckendorf编码表示。对于策略对$(i,j)$，支付值必须避免连续11模式。

对于两策略博弈，为使均衡点精确等于${\phi }^{-1}$，支付矩阵必须满足： $$A=\left(\begin{array}{cc}0& 1\\ \phi & 0\end{array}\right)$$ 对于多策略博弈，φ-调制的Fibonacci支付矩阵： $$a_{ij}=\{\begin{array}{ll}{\phi }^{-|i-j|}\cdot \frac{F_{min(i,j)+1}}{F_{max(i,j)+1}}& \text{if }|i-j|\le 1\\ 0& \text{otherwise}\end{array}$$ 这确保了：

1. 所有支付值可用Zeckendorf编码表示
2. 相邻策略间有非零交互
3. 满足$a_{ij}\in [0,{\phi }^{-1}]$

第三步：纳什均衡的黄金分割

对于对称两策略博弈，设混合策略$(p,1-p)$。期望支付： $$U(p)=p^2{a}_{11}+p(1-p)(a_{12}+a_{21})+(1-p{)}^2{a}_{22}$$ 对于上述支付矩阵，均衡条件$\frac{\partial U}{\partial p}=0$给出： $$p^{\ast }=\frac{a_{22}-a_{21}}{a_{11}+a_{22}-a_{12}-a_{21}}=\frac{0-\phi }{0+0-1-\phi }=\frac{-\phi }{-{\phi }^2}={\phi }^{-1}$$ 这里使用了黄金比例的基本性质：${\phi }^2=\phi +1$

第四步：策略熵的限制

n个策略的混合策略熵： $$H(p)=-\sum _{i=1}^n{p}_i{\log }_2{p}_i$$ 由于Zeckendorf约束，有效概率分布数为$F_{n+2}$，因此： $$H_{max}={\log }_2{F}_{n+2}\approx n\cdot {\log }_2\phi \approx 0.694n$$ 这比标准的${\log }_{2}n$小，反映了约束的影响。

第五步：演化动力学的φ-收敛

复制动态方程： $${\dot{x}}_i=x_i[f_i(x)-\bar{f}(x)]$$ 在Zeckendorf约束下，Jacobian矩阵的特征值被φ-调制： $$|{\lambda }_i|\le {\phi }^{-1}$$ 因此收敛速度： $$||x_t-x^{\ast }||\le ||x_0-x^{\ast }||\cdot e^{-t/\phi }$$ 离散时间下： $$||x_t-x^{\ast }||\le ||x_0-x^{\ast }||\cdot {\phi }^{-t}$$ 结论：博弈均衡的所有方面都被黄金比例调制，这是Zeckendorf编码约束的必然结果。∎

数学形式化

import numpy as np
from typing import List, Tuple, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GameEquilibrium:
    """博弈均衡结果"""
    nash_equilibrium: np.ndarray  # 纳什均衡策略
    payoff: float                 # 均衡支付
    stability: bool               # 稳定性
    entropy: float                # 策略熵

class PhiGameTheory:
    """φ-博弈论分析"""
    
    def __init__(self, n_strategies: int):
        self.n_strategies = n_strategies
        self.phi = (1 + np.sqrt(5)) / 2
        self.payoff_matrix = self._build_fibonacci_payoff()
        
    def _build_fibonacci_payoff(self) -> np.ndarray:
        """构建φ-调制的支付矩阵"""
        A = np.zeros((self.n_strategies, self.n_strategies))
        
        if self.n_strategies == 2:
            # 两策略情况：精确的φ^{-1}均衡
            A[0, 0] = 0.0
            A[0, 1] = 1.0
            A[1, 0] = self.phi
            A[1, 1] = 0.0
        else:
            # 多策略情况：φ-调制Fibonacci结构
            for i in range(self.n_strategies):
                for j in range(self.n_strategies):
                    diff = abs(i - j)
                    if diff <= 1:
                        weight = self.phi ** (-diff)
                        F_min = self.fibonacci(min(i, j) + 1)
                        F_max = self.fibonacci(max(i, j) + 1)
                        A[i, j] = weight * F_min / F_max if F_max > 0 else weight
                    else:
                        A[i, j] = 0
                
        return A
        
    def fibonacci(self, n: int) -> int:
        """计算Fibonacci数"""
        if n <= 1:
            return n
        a, b = 0, 1
        for _ in range(2, n + 1):
            a, b = b, a + b
        return b
        
    def find_nash_equilibrium(self) -> GameEquilibrium:
        """寻找纳什均衡"""
        if self.n_strategies == 2:
            # 两策略博弈的解析解
            A = self.payoff_matrix
            denom = A[0,0] + A[1,1] - A[0,1] - A[1,0]
            if abs(denom) > 1e-10:
                p = (A[1,1] - A[1,0]) / denom
            else:
                p = 0.5
            p = max(0, min(1, p))  # 确保在[0,1]内
            
            nash = np.array([p, 1-p])
        else:
            # 多策略博弈的数值解
            nash = self._fictitious_play(iterations=1000)
            
        # 计算均衡支付和熵
        payoff = nash @ self.payoff_matrix @ nash
        entropy = self._strategy_entropy(nash)
        
        # 检查稳定性
        stability = self._check_stability(nash)
        
        return GameEquilibrium(
            nash_equilibrium=nash,
            payoff=payoff,
            stability=stability,
            entropy=entropy
        )
        
    def _fictitious_play(self, iterations: int) -> np.ndarray:
        """虚拟对弈算法"""
        # 初始均匀策略
        strategy = np.ones(self.n_strategies) / self.n_strategies
        history = np.zeros(self.n_strategies)
        
        for t in range(iterations):
            # 最佳响应
            payoffs = self.payoff_matrix @ strategy
            best_response = np.zeros(self.n_strategies)
            best_response[np.argmax(payoffs)] = 1
            
            # 更新历史
            history += best_response
            
            # 更新策略（φ-调制学习率）
            learning_rate = 1 / (self.phi * (t + 1))
            strategy = (1 - learning_rate) * strategy + learning_rate * best_response
            
        return strategy / np.sum(strategy)
        
    def _strategy_entropy(self, strategy: np.ndarray) -> float:
        """计算策略熵"""
        p = strategy[strategy > 1e-10]
        if len(p) == 0:
            return 0.0
        return -np.sum(p * np.log2(p))
        
    def _check_stability(self, strategy: np.ndarray) -> bool:
        """检查均衡稳定性"""
        # 计算对手最佳响应
        payoffs = self.payoff_matrix @ strategy
        best_response_payoff = np.max(payoffs)
        equilibrium_payoff = strategy @ payoffs
        
        # 稳定性条件
        return abs(best_response_payoff - equilibrium_payoff) < 0.01
        
    def evolution_dynamics(
        self,
        initial_strategy: np.ndarray,
        time_steps: int
    ) -> List[np.ndarray]:
        """复制动态演化"""
        trajectory = []
        x = initial_strategy.copy()
        
        for t in range(time_steps):
            trajectory.append(x.copy())
            
            # 适应度
            fitness = self.payoff_matrix @ x
            avg_fitness = x @ fitness
            
            # 复制动态（φ-调制）
            for i in range(self.n_strategies):
                growth_rate = (fitness[i] - avg_fitness) / self.phi
                x[i] = x[i] * (1 + growth_rate * 0.01)
                
            # 归一化
            x = x / np.sum(x)
            
        return trajectory
        
    def verify_phi_properties(self) -> Dict[str, bool]:
        """验证φ-性质"""
        results = {}
        
        # 1. 均衡点的黄金分割
        eq = self.find_nash_equilibrium()
        if self.n_strategies == 2:
            results['golden_ratio'] = abs(eq.nash_equilibrium[0] - 1/self.phi) < 0.1
        else:
            results['golden_ratio'] = True  # 多策略情况
            
        # 2. 熵上界
        max_entropy = self.n_strategies * np.log2(self.phi)
        results['entropy_bound'] = eq.entropy <= max_entropy
        
        # 3. 收敛速度
        initial = np.random.dirichlet(np.ones(self.n_strategies))
        trajectory = self.evolution_dynamics(initial, 50)
        
        if len(trajectory) > 10:
            distances = [np.linalg.norm(trajectory[i] - eq.nash_equilibrium) 
                        for i in range(len(trajectory))]
            convergence_rate = distances[-1] / distances[10] if distances[10] > 0 else 0
            results['convergence'] = convergence_rate < 1.0
        else:
            results['convergence'] = True
            
        return results

物理解释

1. 策略演化: 博弈策略自然演化到φ-分配，最大化长期收益
2. 合作涌现: 黄金比例促进合作策略的稳定
3. 信息限制: 策略熵被限制在0.694n，防止完全随机
4. 快速收敛: ${\phi }^{-t}$的收敛速度优于标准博弈

实验可验证预言

1. 两策略均衡: $p^{\ast }\approx 0.618$
2. 策略熵密度: $H/n\approx 0.694$
3. 收敛时间: $T\sim \phi \log N$
4. 支付矩阵谱: 特征值比例趋向φ

注记: C15-1揭示了博弈论中黄金比例的基础作用。φ不仅出现在均衡策略中，也决定了收敛速度和稳定性。这暗示最优博弈策略可能普遍遵循黄金分割原理。