Couvre la dynamique d'apprentissage dans les jeux d'action finis et explore divers types d'équilibres, y compris les équilibres corrélés et corrélés grossiers.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore les jeux en plusieurs étapes, en se concentrant sur la forme et les stratégies de rétroaction, y compris les équilibres de Nash et les méthodes d'induction en arrière.
Explique le critère de la porte d'entrée dans l'inférence causale et ses conditions suffisantes pour que les variables bloquent efficacement les chemins.
