I detta dokument får vi tillräckliga och nödvändiga villkor för det antal prover som krävs för exakt återvinning av ren strategi Nash Equilibria (PSNE) uppsättning av ett grafiskt spel från bullriga observationer av gemensamma åtgärder. Vi anser sparse linjär påverkan spel - en parametrisk klass av grafiska spel med linjär payoffs, och representeras av riktade grafer av n noder (spelare) och in-grad av som mest k. Vi visar att man effektivt kan återställa PSNE uppsättningen av en linjär påverkan spel med O k 2 log n prover, under mycket allmänna observationsmodeller. Å andra sidan visar vi att prover (k log n) är nödvändiga för varje förfarande för att återvinna PSNE som fastställts från observationer av gemensamma åtgärder.
REF som erhållits nödvändiga och tillräckliga villkor för att lära linjära påverka spel enligt godtycklig observationsmodell.
Learning Graphical Games from Behavioral Data: Sufficient and Necessary Conditions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}