Newest papers

Strategic Origins of Network Structure

Christoph Riedl, Rory Smead · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.24792 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Các hệ thống đối tác và động lực của các mạng lưới phức tạp như vậy được liên kết chặt chẽ. Mặc dù tiến bộ khung khổng lồ trong việc đặc trưng thống kê các hệ thống này, một khuôn khổ cơ khí tổng quát giải thích tại sao các cấu trúc mesoscale cụ thể xuất hiện vẫn còn khó hiểu. Ở đây chúng tôi giới thiệu cân bằng trò chơi-graph, điểm nghỉ ngơi ổn định của một động lực đối tác-chọn dựa trên lợi nhuận, và hai vùng ngoại vi cốt lõi tương tự như cân bằng Nash. Điều này tiết lộ cấu trúc mạng như là hồ sơ hóa thạch của tương tác chiến lược. Hơn nữa, chúng tôi chứng minh phân tích rằng hai loại trò chơi phức tạp của chúng tôi có chính xác bốn topologies mạng, đó là các giai đoạn nhiệt động học đầy đủ của họ: phân loại, không phân loại, và

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

The structure and dynamics of complex networks are intimately linked. Despite immense progress in statistically characterizing these systems, a generalized mechanistic framework explaining why specific mesoscale structures emerge remains elusive. Here we introduce the game-graph equilibrium, the stable rest point of a payoff-driven partner-choice dynamic, analogous to a Nash equilibrium. This reveals network structure as the fossilized record of strategic interaction. We prove analytically that two-type games have exactly four network topologies, which are their exhaustive thermodynamic phases: assortative, disassortative, and two core-peripheries. This result generalizes to $K^K$ topological classes for $K$-type interactions. Furthermore, four distinct Nash equilibria produce core-periphery topologies, yet their payoffs reveal whether the underlying dynamic is cooperative or exploitative. To recover the generating dynamics from observed networks, we develop mechanistic inference by constraining a block model to lie on a low-dimensional, game-theoretic manifold. Applied to real-world networks, the model yields interpretable quantities, distinguishes states that look identical to conventional methods, predicts network topologies it has never seen without retraining, and controls its own complexity without hand-tuned penalties. Networks such as international trade are well described by the model despite the hard constraint, suggesting that real-world systems are organized by payoff-driven partner choice. Our framework resolves a foundational ambiguity by offering a precise, mechanistic definition of communities: strategic equivalence.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Ambiguity, Nash equilibrium, Computer science, Inference, Network structure, Network formation

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange