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🎓 第7章：エージェントベースモデル

第7章 エージェントベースモデル

ここまでは「分布や系の平均的な振る舞い」を扱ってきました。本章は視点を変え、多数の自律エージェント（個体）が、それぞれ単純な局所ルールに従って相互作用する系を扱います。驚くべきは、ミクロな単純ルールから、誰も設計していない**マクロな秩序やパターン（創発, emergence）**が立ち上がること。セルオートマトンのパターン、Schelling の分居（緩い好みが強い分居を生む）、感染症の伝播（局所接触から閾値的な流行）——いずれも、平均化された方程式では捉えにくい「個の相互作用から生まれる全体」を、シミュレーションでしか見えない形で示します。

トピック一覧

1. セルオートマトン — 基礎
2. Schellingの分居モデル — 標準
3. 群集・流行のエージェントモデル — 標準

この章の要点

• セルオートマトン：格子上のセルが近傍の状態だけで次状態を決める。ライフゲームのブリンカー（周期2）・グライダー（移動）など豊かなパターンが局所規則から生まれる。
• Schelling 分居：「近所の3〜4割が同類でないと引っ越す」という緩い好みでも、全体は強く分居する（個人の意図とマクロ結果のギャップ）。
• 流行モデル：局所接触の感染確率 $\beta$ がある閾値を超えると、小さなくすぶりから全体流行へ相転移する（創発する閾値現象）。

関連章

• 第6章 マルコフ連鎖と定常分布 — 確率的な状態遷移という共通土台
• 第1章 モデル化の流れ（系・状態・入力・出力） — 状態と局所ルールの設計
• ネットワーク科学：接触ネットワーク上の伝播（相互リンク先）

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