Add(gametheory,#21932): carnet 11f -- jeux globaux, multiplicite puis selection risque-dominante (Python)

MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/GameTheory-11-BayesianGames-Python.ipynb

@@ -18,7 +18,7 @@
     "\n",
     "**Navigation** : [<< 10-ForwardInduction-SPE](GameTheory-10-ForwardInduction-SPE-Python.ipynb) | [Index](README.md) | [11c-Global-Games](GameTheory-11c-Global-Games-Python.ipynb) | [12-ReputationGames >>](GameTheory-12-ReputationGames-Python.ipynb)\n",
     "\n",
-    "**Side tracks** : [11b-Lean-BayesianGamesExt](GameTheory-11b-Lean-BayesianGamesExt-Lean.ipynb) | [11d-Raffinements-Sequentiels](GameTheory-11d-Raffinements-Sequentiels-Python.ipynb) | [11e-Global-Games](GameTheory-11e-Global-Games-Python.ipynb)\n",
+    "**Side tracks** : [11b-Lean-BayesianGamesExt](GameTheory-11b-Lean-BayesianGamesExt-Lean.ipynb) | [11d-Raffinements-Sequentiels](GameTheory-11d-Raffinements-Sequentiels-Python.ipynb) | [11e-Global-Games](GameTheory-11e-Global-Games-Python.ipynb) | [11f-Jeux-Globaux](GameTheory-11f-Jeux-Globaux-Selection-Equilibre-Python.ipynb)\n",
     "\n",
     "## Jeux Bayesiens : Information Incomplète et Croyances\n",
     "\n",

MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/README.md

@@ -120,7 +120,7 @@ Le modèle s'enrichit du temps et de l'incertitude : arbres de jeu et ensembles
 | 08 | Jeux combinatoires — [Python](GameTheory-08-CombinatorialGames-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-08-CombinatorialGames-CSharp.ipynb) | Positions P/N, Nim, valeurs de Grundy, théorème de Sprague-Grundy | 55 min | Licence | [08b](GameTheory-08b-Lean-CombinatorialGames-Lean.ipynb) · [08c](GameTheory-08c-CombinatorialGames-Python.ipynb) · [08d](GameTheory-08d-Lean-CGT-Lean.ipynb) |
 | 09 | Induction arrière — [Python](GameTheory-09-BackwardInduction-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-09-BackwardInduction-CSharp.ipynb) | Induction arrière, mille-pattes, escalade, engagement | 55 min | Licence | [09b](GameTheory-09b-Commitment-Stackelberg-Python.ipynb) · [09c](GameTheory-09c-Stackelberg-SecurityGame-Python.ipynb) · [09d](GameTheory-09d-Stackelberg-PPO-Co-Design-Python.ipynb) |
 | 10 | Induction avant et SPE — [Python](GameTheory-10-ForwardInduction-SPE-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-10-ForwardInduction-SPE-CSharp.ipynb) | Équilibre parfait en sous-jeux, menaces crédibles, induction avant | 60 min | Licence | — |
-| 11 | Jeux bayésiens — [Python](GameTheory-11-BayesianGames-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-11-BayesianGames-CSharp.ipynb) | Types privés, croyances, équilibre bayésien | 55 min | Licence | [11b](GameTheory-11b-Lean-BayesianGamesExt-Lean.ipynb) · [11c](GameTheory-11c-Global-Games-Python.ipynb) · [11d](GameTheory-11d-Raffinements-Sequentiels-Python.ipynb) · [11e](GameTheory-11e-Global-Games-Python.ipynb) |
+| 11 | Jeux bayésiens — [Python](GameTheory-11-BayesianGames-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-11-BayesianGames-CSharp.ipynb) | Types privés, croyances, équilibre bayésien | 55 min | Licence | [11b](GameTheory-11b-Lean-BayesianGamesExt-Lean.ipynb) · [11c](GameTheory-11c-Global-Games-Python.ipynb) · [11d](GameTheory-11d-Raffinements-Sequentiels-Python.ipynb) · [11e](GameTheory-11e-Global-Games-Python.ipynb) · [11f](GameTheory-11f-Jeux-Globaux-Selection-Equilibre-Python.ipynb) |
 | 12 | Jeux de réputation — [Python](GameTheory-12-ReputationGames-Python.ipynb) · [C#](GameTheory-12-ReputationGames-CSharp.ipynb) | Signaling, cheap talk, réputation (Kreps-Wilson) | 50 min | Licence | — |
 
 ![Arbre d'un jeu séquentiel (choix Out/In puis Stag/Hare) et raisonnement d'induction avant menant au SPE (In, Stag, Stag) → (4, 4).](assets/readme/gt10-spe.png)
@@ -259,6 +259,7 @@ Ces lettres prolongent la table périodique du 03 en une géométrie de l'espace
 | 11c | [Jeux globaux, sélection d'équilibre](GameTheory-11c-Global-Games-Python.ipynb) | Le tremble privé (signal bruité de l'état commun) rend l'équilibre bayésien **unique** (sous un tremble critique) et le **sélectionne**, par dominance, vers l'issue fondamentale quand il s'amenuise : la mécanique de Bayes du 11 déportée d'un type discret à un état continu | Python | Recherche |
 | 11d | [Raffinements séquentiels](GameTheory-11d-Raffinements-Sequentiels-Python.ipynb) | Un moteur Python calcule les trois notions sur un même arbre à information imparfaite : l'équilibre séquentiel faible accepte un assessment que l'équilibre séquentiel rejette (croyance inatteignable), et l'équilibre bayésien parfait le rejette pour une autre raison — un cycle de plausibilité, non une limite | Python | Licence |
 | 11e | [Jeux globaux — sélection efficace](GameTheory-11e-Global-Games-Python.ipynb) | Un signal bruité d'un fondamental commun tranche la multiplicité d'un jeu de coordination 2×2 : sélection du plus petit seuil robuste (mesurée en forme close), qui sélectionne l'équilibre efficace dès que le fondamental dépasse le coût d'agir seul — jumeau de 11c, autre angle : la **sélection robuste** (Carlsson–van Damme 1993 ; Morris–Shin 1998) | Python | Licence |
+| 11f | [Jeux globaux — sélection d'équilibre](GameTheory-11f-Jeux-Globaux-Selection-Equilibre-Python.ipynb) | Un jeu de coordination à deux joueurs admet **deux** équilibres sur une bande de largeur γ ; un état commun observé par des signaux **privés** bruités le rend **unique**, et la coupure converge, le bruit s'éteignant, vers l'équilibre **risque-dominant** — mesuré à 7e-05 du seuil de Harsanyi-Selten, et non vers le Pareto-dominant avec lequel il entre en conflit sur la moitié basse de la bande. Une sélection par la croyance, là où l'induction en avant (10) sélectionne le long de l'arbre | Python | Licence |
 
 ### Autour de 13 — information imparfaite