效用こうよう

效用こうよう（粵拼：haau6 jung4；英文えいぶん：utility），粵語口語こうご又また有ゆう叫さけべ效こう益えきjik1，係かかり經濟けいざい學がく上うえ嘅一いち個こ概念がいねん，指ゆび一いち個こ空想くうそう嘅數かず，用よう嚟表示ひょうじ一件物品或者一個選項喺做緊決けつ策さく嗰個個體こたい心しん目め中ちゅう幾いく有價ゆうか值或ある者もの幾いく著ちょ數すう。如果加入かにゅう埋うめ腦神經のうしんけい學がく知識ちしき嚟諗，一個選項嘅效用有可能由某啲腦のう區く嘅活躍かつやく程度ていど嚟反映はんえい。

基礎きそ

喺最基本きほん上じょう，想像そうぞう家か陣じん個人こじん有ゆう若干じゃっかん個こ選擇せんたく，是ぜ但ただし攞其中ちゅう一いち個こ選擇せんたく嚟睇，個こ選擇せんたく有ゆう $n$ 咁多個こ可能かのう結果けっか，噉呢個こ選擇せんたく嘅預あずか期き效こう益えき^{[英えい 1]} ${\text{U}}$ 可か以用以下いか呢條式しき表ひょう達たち^[1]：

{\text{U}}=\sum _{i=1}^{n}u(x_{i})p_{i}

，當とう中なか

$u(x_{i})$ 係かかり指ゆび第だい $i$ 個こ可能かのう結果けっか嘅效益えき， $u(x_{i})$ 係かかり $x_{i}$ （ $i$ 帶おび嚟嘅價か值）嘅函數かんすう，而 $p_{i}$ 係かかり第だい $i$ 個こ可能かのう結果けっか發生はっせい嘅機會きかい率りつ^{[註 1]}。用よう日常にちじょう用語ようご講こう，即そく係がかり話ばなし個こ選擇せんたく嘅 ${\text{U}}$ 等とう如「將はた每まい個こ可能かのう結果けっか發生はっせい嘅機會かい率りつ乘じょう嗰個結果けっか嘅效益えき，再さい將しょう呢啲乘じょう出で嚟嘅數すう冚唪唥加埋うめ嗮一齊いっせい」^[1]。

模擬もぎ

效用こうよう呢個概念がいねん，喺經濟けいざい學がく嘅電腦でんのう模擬もぎ上成うえなし日用にちよう到いた。

例れい如係房ぼう地產ちさん市場いちば電腦でんのう模擬もぎ噉：房ぼう地產ちさん市場いちば可か以當做一いち個こ由ゆかり好こう多た決けつ策さく者しゃ同どう住戶じゅうこ組成そせい嘅系統けいとう，一個住戶會有若干位決策者，每ごと位い決けつ策さく者しゃ都と有ゆう各種かくしゅ嘅特徵とくちょう，包括ほうかつ性別せいべつ、年齡ねんれい同どう埋うめ喺娛樂ごらく上うえ嘅偏へん好このみ呀噉，同時どうじ每ごと個こ住戶じゅうこ都と有ゆう啲特徵ちょう，例れい如係「手て上じょう有ゆう幾多いくた錢ぜに」噉^{[註 2]}；然しか後こう個こ程ほど式しき會かい同どう每まい位い決けつ策さく者しゃ計けい個數こすう，得知とくち佢住邊べ會得えとく到いた最大さいだい嘅效こう益えき—例れい如一いち個こ鍾意睇戲嘅人正路まさじ會かい想そう住じゅう喺戲おどけ院いん附近ふきん。進すすむ階かい啲嘅模型もけい，仲なか會かい考慮こうりょ埋うめ參さん數すう會かい點てん樣さま隨時ずいじ間あいだ而變化へんか，或ある者もの考慮こうりょ每ごと位い決けつ策さく者しゃ會かい唔會遇ぐう到いた情況じょうきょう令れい佢啲特徵とくちょう突變^[2]。

腦のう部ぶ

响廿一世紀初嘅效用研究當中，一個廣受關注嘅課題就係所謂嘅效こう益えき編へん碼^{[英えい 2]}問題もんだい：廿にじゅう世紀せいき起おこり嘅神經しんけい科學かがく一般いっぱん都と假設かせつ咗，任にん何なん嘅心理しんり現象げんしょう都と喺腦のう裏面りめん有ゆう個こ對應たいおう嘅物理ぶつり量りょう（心こころ腦のう同一どういつ論ろん）；噉講即そく係がかり話ばなし，腦のう理り應おう會かい有ゆう某ぼう啲神經しんけい細胞さいぼう係かかり負ふ責せめ將しょう一個選擇嘅預期效益做編へん碼嘅－即そく係がかり用よう柞なら細胞さいぼう嘅某啲物理ぶつり量りょう嚟代表だいひょう個こ選擇せんたく嘅預期き效こう益えき。喺最基本きほん上じょう，負ふ責せめ代表だいひょう效こう益えき數すう值嘅神經しんけい細胞さいぼう嘅活躍かつやく程度ていど應おう該最少しょう會同かいどう一個選擇嘅預期效益有正嘅統計とうけい相關そうかん，即そく係がかり話ばなし神經しんけい科學かがく家か要よう係がかり噉做實驗じっけん，要よう受試者しゃ（例れい如）評ひょう估每個こ選擇せんたく嘅效益えき，再さい一路用神經造影方法監察住受試者嘅腦活動，睇吓邊べ啲神經しんけい細胞さいぼう嘅活躍かつやく程度ていど同どう預あずか期き效こう益えき有ゆう相關そうかん^[3]。

睇埋

註釋ちゅうしゃく

↑ $\sum$ 係かかり加か總そう。
↑ 有ゆう關せき類似るいじ嘅統計とうけい分析ぶんせき，可か以睇睇多層たそう模型もけい嘅概念がいねん。

英えい詞し

↑ expected utility
↑ utility encoding

引用いんよう來らい源げん

↑ ^1.0 ^1.1 Morgenstern, O., & Von Neumann, J. (1953). Theory of games and economic behavior. Princeton university press.
↑ Devisch, O. T., Timmermans, H. J., Arentze, T. A., & Borger, A. W. (2009). An agent-based model of residential choice dynamics in nonstationary housing markets. Environment and Planning A, 41(8), 1997-2013.
↑ Tobler, P. N., Christopoulos, G. I., O'Doherty, J. P., Dolan, R. J., & Schultz, W. (2009). Risk-dependent reward value signal in human prefrontal cortex 互聯網もう檔案館かん嘅歸かえり檔，歸かえり檔日期き2021年ねん5月がつ17號ごう，. (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(17), 7185-7190.

[3] $\sum$ 係かかり加か總そう。

[4] 有ゆう關せき類似るいじ嘅統計とうけい分析ぶんせき，可か以睇睇多層たそう模型もけい嘅概念がいねん。

[1] xpected utility

[6] utility encoding

[morgenstern1953-2] 1.0 ^1.1 Morgenstern, O., & Von Neumann, J. (1953). Theory of games and economic behavior. Princeton university press.

[5] Devisch, O. T., Timmermans, H. J., Arentze, T. A., & Borger, A. W. (2009). An agent-based model of residential choice dynamics in nonstationary housing markets. Environment and Planning A, 41(8), 1997-2013.

[7] Tobler, P. N., Christopoulos, G. I., O'Doherty, J. P., Dolan, R. J., & Schultz, W. (2009). Risk-dependent reward value signal in human prefrontal cortex 互聯網もう檔案館かん嘅歸かえり檔，歸かえり檔日期き2021年ねん5月がつ17號ごう，. (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(17), 7185-7190.

[英えい 1]

[1]

[註 1]

[註 2]

[2]

[英えい 2]

[3]