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環境便益と非対称政策を考慮した低炭素採用の進化ゲーム分析のコードとデータ

Code and data for "An evolutionary game analysis of low-carbon adoption with environmental benefit and asymmetric policy" (原題)

Yoonha Lee

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-08-16#エネルギー転換
DOI: 10.5281/zenodo.21965950
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21965950

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、環境便益と非対称政策を考慮した低炭素技術採用の進化ゲームモデルを提示し、数値シミュレーションにより均衡条件を検証する。80シナリオの網羅的解析により、理論的予測と数値結果の一致を示し、低採用初期状態から完全採用へ至る条件を特定する。

English

This paper presents an evolutionary game model of low-carbon technology adoption with environmental benefits and asymmetric policy, validated through extensive numerical simulations. Across 80 scenarios, theoretical predictions match numerical results, identifying conditions for full adoption from low initial states.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本のGX政策（カーボンプライシングや補助金）の設計に示唆を与える。企業の低炭素技術採用の動態を理解する上で、政策の非対称性が普及に与える影響を理論的に示す点で有用。

In the global GX context

Contributes to global understanding of policy mechanisms for low-carbon technology diffusion, relevant to carbon pricing and subsidy design under asymmetric conditions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a validated evolutionary game model for low-carbon adoption dynamics, useful for policy modeling.

🏛政策担当者:Offers insights into how asymmetric policies can influence low-carbon technology adoption rates.

📄 Abstract（原文）

Code and numerical output supporting the manuscript "An evolutionary game analysis of low-carbon adoption with environmental benefit and asymmetric policy" (under review, Applied Mathematics and Computation). Contents: scripts/ — the two-population engine with an exponential learning curve, the low-adoption-corner sweep, the ratchet probe, and the symbolic verification of the equilibrium conditions. outputs/ — per-scenario results, equilibrium positions and eigenvalues, the run manifest, and the symbolic residuals. The sweep covers 80 scenarios on a 25x25 grid of initial conditions over [0.005, 0.15]^2 (50,000 trajectories, no non-convergence). Formula-derived and numerical Jacobians agree in all 80 scenarios, and the observed set of end states is contained in the analytically predicted set in all 80. Of the 60 scenarios in which full adoption is locally stable, 24 reach it from a low-adoption start.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。