Properties of stable matchings in the popular random-matching-market model have been studied for over 50 years. In a random matching market, each agent has complete preferences drawn uniformly and independently at random. Wilson (1972), Knuth (1976) and Pittel (1989) proved that in balanced random matching markets, the proposers are matched to their $\ln n$th choice on average. In this paper, we consider markets where agents have partial (truncated) preferences, that is, the proposers only rank their top $d$ partners. Despite the long history of the problem, the following fundamental question remained unanswered: \emph{what is the smallest value of $d$ that results in a perfect stable matching with high probability?} In this paper, we answer this question exactly -- we prove that a degree of $\ln^2 n$ is necessary and sufficient. That is, we show that if $d < (1-\epsilon) \ln^2 n$ then no stable matching is perfect and if $d > (1+ \epsilon) \ln^2 n$, then every stable matching is perfect with high probability. This settles a recent conjecture by Kanoria, Min and Qian (2021). We generalize this threshold for unbalanced markets: we consider a matching market with $n$ agents on the shorter side and $n(\alpha+1)$ agents on the longer side. We show that for markets with $\alpha =o(1)$, the sharp threshold characterizing the existence of perfect stable matching occurs when $d$ is $\ln n \cdot \ln \left(\frac{1 + \alpha}{\alpha + (1/n(\alpha+1))} \right)$. Finally, we extend the line of work studying the effect of imbalance on the expected rank of the proposers (termed the ``stark effect of competition''). We establish the regime in unbalanced markets that forces this stark effect to take shape in markets with partial preferences.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月22日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月21日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员