和 e 都亏损 -10。
高价（aodate）：i赚10，e赚5。
e不进入（stay out）：i独占市场，赚15，e赚0。
逆向归纳分析
1 i的决策（最后一步）：
如果e已进入，i在降价（-10）和高价（10）之间选择，高价更优，所以i会选择高价。
2 e的决策（回溯）：
知道i不会降价，e进入后可以赚5（比0好），所以e会进入市场。
结论：e进入，i维持高价，这是均衡策略。
3 百吉饼博弈（centipede ga）
假设有两个玩家轮流决定“拿走（take）”还是“继续（pass）”奖金池：
初始奖金池2元，每轮增加。
如果某人“拿走”，他获得大部分奖金，另一个人获得少部分。
游戏最多持续4轮。
逆向归纳分析
1 最后一轮：
若轮到玩家b，他会“拿走”，因为这是他的最后机会。
2 倒数第二轮：
玩家a知道b会在下一轮拿走，因此他会在这一轮就拿走。
3 第三轮：
玩家b知道a会在下一轮拿走，因此他会在这一轮就拿走。
4 回溯至第一轮：
a知道b在下一轮会拿走，所以a在第一轮就拿走。
结论：尽管合作能让奖金池增大，但完全理性玩家会在第一轮就终止游戏。
总结
逆向归纳法适用于有限步动态博弈，从最后一步开始推导。
它能帮助玩家预见对手的最优策略，做出最优决策。
适用于终局博弈、市场进入、谈判、竞标等策略决策。
逆向归纳法的应用
逆向归纳法广泛应用于经济、商业、政治、军事、人工智能等领域，特别适用于动态决策问题，即决策者的选择会影响未来的结果。以下是几个典型的应用场景：
1 经济与商业
(1) 定价策略
企业在制定长期定价策略时，