Backward-Induction-Rechner

原理：扩展式博弈（先后手行动的博弈树）用逆向归纳求解——从最末端的决策节点倒推：先假设玩家2 在每个分支选对自己最优的叶子，玩家1 再在「玩家2 的最优反应」之间选对自己最优的分支。得到的均衡同时是每个子博弈的纳什均衡，称子博弈完美均衡。

步骤：① 按左-左、左-右、右-左、右-右顺序输入 4 个叶子的双人收益；② 点击求解；③ 查看每层的选择路径与均衡收益。

示例：叶子 (3, 1)、(1, 2)、(0, 1)、(2, 0) 时，玩家2 在左分支选 r（收益 2 高于 1），在右分支选 l（1 高于 0），玩家1 于是选 L，均衡收益为 (1, 2)。

注意事项：逆向归纳要求收益共同知识且双方完全理性；它可能剔除了「不可置信威胁」——比如玩家2 声称要选对玩家1 不利的分支，但真到那一步时该选择对自己并非最优，逆向归纳自动忽略这种空头威胁；实际行为实验显示人类常在末端节点偏离理论预测。

相关：纳什均衡计算器给出策略式博弈的均衡；蜈蚣式两阶段结构正是逆向归纳的教科书案例；期望值计算器可扩展到随机节点。