Обсуждение применения и ограничений рекурсивных операторов в Блокчейн
Многие люди проявляют большой интерес к алгоритмическим стабильным монетам, полагая, что они могут осуществить цель, которую не смогла достичь биткойн: создать полностью децентрализованную и автоматически регулируемую глобальную валютную систему. Эта идея возникла не только из недостаточного понимания концепций Блокчейн и валюты, но и из-за того, что алгоритмические стабильные монеты ввели новаторский рекурсивный оператор.
Рекурсивный оператор — это операция, которая в процессе непрерывных преобразований умных контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно циклически генерирует следующее состояние. Открытость данных Блокчейн и последовательный дизайн умных контрактов формируют временные ряды, а рекурсивная обработка однородных операций может создавать нелинейные структуры и даже геометрические эффекты. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самоусиления в онлайновых играх, что делает ее простым и жизнеспособным решением для исследования новых возможностей некооперативных игр.
Однако простая рекурсия временного ряда не является идеальным выбором, поскольку информация следующего момента полностью определяется информацией предыдущего момента. Действительно, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую игровую информацию между изменениями состояния. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, обладая определёнными общими ожиданиями, которые действуют обратно на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые ожидаемые свойства. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt. Таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенные рекурсивные отношения через оператор ценообразования, формируя периодическую негативную обратную связь, постепенно приближающуюся к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, процесс игры происходит на вторичном рынке, точность невысока, что приводит к медленному процессу передачи и затрудняет достижение стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут не только предоставить отрицательную обратную связь, но и положительную. Некоторые системы с механизмом выкупа являются типичным примером: выкуп снижает рыночное предложение, повышает цену, улучшает производительность, удовлетворяет больше потребностей, приносит больше доходов, увеличивает выкуп и далее повышает цену. Этот простой и ясный метод с анти-Марковским свойством в будущем может привлечь больше внимания со стороны разработчиков блокчейн-протоколов.
С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные свойства с коротким периодом. Таким образом, стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, трудно привести к стабильной структуре. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, имеют более медленную передачу и больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что затрудняет достижение их целей.
В многократных рекурсивных операторах важно вводить новую информацию. Общие свойства равновесия Блокчейн легко вводят больше информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках игровой структуры, но при этом имеет структуру. В сочетании с рекурсивными операторами это может создать иллюзию стабильности. Если не проводить строгий анализ теории игр, трудно полностью понять общие свойства равновесия, что может оказаться противоположным ожиданиям.
При использовании рекурсивного оператора, если количество шагов или независимых операторов, вводящих информацию, слишком велико, эффект рекурсивного оператора постепенно ослабляется, а свойства положительной и отрицательной обратной связи постепенно рассеиваются. Поэтому у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. В дизайне DeFi, для усиления положительной и отрицательной обратной связи необходимо сократить количество вводов новой информации; если целью является долгосрочная регрессия, сам ввод информационного потока должен обладать определенными периодическими свойствами.
Большинство рекурсивных операторов в области DeFi сочетают ценовые ряды, так как ценовые игры являются наиболее сосредоточенными по информации и трудно поддаются предсказанию или контролю алгоритмами. Однако в настоящее время при использовании ценовых рядов в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым процессом. Эту проблему нельзя просто надеяться решить, полагая, что AMM постепенно станет более эффективным, так как агрессивные действия напрямую отражаются в ценовых рядах AMM, и их нельзя автоматически исключить с помощью алгоритма.
Кроме того, многие проекты, спроектированные с использованием рекурсивного объема, не связаны напрямую с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а скорее связаны с общим объемом активов. Это может привести к тому, что невозможно напрямую выйти на вторичный рынок, что нарушает передачу операторов.
В будущем следует исследовать большее сочетание переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность игры на всем рынке. Эта область заслуживает глубокого изучения, но требует тщательного анализа механизмов передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказания и контроля.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
9
Поделиться
комментарий
0/400
DeFi_Dad_Jokes
· 07-17 03:50
Рекурсия так играть немного абсурдно, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainWanderingPoet
· 07-16 03:28
Долго не играл в рекурсию, правда, голова кружится.
Блокчейн рекурсивный оператор: Анализ инноваций и ограничений Децентрализованных финансов
Обсуждение применения и ограничений рекурсивных операторов в Блокчейн
Многие люди проявляют большой интерес к алгоритмическим стабильным монетам, полагая, что они могут осуществить цель, которую не смогла достичь биткойн: создать полностью децентрализованную и автоматически регулируемую глобальную валютную систему. Эта идея возникла не только из недостаточного понимания концепций Блокчейн и валюты, но и из-за того, что алгоритмические стабильные монеты ввели новаторский рекурсивный оператор.
Рекурсивный оператор — это операция, которая в процессе непрерывных преобразований умных контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно циклически генерирует следующее состояние. Открытость данных Блокчейн и последовательный дизайн умных контрактов формируют временные ряды, а рекурсивная обработка однородных операций может создавать нелинейные структуры и даже геометрические эффекты. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самоусиления в онлайновых играх, что делает ее простым и жизнеспособным решением для исследования новых возможностей некооперативных игр.
Однако простая рекурсия временного ряда не является идеальным выбором, поскольку информация следующего момента полностью определяется информацией предыдущего момента. Действительно, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую игровую информацию между изменениями состояния. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, обладая определёнными общими ожиданиями, которые действуют обратно на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые ожидаемые свойства. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt. Таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенные рекурсивные отношения через оператор ценообразования, формируя периодическую негативную обратную связь, постепенно приближающуюся к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, процесс игры происходит на вторичном рынке, точность невысока, что приводит к медленному процессу передачи и затрудняет достижение стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут не только предоставить отрицательную обратную связь, но и положительную. Некоторые системы с механизмом выкупа являются типичным примером: выкуп снижает рыночное предложение, повышает цену, улучшает производительность, удовлетворяет больше потребностей, приносит больше доходов, увеличивает выкуп и далее повышает цену. Этот простой и ясный метод с анти-Марковским свойством в будущем может привлечь больше внимания со стороны разработчиков блокчейн-протоколов.
С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные свойства с коротким периодом. Таким образом, стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, трудно привести к стабильной структуре. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, имеют более медленную передачу и больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что затрудняет достижение их целей.
В многократных рекурсивных операторах важно вводить новую информацию. Общие свойства равновесия Блокчейн легко вводят больше информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках игровой структуры, но при этом имеет структуру. В сочетании с рекурсивными операторами это может создать иллюзию стабильности. Если не проводить строгий анализ теории игр, трудно полностью понять общие свойства равновесия, что может оказаться противоположным ожиданиям.
При использовании рекурсивного оператора, если количество шагов или независимых операторов, вводящих информацию, слишком велико, эффект рекурсивного оператора постепенно ослабляется, а свойства положительной и отрицательной обратной связи постепенно рассеиваются. Поэтому у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. В дизайне DeFi, для усиления положительной и отрицательной обратной связи необходимо сократить количество вводов новой информации; если целью является долгосрочная регрессия, сам ввод информационного потока должен обладать определенными периодическими свойствами.
Большинство рекурсивных операторов в области DeFi сочетают ценовые ряды, так как ценовые игры являются наиболее сосредоточенными по информации и трудно поддаются предсказанию или контролю алгоритмами. Однако в настоящее время при использовании ценовых рядов в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым процессом. Эту проблему нельзя просто надеяться решить, полагая, что AMM постепенно станет более эффективным, так как агрессивные действия напрямую отражаются в ценовых рядах AMM, и их нельзя автоматически исключить с помощью алгоритма.
Кроме того, многие проекты, спроектированные с использованием рекурсивного объема, не связаны напрямую с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а скорее связаны с общим объемом активов. Это может привести к тому, что невозможно напрямую выйти на вторичный рынок, что нарушает передачу операторов.
В будущем следует исследовать большее сочетание переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность игры на всем рынке. Эта область заслуживает глубокого изучения, но требует тщательного анализа механизмов передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказания и контроля.