Исследование рекурсивных операторов в мире Блокчейн
В области Блокчейн многие проявляют большой интерес к алгоритмическим стабильным монетам. Они считают, что традиционные залоговые стабильные монеты или автоматические маркет-мейкеры (AMM) уже не имеют новизны, и даже мечтают о том, что алгоритмические стабильные монеты смогут выполнить миссию, которую не смогла осуществить биткойн: полностью децентрализованная и автоматически регулируемая глобальная валюта. Появление этой идеи связано не только с недостаточным пониманием концепций Блокчейн и валюты, но и с тем, что алгоритмические стабильные монеты вводят новые рекурсивные операторы. Новизна рекурсивного оператора порождает надежды на его способность принести революционные изменения.
Рекурсивный оператор - это оператор, который в процессе непрерывного изменения смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. В среде блокчейна открытость данных и последовательный дизайн смарт-контрактов образуют временной ряд. Рекурсивная обработка однородных операций может создавать нелинейные структуры и даже геометрические прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь высоко согласуется с свойствами самоподдерживающейся игры в блокчейне, что делает её эффективным способом исследования возможностей новых некоперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не идеальна, поскольку информация о следующем моменте полностью определяется предыдущим моментом. Действительно заслуживает внимания многократный рекурсивный оператор: сочетание рекурсивного оператора с другими элементами, вводя новую информацию при двух изменениях состояния. Эта новая информация отражает игровые свойства и обладает непредсказуемостью. В то же время эта непредсказуемость находится под влиянием рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая контролируемые ожидаемые свойства.
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 косвенную рекурсивную связь, формируя периодическую отрицательную обратную связь под воздействием оператора ценообразования, постепенно приближаясь к стабильности цен. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он недостаточно точен, что может привести к замедлению процесса передачи и затруднить формирование стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут обеспечивать не только негативную обратную связь, но и позитивную обратную связь. Например, механизм выкупа в некоторой системе является典型ным положительным рекурсивным оператором: выкуп уменьшает предложение на рынке, повышает цены, улучшает производительность, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов и, таким образом, увеличивает выкуп, создавая благоприятный цикл. Этот простой и ясный подход с противомарковскими свойствами привлечет больше внимания со стороны разработчиков цепочных протоколов.
С чисто математической точки зрения неясно, сможет ли рекурсивный оператор построить стабильные краткосрочные свойства. Поэтому стабильные монеты, основанные на рекурсивных операторах, очень трудно привести к стабильной структуре. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, их передача происходит медленнее, и для достижения стабильного равновесия требуется больше ограничений, что затрудняет достижение их целей.
В многоуровневых рекурсивных операторах этап введения новой информации имеет решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна способствуют введению большего количества информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках структуры игры, но при этом обладает единообразной информационной структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что легко ведет к иллюзии стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно всесторонне понять свойства общего равновесия, которые могут противоречить ожиданиям.
При проектировании децентрализованных финансовых (DeFi) проектов необходимо тщательно анализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В будущем следует исследовать большее количество переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметры, отражающие сложность рыночных игр, что станет серией нелинейных операторов, достойных углубленного изучения.
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» .
12 Лайков
Награда
12
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
PhantomMiner
· 07-28 15:26
Говорил о пустоте, снова увидел стейблкоин
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-c802f0e8
· 07-25 22:39
Снова вижу алгоритмический стейблкоин, убегая от него.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SleepyArbCat
· 07-25 22:35
Рекурсивное предупреждение о лежании: Газ недостаточен для чистого шорта
Посмотреть ОригиналОтветить0
ZKSherlock
· 07-25 22:34
на самом деле... рекурсивные операторы — это просто модные автоматы состояний с дополнительными шагами
Блокчейн рекурсивный оператор: новые идеи и вызовы в проектировании Децентрализованных финансов
Исследование рекурсивных операторов в мире Блокчейн
В области Блокчейн многие проявляют большой интерес к алгоритмическим стабильным монетам. Они считают, что традиционные залоговые стабильные монеты или автоматические маркет-мейкеры (AMM) уже не имеют новизны, и даже мечтают о том, что алгоритмические стабильные монеты смогут выполнить миссию, которую не смогла осуществить биткойн: полностью децентрализованная и автоматически регулируемая глобальная валюта. Появление этой идеи связано не только с недостаточным пониманием концепций Блокчейн и валюты, но и с тем, что алгоритмические стабильные монеты вводят новые рекурсивные операторы. Новизна рекурсивного оператора порождает надежды на его способность принести революционные изменения.
Рекурсивный оператор - это оператор, который в процессе непрерывного изменения смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. В среде блокчейна открытость данных и последовательный дизайн смарт-контрактов образуют временной ряд. Рекурсивная обработка однородных операций может создавать нелинейные структуры и даже геометрические прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь высоко согласуется с свойствами самоподдерживающейся игры в блокчейне, что делает её эффективным способом исследования возможностей новых некоперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не идеальна, поскольку информация о следующем моменте полностью определяется предыдущим моментом. Действительно заслуживает внимания многократный рекурсивный оператор: сочетание рекурсивного оператора с другими элементами, вводя новую информацию при двух изменениях состояния. Эта новая информация отражает игровые свойства и обладает непредсказуемостью. В то же время эта непредсказуемость находится под влиянием рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая контролируемые ожидаемые свойства.
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 косвенную рекурсивную связь, формируя периодическую отрицательную обратную связь под воздействием оператора ценообразования, постепенно приближаясь к стабильности цен. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он недостаточно точен, что может привести к замедлению процесса передачи и затруднить формирование стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут обеспечивать не только негативную обратную связь, но и позитивную обратную связь. Например, механизм выкупа в некоторой системе является典型ным положительным рекурсивным оператором: выкуп уменьшает предложение на рынке, повышает цены, улучшает производительность, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов и, таким образом, увеличивает выкуп, создавая благоприятный цикл. Этот простой и ясный подход с противомарковскими свойствами привлечет больше внимания со стороны разработчиков цепочных протоколов.
С чисто математической точки зрения неясно, сможет ли рекурсивный оператор построить стабильные краткосрочные свойства. Поэтому стабильные монеты, основанные на рекурсивных операторах, очень трудно привести к стабильной структуре. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, их передача происходит медленнее, и для достижения стабильного равновесия требуется больше ограничений, что затрудняет достижение их целей.
В многоуровневых рекурсивных операторах этап введения новой информации имеет решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна способствуют введению большего количества информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках структуры игры, но при этом обладает единообразной информационной структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что легко ведет к иллюзии стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно всесторонне понять свойства общего равновесия, которые могут противоречить ожиданиям.
При проектировании децентрализованных финансовых (DeFi) проектов необходимо тщательно анализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В будущем следует исследовать большее количество переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметры, отражающие сложность рыночных игр, что станет серией нелинейных операторов, достойных углубленного изучения.