# ブロックチェーンとアルゴリズムのステーブルコイン：再帰オペレーターの潜在能力と限界を解析するアルゴリズムのステーブルコインが最近広く注目を集めており、多くの人々がそれがビットコインが達成できなかった目標、つまり完全に分散化され自動調整されるグローバル通貨を実現できると考えています。この考えの出所は、ブロックチェーンと通貨の概念に対する理解の限界だけでなく、アルゴリズムのステーブルコインが新しい再帰的演算子を導入していることにも起因しています。再帰オペレーターは、連続するスマートコントラクトの変換において、前の状態を入力として使用し、次の状態を反復的に生成する操作を指します。この設計は、ブロックチェーンのデータ公開性とスマートコントラクトの直列特性を利用し、非線形構造を形成し、さらには幾何級数効果を生じる可能性があります。この強いポジティブフィードバック特性は、オンチェーンゲームの自己強化特性と完全に一致しています。しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択肢ではありません。なぜなら、それは未来の状態が完全に現在の状態によって決定されるからです。本当に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態の変化に導入することです。この新しい情報は、ゲームの特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて何らかの共通期待を形成します。この複雑な相互作用は、多重再帰演算子と呼ぶことができます。一般的なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子は価格Ptを生成し、拡張総量MtはPtの関数です。そして、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格算子を通じて間接的な再帰関係を形成し、理論的には周期的な負のフィードバックによって価格の安定を実現できます。しかし、この設計は供給と需要の曲線の均衡に基づいており、そのゲーム過程は二次市場で発生し、精度が不足しているため、伝達プロセスが遅くなり、安定した均衡を形成するのが難しい可能性があります。負のフィードバックに加えて、再帰オペレーターは正のフィードバックも提供できます。たとえば、特定のシステムにおける買い戻しメカニズムは、市場供給を減少させることで価格を引き上げ、さらにパフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの利益をもたらし、買い戻しを増加させ、良性のサイクルを形成します。この簡潔で力強く、反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのチェーン上のプロトコル開発者に好まれる可能性があります。数学的な観点から見ると、再帰オペレーターが安定した短周期特性を構築できるかどうかは明確ではありません。したがって、再帰オペレーターに依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束することが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変更することで間接的に需給関係に影響を与える場合、その伝導性はより遅くなり、安定した均衡に達するための制約条件が増え、自身の目標を達成する難易度が高くなります。多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は、特定のゲーム構造の下で一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することが確かに容易ですが、統一された情報フレームワークに従います。この特性は再帰演算子と組み合わさることで、安定性の錯覚を生むことが容易です。厳密なゲーム理論の分析に基づかないと、全体の均衡特性を把握することは難しく、期待とは逆の結果を招く可能性があります。再帰演算子を設計する際には、情報を導入するステップや独立演算子を過度に増やさないように注意する必要があります。そうしないと、再帰演算子の効果が弱まります。正負フィードバックの強化を追求する場合は、新しい情報の導入回数を減らすべきです。長周期の回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体が一定の周期性を持つべきです。大多数DeFi分野の再帰アルゴリズムは価格系列を組み合わせることが多い。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御されるのが難しいゲーム形式だからだ。しかし、現在、多くの設計は効果的な分散型オラクルではなくAMMメカニズムに依存しており、これが再帰プロセスを決定論的または制御可能なプロセスに変えてしまい、再帰アルゴリズムの設計の本来の目的に反してしまう可能性がある。さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量は、価格系列を決定する供給と需要の変数に直接結びついているわけではなく、資産の総量に関連しています。これにより、オペレーターが二次市場に直接作用できず、伝導効果が偏る可能性があります。未来、全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータを特に考慮し、より多くの変数と再帰演算子の組み合わせを探求すべきです。DeFiの設計においては、再帰演算子に対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御されることを避け、ブロックチェーンエコシステムにおけるその潜在能力を十分に発揮させるべきです。
多重再帰演算子：アルゴリズムのステーブルコインの潜在能力と限界分析
ブロックチェーンとアルゴリズムのステーブルコイン：再帰オペレーターの潜在能力と限界を解析する
アルゴリズムのステーブルコインが最近広く注目を集めており、多くの人々がそれがビットコインが達成できなかった目標、つまり完全に分散化され自動調整されるグローバル通貨を実現できると考えています。この考えの出所は、ブロックチェーンと通貨の概念に対する理解の限界だけでなく、アルゴリズムのステーブルコインが新しい再帰的演算子を導入していることにも起因しています。
再帰オペレーターは、連続するスマートコントラクトの変換において、前の状態を入力として使用し、次の状態を反復的に生成する操作を指します。この設計は、ブロックチェーンのデータ公開性とスマートコントラクトの直列特性を利用し、非線形構造を形成し、さらには幾何級数効果を生じる可能性があります。この強いポジティブフィードバック特性は、オンチェーンゲームの自己強化特性と完全に一致しています。
しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択肢ではありません。なぜなら、それは未来の状態が完全に現在の状態によって決定されるからです。本当に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態の変化に導入することです。この新しい情報は、ゲームの特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて何らかの共通期待を形成します。この複雑な相互作用は、多重再帰演算子と呼ぶことができます。
一般的なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子は価格Ptを生成し、拡張総量MtはPtの関数です。そして、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格算子を通じて間接的な再帰関係を形成し、理論的には周期的な負のフィードバックによって価格の安定を実現できます。しかし、この設計は供給と需要の曲線の均衡に基づいており、そのゲーム過程は二次市場で発生し、精度が不足しているため、伝達プロセスが遅くなり、安定した均衡を形成するのが難しい可能性があります。
負のフィードバックに加えて、再帰オペレーターは正のフィードバックも提供できます。たとえば、特定のシステムにおける買い戻しメカニズムは、市場供給を減少させることで価格を引き上げ、さらにパフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの利益をもたらし、買い戻しを増加させ、良性のサイクルを形成します。この簡潔で力強く、反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのチェーン上のプロトコル開発者に好まれる可能性があります。
数学的な観点から見ると、再帰オペレーターが安定した短周期特性を構築できるかどうかは明確ではありません。したがって、再帰オペレーターに依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束することが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変更することで間接的に需給関係に影響を与える場合、その伝導性はより遅くなり、安定した均衡に達するための制約条件が増え、自身の目標を達成する難易度が高くなります。
多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は、特定のゲーム構造の下で一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することが確かに容易ですが、統一された情報フレームワークに従います。この特性は再帰演算子と組み合わさることで、安定性の錯覚を生むことが容易です。厳密なゲーム理論の分析に基づかないと、全体の均衡特性を把握することは難しく、期待とは逆の結果を招く可能性があります。
再帰演算子を設計する際には、情報を導入するステップや独立演算子を過度に増やさないように注意する必要があります。そうしないと、再帰演算子の効果が弱まります。正負フィードバックの強化を追求する場合は、新しい情報の導入回数を減らすべきです。長周期の回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体が一定の周期性を持つべきです。
大多数DeFi分野の再帰アルゴリズムは価格系列を組み合わせることが多い。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御されるのが難しいゲーム形式だからだ。しかし、現在、多くの設計は効果的な分散型オラクルではなくAMMメカニズムに依存しており、これが再帰プロセスを決定論的または制御可能なプロセスに変えてしまい、再帰アルゴリズムの設計の本来の目的に反してしまう可能性がある。
さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量は、価格系列を決定する供給と需要の変数に直接結びついているわけではなく、資産の総量に関連しています。これにより、オペレーターが二次市場に直接作用できず、伝導効果が偏る可能性があります。
未来、全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータを特に考慮し、より多くの変数と再帰演算子の組み合わせを探求すべきです。DeFiの設計においては、再帰演算子に対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御されることを避け、ブロックチェーンエコシステムにおけるその潜在能力を十分に発揮させるべきです。