# ブロックチェーンにおける再帰演算子の応用と限界について探討する多くの人がアルゴリズムステーブルコインに強い関心を抱いており、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システムの構築を実現できると考えています。この考えが生まれたのは、ブロックチェーンや通貨の概念に対する理解不足だけでなく、アルゴリズムステーブルコインが新しい再帰演算子を導入したことにも起因しています。再帰演算子とは、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、次の状態を繰り返し生成する操作を指します。ブロックチェーンのデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計は時間系列を形成し、同様の操作に対する再帰処理は非線形構造を生み出し、さらには幾何級数効果をもたらすことができます。この強い正のフィードバック特性は、チェーン上のゲーム理論の自己強化特性に完全に一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探るためのシンプルで実行可能なソリューションとなります。しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択ではありません。なぜなら、次の瞬間の情報は完全に前の瞬間によって決定されるからです。真に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、状態変化の間に新しいゲーム情報を導入することです。この予測できない性質は再帰演算子の影響を受け、一定の共通の期待を持ち、他の演算子に反作用して共鳴を形成し、制御可能な期待属性を生成します。このような演算子を多重再帰演算子と呼びます。単純なアルゴリズムのステーブルコインを例に取ると、価格算子が価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格算子によって間接的な再帰関係を構築し、周期的な負のフィードバックを形成し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は需給曲線の均衡に基づいており、ゲームプロセスは二次市場で行われ、精度が高くなく、伝導プロセスが遅く、安定した均衡を形成するのが難しいです。再帰オペレーターは負のフィードバックを提供するだけでなく、正のフィードバックも提供します。一部のシステムにおける買い戻しメカニズムは典型的な例です：買い戻しは市場の供給を減少させ、価格を押し上げ、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、さらに価格を押し上げます。このシンプルで明快かつ反マルコフ的な特性を持つ方法は、今後より多くのオンチェーンプロトコル開発者の関心を集める可能性があります。数学的な観点から見ると、再帰演算子が安定した短期的な属性を構築できるかどうかはまだ明確ではありません。したがって、再帰演算子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のが難しいです。特に、アルゴリズムステーブルコインは、総量を変更することで需給関係に間接的に影響を与え、伝導性が遅く、安定した均衡に達するための制約条件が多く、自身の目標を達成するのが難しいです。多重再帰演算子において、新しい情報を導入することは重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡特性は、ゲーム構造の下で一定の不確実性を持ちながら、より多くの情報を導入することが容易です。しかし、再帰演算子と組み合わせると、安定性の錯覚を生むことがあります。厳密なゲーム理論分析に基づかないと、全体の均衡特性を完全に把握することは難しく、期待とは逆の結果になる可能性があります。再帰演算子を採用する場合、情報を引き入れるステップや独立演算子が多すぎると、再帰演算子の効果は徐々に弱まります。正のフィードバックと負のフィードバックの属性は徐々に散逸していきます。したがって、再帰演算子にはフィードバック強度指標が存在します。DeFiデザインでは、正のフィードバックと負のフィードバックを強化するために、新しい情報を引き入れる回数を減らす必要があります。長期サイクルの回帰を追求する場合、情報フローの引き入れ自体は一定の周期属性を持つべきです。ほとんどのDeFi分野の再帰オペレーターは価格系列を組み合わせています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中していて、アルゴリズムによって予測または制御することが難しいゲームだからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに多く依存しており、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る可能性があります。この問題は、AMMが徐々に効率的になることを単純に期待することはできません。なぜなら、攻撃的な行動は直接AMMの留保価格系列に反映され、アルゴリズムによって自動的に排除することができないからです。さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量は、価格シーケンスを決定する需給変数とは直接的にリンクしておらず、資産の総量に関連しています。これにより、二次市場というゲームの核心に直接到達できなくなり、オペレーターの伝導性に偏差が生じる可能性があります。未来は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータに関して、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。この分野は深く研究する価値がありますが、再帰演算子に対する詳細な情報伝達メカニズムの分析が必要であり、予測や制御されるのを避けるべきです。
ブロックチェーン再帰演算子:DeFiの革新と制限の分析
ブロックチェーンにおける再帰演算子の応用と限界について探討する
多くの人がアルゴリズムステーブルコインに強い関心を抱いており、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システムの構築を実現できると考えています。この考えが生まれたのは、ブロックチェーンや通貨の概念に対する理解不足だけでなく、アルゴリズムステーブルコインが新しい再帰演算子を導入したことにも起因しています。
再帰演算子とは、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、次の状態を繰り返し生成する操作を指します。ブロックチェーンのデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計は時間系列を形成し、同様の操作に対する再帰処理は非線形構造を生み出し、さらには幾何級数効果をもたらすことができます。この強い正のフィードバック特性は、チェーン上のゲーム理論の自己強化特性に完全に一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探るためのシンプルで実行可能なソリューションとなります。
しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択ではありません。なぜなら、次の瞬間の情報は完全に前の瞬間によって決定されるからです。真に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、状態変化の間に新しいゲーム情報を導入することです。この予測できない性質は再帰演算子の影響を受け、一定の共通の期待を持ち、他の演算子に反作用して共鳴を形成し、制御可能な期待属性を生成します。このような演算子を多重再帰演算子と呼びます。
単純なアルゴリズムのステーブルコインを例に取ると、価格算子が価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格算子によって間接的な再帰関係を構築し、周期的な負のフィードバックを形成し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は需給曲線の均衡に基づいており、ゲームプロセスは二次市場で行われ、精度が高くなく、伝導プロセスが遅く、安定した均衡を形成するのが難しいです。
再帰オペレーターは負のフィードバックを提供するだけでなく、正のフィードバックも提供します。一部のシステムにおける買い戻しメカニズムは典型的な例です：買い戻しは市場の供給を減少させ、価格を押し上げ、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、さらに価格を押し上げます。このシンプルで明快かつ反マルコフ的な特性を持つ方法は、今後より多くのオンチェーンプロトコル開発者の関心を集める可能性があります。
数学的な観点から見ると、再帰演算子が安定した短期的な属性を構築できるかどうかはまだ明確ではありません。したがって、再帰演算子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のが難しいです。特に、アルゴリズムステーブルコインは、総量を変更することで需給関係に間接的に影響を与え、伝導性が遅く、安定した均衡に達するための制約条件が多く、自身の目標を達成するのが難しいです。
多重再帰演算子において、新しい情報を導入することは重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡特性は、ゲーム構造の下で一定の不確実性を持ちながら、より多くの情報を導入することが容易です。しかし、再帰演算子と組み合わせると、安定性の錯覚を生むことがあります。厳密なゲーム理論分析に基づかないと、全体の均衡特性を完全に把握することは難しく、期待とは逆の結果になる可能性があります。
再帰演算子を採用する場合、情報を引き入れるステップや独立演算子が多すぎると、再帰演算子の効果は徐々に弱まります。正のフィードバックと負のフィードバックの属性は徐々に散逸していきます。したがって、再帰演算子にはフィードバック強度指標が存在します。DeFiデザインでは、正のフィードバックと負のフィードバックを強化するために、新しい情報を引き入れる回数を減らす必要があります。長期サイクルの回帰を追求する場合、情報フローの引き入れ自体は一定の周期属性を持つべきです。
ほとんどのDeFi分野の再帰オペレーターは価格系列を組み合わせています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中していて、アルゴリズムによって予測または制御することが難しいゲームだからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに多く依存しており、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る可能性があります。この問題は、AMMが徐々に効率的になることを単純に期待することはできません。なぜなら、攻撃的な行動は直接AMMの留保価格系列に反映され、アルゴリズムによって自動的に排除することができないからです。
さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量は、価格シーケンスを決定する需給変数とは直接的にリンクしておらず、資産の総量に関連しています。これにより、二次市場というゲームの核心に直接到達できなくなり、オペレーターの伝導性に偏差が生じる可能性があります。
未来は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータに関して、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。この分野は深く研究する価値がありますが、再帰演算子に対する詳細な情報伝達メカニズムの分析が必要であり、予測や制御されるのを避けるべきです。