# 再帰オペレーターの分散型金融分野における応用と限界多くの人々はアルゴリズム安定コインに強い関心を持ち、ビットコインが達成できなかった使命、すなわち完全に分散化され、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。この考えが生まれたのは、ブロックチェーンや通貨に対する理解が不十分なことに加え、アルゴリズム安定コインが新しい再帰的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、次の状態を反復的に生成する演算子を指します。ブロックチェーン上のデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計により、時間系列が形成され、同様の操作を再帰的に処理することは非線形構造を引き起こす可能性があり、さらには幾何級数効果をもたらすことがあります。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属性に完全に一致するため、非協力ゲームの新たな可能性を探る簡単で実行可能な手段となります。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。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、新しい情報を状態変化に導入し、ゲーム理論的な特性や予測不可能性を反映させることです。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共通期待を持ち、他の演算子に反作用して共鳴を形成し、制御可能な期待特性を生み出します。このような演算子を我々は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とると、価格算子は価格Ptを生成し、総量Mtを多重再帰算子として拡張します。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存し、間接的な再帰関係を形成します。価格算子との組み合わせにより周期的な負のフィードバックが発生し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は供給と需要の曲線の均衡に基づいており、ゲーム理論的なプロセスは二次市場において行われるため、正確ではなく、伝達プロセスが遅くなる可能性があり、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できます。例えば、あるシステム内のリバースメカニズムは、市場供給を減少させ、価格を引き上げ、パフォーマンスを改善し、需要と収益を増加させることで、正のサイクルを形成します。このシンプルで明快かつ反マルコフ特性を持つ方法は、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。純粋な数学的観点から見ると、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、特に総量を変更することによって間接的に需給関係に影響を与える場合、収束して安定した構造に達するのが難しく、伝導性が遅くなり、安定均衡に達するための制約条件が増え、その目標を達成することが困難です。多重再帰オペレーターにおいて、新しい情報を導入することは非常に重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡属性は、確かにより多くの情報を導入しやすく、これらの情報はゲーム構造設計の下で一定の不確実性を持ち、フレームワークの特性を持っています。これらの情報は再帰オペレーターと結合し、全体的な期待を構築しやすく、安定性の錯覚を生じることがあります。厳密なゲーム理論分析に基づかない場合、全体的な均衡属性を完全に把握することは困難であり、期待とは逆の結果になる可能性があります。情報を導入する際にランダム性の要求があることもありますが、情報への依存をゼロと仮定します。このランダム性は再帰演算子と組み合わさることで、むしろ安定した特性を生み出し、ゲーム構造から離れるため、アルゴリズムの特性をより反映しています。これは将来のアルゴリズム安定コインが探求すべき方向性です。再帰オペレーターを使用する際に、情報を導入するステップや独立オペレーターが多すぎると、その正負フィードバック特性は徐々に消散します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度指標があります。分散型金融を設計する際に、正負フィードバックを強化するには、新しい情報を導入する回数を減らす必要があります。長期的な回帰を追求する場合、情報の流入には一定の周期特性が必要です。分散型金融領域のほとんどの再帰オペレーターは価格系列と組み合わされています。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メカニズムに依存していることが多く、これが全体の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う可能性があります。攻撃的行動はAMMの保持価格系列に直接反映され、アルゴリズムによって自動的に除外することができず、再帰オペレーターが必要とする不確実性に反しています。さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量と価格系列を決定する供給と需要の変数は直接的に結びついているわけではなく、資産の総量に関連している可能性があります。これにより、ゲームの核心である二次市場に直接アクセスできなくなる可能性があり、算子の伝導性に偏り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。分散型金融を設計する際は、再帰演算子に対する詳細な情報伝達メカニズム分析を行い、予測や制御を避ける必要があります。これにより、非線形演算子シリーズの発展に新たな可能性を提供するでしょう。
DeFiにおける再帰的オペレーターの応用:機会と挑戦の共存
再帰オペレーターの分散型金融分野における応用と限界
多くの人々はアルゴリズム安定コインに強い関心を持ち、ビットコインが達成できなかった使命、すなわち完全に分散化され、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。この考えが生まれたのは、ブロックチェーンや通貨に対する理解が不十分なことに加え、アルゴリズム安定コインが新しい再帰的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、次の状態を反復的に生成する演算子を指します。ブロックチェーン上のデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計により、時間系列が形成され、同様の操作を再帰的に処理することは非線形構造を引き起こす可能性があり、さらには幾何級数効果をもたらすことがあります。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属性に完全に一致するため、非協力ゲームの新たな可能性を探る簡単で実行可能な手段となります。
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。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、新しい情報を状態変化に導入し、ゲーム理論的な特性や予測不可能性を反映させることです。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共通期待を持ち、他の演算子に反作用して共鳴を形成し、制御可能な期待特性を生み出します。このような演算子を我々は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とると、価格算子は価格Ptを生成し、総量Mtを多重再帰算子として拡張します。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存し、間接的な再帰関係を形成します。価格算子との組み合わせにより周期的な負のフィードバックが発生し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は供給と需要の曲線の均衡に基づいており、ゲーム理論的なプロセスは二次市場において行われるため、正確ではなく、伝達プロセスが遅くなる可能性があり、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できます。例えば、あるシステム内のリバースメカニズムは、市場供給を減少させ、価格を引き上げ、パフォーマンスを改善し、需要と収益を増加させることで、正のサイクルを形成します。このシンプルで明快かつ反マルコフ特性を持つ方法は、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。
純粋な数学的観点から見ると、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、特に総量を変更することによって間接的に需給関係に影響を与える場合、収束して安定した構造に達するのが難しく、伝導性が遅くなり、安定均衡に達するための制約条件が増え、その目標を達成することが困難です。
多重再帰オペレーターにおいて、新しい情報を導入することは非常に重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡属性は、確かにより多くの情報を導入しやすく、これらの情報はゲーム構造設計の下で一定の不確実性を持ち、フレームワークの特性を持っています。これらの情報は再帰オペレーターと結合し、全体的な期待を構築しやすく、安定性の錯覚を生じることがあります。厳密なゲーム理論分析に基づかない場合、全体的な均衡属性を完全に把握することは困難であり、期待とは逆の結果になる可能性があります。
情報を導入する際にランダム性の要求があることもありますが、情報への依存をゼロと仮定します。このランダム性は再帰演算子と組み合わさることで、むしろ安定した特性を生み出し、ゲーム構造から離れるため、アルゴリズムの特性をより反映しています。これは将来のアルゴリズム安定コインが探求すべき方向性です。
再帰オペレーターを使用する際に、情報を導入するステップや独立オペレーターが多すぎると、その正負フィードバック特性は徐々に消散します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度指標があります。分散型金融を設計する際に、正負フィードバックを強化するには、新しい情報を導入する回数を減らす必要があります。長期的な回帰を追求する場合、情報の流入には一定の周期特性が必要です。
分散型金融領域のほとんどの再帰オペレーターは価格系列と組み合わされています。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メカニズムに依存していることが多く、これが全体の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う可能性があります。攻撃的行動はAMMの保持価格系列に直接反映され、アルゴリズムによって自動的に除外することができず、再帰オペレーターが必要とする不確実性に反しています。
さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰量と価格系列を決定する供給と需要の変数は直接的に結びついているわけではなく、資産の総量に関連している可能性があります。これにより、ゲームの核心である二次市場に直接アクセスできなくなる可能性があり、算子の伝導性に偏り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。分散型金融を設計する際は、再帰演算子に対する詳細な情報伝達メカニズム分析を行い、予測や制御を避ける必要があります。これにより、非線形演算子シリーズの発展に新たな可能性を提供するでしょう。