Применение и ограничения рекурсивных операторов в области Децентрализованных финансов
Многие люди проявляют живой интерес к алгоритмическим стейблкоинам, полагая, что они могут осуществить миссию, которую не смог выполнить биткойн: полностью децентрализованная и автоматически регулируемая глобальная валюта. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания блокчейна и валют, но и из-за того, что алгоритмические стейблкоины вводят новые рекурсивные операторы.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе последовательных изменений умных контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. Из-за открытости данных на блокчейне и последовательного дизайна умных контрактов формируется временной ряд, и рекурсивная обработка однотипных операций может привести к нелинейной структуре, даже к эффекту геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самовозрастания игровой ситуации на блокчейне, что делает его простым и жизнеспособным решением для исследования новых возможностей некооперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным выбором, поскольку информация о следующем моменте полностью зависит от предыдущего. На самом деле, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую информацию между состояниями, что отражает игровые свойства и непредсказуемость. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, обладая определенным общим ожиданием, что, в свою очередь, влияет на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые свойства ожидания. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общее количество Mt расширяется как многократный рекурсивный оператор. Mt является функцией Pt, тогда как Pt+1 зависит от Mt, формируя косвенную рекурсивную зависимость, которая под воздействием оператора ценообразования создает периодическую негативную обратную связь, постепенно приближаясь к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он не является точным и может привести к медленному процессу передачи, что затрудняет формирование стабильного равновесия.
Рекурсивный оператор может предоставлять не только отрицательную обратную связь, но и положительную. Например, механизм выкупа в некоторой системе формирует положительный цикл, уменьшая предложение на рынке, повышая цены, улучшая производительность, увеличивая спрос и доход. Этот простой и понятный метод с обратными свойствами Маркова может привлечь большее внимание разработчиков цепочных протоколов.
С точки зрения чистой математики неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные свойства короткого цикла. Поэтому стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, трудно приводятся к стабильной структуре, особенно когда они косвенно влияют на спрос и предложение путем изменения общего объема, передача этих изменений происходит медленнее, и существует больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что затрудняет выполнение их собственных целей.
В многоуровневых рекурсивных операторах введение новой информации имеет жизненное значение. Общие свойства равновесия блокчейна действительно позволяют вводить больше информации, которая обладает определенной неопределенностью в условиях проектирования игровых структур и имеет рамочные характеристики. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что может привести к иллюзии стабильности. Без строгого анализа игровой теории трудно полноценно понять общие свойства равновесия, что может оказаться противоположным ожиданиям.
Иногда существует необходимость в случайности при введении информации, предполагая, что зависимость от информации равна нулю. Эта случайность в сочетании с рекурсивными операторами, наоборот, легче приводит к стабильным характеристикам, выходя за пределы игровой структуры, и больше отражает алгоритмические особенности, что является направлением,值得探索 в будущем алгоритмических стабильных монет.
При использовании рекурсивных операторов, если шаги по введению информации или независимые операторы слишком многочисленны, их положительные и отрицательные обратные связи постепенно ослабевают. Поэтому рекурсивные операторы имеют показатели силы обратной связи. При проектировании Децентрализованных финансов, чтобы усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо снизить количество введения новой информации; если стремиться к длительному циклу регрессии, введение информационных потоков должно иметь определенные циклические свойства.
В области Децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов объединяют ценовые ряды, поскольку ценовые игры являются наиболее информативными и трудными для прогнозирования или контроля с помощью алгоритмов. Однако в настоящее время при использовании ценовых рядов в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к превращению всего рекурсивного процесса в детерминированный или контролируемый процесс. Агрессивные действия напрямую отражаются в ценовых рядах, сохраняемых AMM, и не могут быть автоматически исключены алгоритмом, что противоречит необходимой неопределенности рекурсивных операторов.
Кроме того, многие проекты, разработанные с учетом рекурсивных величин, не напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые ряды, а скорее связаны с общим объемом активов, что может привести к невозможности напрямую выйти на вторичный рынок, что является核心 игры, и передача операторов может быть искажена.
В будущем следует исследовать больше переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметры, отражающие сложность азартных игр на всем рынке. При проектировании Децентрализованных финансов необходимо провести тщательный анализ механизмов передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. Это откроет новые возможности для развития серии нелинейных операторов.
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» .
Применение рекурсивных операторов в Децентрализованных финансах: возможности и вызовы.
Применение и ограничения рекурсивных операторов в области Децентрализованных финансов
Многие люди проявляют живой интерес к алгоритмическим стейблкоинам, полагая, что они могут осуществить миссию, которую не смог выполнить биткойн: полностью децентрализованная и автоматически регулируемая глобальная валюта. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания блокчейна и валют, но и из-за того, что алгоритмические стейблкоины вводят новые рекурсивные операторы.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе последовательных изменений умных контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. Из-за открытости данных на блокчейне и последовательного дизайна умных контрактов формируется временной ряд, и рекурсивная обработка однотипных операций может привести к нелинейной структуре, даже к эффекту геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самовозрастания игровой ситуации на блокчейне, что делает его простым и жизнеспособным решением для исследования новых возможностей некооперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным выбором, поскольку информация о следующем моменте полностью зависит от предыдущего. На самом деле, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую информацию между состояниями, что отражает игровые свойства и непредсказуемость. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, обладая определенным общим ожиданием, что, в свою очередь, влияет на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые свойства ожидания. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общее количество Mt расширяется как многократный рекурсивный оператор. Mt является функцией Pt, тогда как Pt+1 зависит от Mt, формируя косвенную рекурсивную зависимость, которая под воздействием оператора ценообразования создает периодическую негативную обратную связь, постепенно приближаясь к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он не является точным и может привести к медленному процессу передачи, что затрудняет формирование стабильного равновесия.
Рекурсивный оператор может предоставлять не только отрицательную обратную связь, но и положительную. Например, механизм выкупа в некоторой системе формирует положительный цикл, уменьшая предложение на рынке, повышая цены, улучшая производительность, увеличивая спрос и доход. Этот простой и понятный метод с обратными свойствами Маркова может привлечь большее внимание разработчиков цепочных протоколов.
С точки зрения чистой математики неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные свойства короткого цикла. Поэтому стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, трудно приводятся к стабильной структуре, особенно когда они косвенно влияют на спрос и предложение путем изменения общего объема, передача этих изменений происходит медленнее, и существует больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что затрудняет выполнение их собственных целей.
В многоуровневых рекурсивных операторах введение новой информации имеет жизненное значение. Общие свойства равновесия блокчейна действительно позволяют вводить больше информации, которая обладает определенной неопределенностью в условиях проектирования игровых структур и имеет рамочные характеристики. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что может привести к иллюзии стабильности. Без строгого анализа игровой теории трудно полноценно понять общие свойства равновесия, что может оказаться противоположным ожиданиям.
Иногда существует необходимость в случайности при введении информации, предполагая, что зависимость от информации равна нулю. Эта случайность в сочетании с рекурсивными операторами, наоборот, легче приводит к стабильным характеристикам, выходя за пределы игровой структуры, и больше отражает алгоритмические особенности, что является направлением,值得探索 в будущем алгоритмических стабильных монет.
При использовании рекурсивных операторов, если шаги по введению информации или независимые операторы слишком многочисленны, их положительные и отрицательные обратные связи постепенно ослабевают. Поэтому рекурсивные операторы имеют показатели силы обратной связи. При проектировании Децентрализованных финансов, чтобы усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо снизить количество введения новой информации; если стремиться к длительному циклу регрессии, введение информационных потоков должно иметь определенные циклические свойства.
В области Децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов объединяют ценовые ряды, поскольку ценовые игры являются наиболее информативными и трудными для прогнозирования или контроля с помощью алгоритмов. Однако в настоящее время при использовании ценовых рядов в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к превращению всего рекурсивного процесса в детерминированный или контролируемый процесс. Агрессивные действия напрямую отражаются в ценовых рядах, сохраняемых AMM, и не могут быть автоматически исключены алгоритмом, что противоречит необходимой неопределенности рекурсивных операторов.
Кроме того, многие проекты, разработанные с учетом рекурсивных величин, не напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые ряды, а скорее связаны с общим объемом активов, что может привести к невозможности напрямую выйти на вторичный рынок, что является核心 игры, и передача операторов может быть искажена.
В будущем следует исследовать больше переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметры, отражающие сложность азартных игр на всем рынке. При проектировании Децентрализованных финансов необходимо провести тщательный анализ механизмов передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. Это откроет новые возможности для развития серии нелинейных операторов.