Применение и ограничения рекурсивных операторов в Децентрализованных финансах
Алгоритмические стабильные монеты вызвали интерес у многих людей, отчасти потому, что они вводят новые рекурсивные операторы. Эти операторы используют предыдущее состояние в качестве входных данных и повторно циклически генерируют следующее состояние в последовательных изменениях смарт-контрактов. Из-за открытости блокчейна и последовательного дизайна смарт-контрактов рекурсивная обработка может привести к нелинейной структуре или геометрическим эффектам, создавая сильные положительные обратные связи.
Однако простая рекурсия временных рядов не идеальна. Более важно обратить внимание на многократные рекурсивные операторы, которые вводят новую информацию между изменениями состояния, отражая игровые свойства и создавая непредсказуемость. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя общие ожидания, которые действуют обратно на другие операторы, создавая контролируемые свойства ожиданий.
В качестве примера возьмем алгоритмическую стабильную монету, где оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt выступает в качестве многоуровневого рекурсивного оператора. Mt является функцией Pt, а Pt+1 зависит от Mt, что создает косвенные рекурсивные отношения. В сочетании с оператором ценообразования возникает периодическая отрицательная обратная связь, постепенно приближающаяся к стабильной цене. Однако эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, и фактический процесс передачи происходит медленно, что затрудняет формирование стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы также могут обеспечивать положительную обратную связь, как, например, механизмы обратного выкупа в некоторых системах. Выкуп уменьшает предложение на рынке, повышает цены, увеличивает производительность, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов, что, в свою очередь, приводит к дальнейшему увеличению выкупа и формирует благоприятный цикл.
С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные краткосрочные свойства. Алгоритмические стейблкоины косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, изменяя общий объем, передача медленная, условия ограничения для достижения стабильного равновесия многочисленные, что затрудняет достижение своей цели.
В многократных рекурсивных операторах введение новой информации имеет решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна легко вводят больше информации, создавая неопределенность в структуре игры. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами формирует общее ожидание, что может создать иллюзию стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно уловить общие свойства равновесия.
При проектировании Децентрализованных финансов следует внимательно анализировать механизм передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В будущем может быть больше переменных, связанных с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры, что представляет собой интересную серию нелинейных операторов для исследования.
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 DeFi: потенциал и вызовы многократной рекурсии на примере алгоритмического стейблкоина
Применение и ограничения рекурсивных операторов в Децентрализованных финансах
Алгоритмические стабильные монеты вызвали интерес у многих людей, отчасти потому, что они вводят новые рекурсивные операторы. Эти операторы используют предыдущее состояние в качестве входных данных и повторно циклически генерируют следующее состояние в последовательных изменениях смарт-контрактов. Из-за открытости блокчейна и последовательного дизайна смарт-контрактов рекурсивная обработка может привести к нелинейной структуре или геометрическим эффектам, создавая сильные положительные обратные связи.
Однако простая рекурсия временных рядов не идеальна. Более важно обратить внимание на многократные рекурсивные операторы, которые вводят новую информацию между изменениями состояния, отражая игровые свойства и создавая непредсказуемость. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя общие ожидания, которые действуют обратно на другие операторы, создавая контролируемые свойства ожиданий.
В качестве примера возьмем алгоритмическую стабильную монету, где оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt выступает в качестве многоуровневого рекурсивного оператора. Mt является функцией Pt, а Pt+1 зависит от Mt, что создает косвенные рекурсивные отношения. В сочетании с оператором ценообразования возникает периодическая отрицательная обратная связь, постепенно приближающаяся к стабильной цене. Однако эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, и фактический процесс передачи происходит медленно, что затрудняет формирование стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы также могут обеспечивать положительную обратную связь, как, например, механизмы обратного выкупа в некоторых системах. Выкуп уменьшает предложение на рынке, повышает цены, увеличивает производительность, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов, что, в свою очередь, приводит к дальнейшему увеличению выкупа и формирует благоприятный цикл.
С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные краткосрочные свойства. Алгоритмические стейблкоины косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, изменяя общий объем, передача медленная, условия ограничения для достижения стабильного равновесия многочисленные, что затрудняет достижение своей цели.
В многократных рекурсивных операторах введение новой информации имеет решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна легко вводят больше информации, создавая неопределенность в структуре игры. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами формирует общее ожидание, что может создать иллюзию стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно уловить общие свойства равновесия.
При проектировании Децентрализованных финансов следует внимательно анализировать механизм передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В будущем может быть больше переменных, связанных с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры, что представляет собой интересную серию нелинейных операторов для исследования.