# 再帰オペレーターの分散型金融分野における応用と課題最近、アルゴリズム安定コインがブロックチェーン分野のホットな話題となっています。多くの人々はこの新しいタイプの安定コインに高い期待を寄せており、さらにはビットコインが達成できなかった目標、すなわち完全に分散化され自律的に調整可能なグローバル通貨システムの確立を実現する可能性があると考えています。この考えが生まれた背景には、ブロックチェーンや通貨の本質に対する理解不足だけでなく、アルゴリズム安定コインが導入する新しい再帰演算子にも関係しています。再帰演算子の新しさは、人々にそれが画期的な進展をもたらすという幻想を抱かせました。再帰演算子とは、連続したスマートコントラクトの状態遷移の中で、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。このような演算子の出現は驚くべきことではなく、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が自然に時間系列を形成しています。同様の操作を再帰的に処理することで、非線形構造や幾何級数効果を生み出すことができます。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属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追求する開発者にとって、再帰演算子を使用することは簡単で実行可能なソリューションです。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、後の時点の情報は完全に前の時点によって決定されるからです。本当に注目すべきなのは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を二つの状態変化の間に導入することです。この情報はゲームの属性を反映しており、予測不可能性を持っています。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受けており、一定の共通期待を形成し、それが他の演算子に逆作用して共鳴を引き起こし、制御可能な期待属性を形成します。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挙げると、価格算出子は価格Ptを生成し、総供給量Mtは多重再帰算出子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存します。これにより、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築きます。価格算出子の協力のもと、周期的な負のフィードバックが形成され、価格の安定に徐々に近づきます。この構想は、供給と需要の曲線の均衡に基づいており、そのゲームプロセスは二次市場で行われるため、あまり正確ではなく、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。再帰オペレーターは負のフィードバックを提供できるだけでなく、正のフィードバックも提供できます。特定のシステムにおける買い戻しメカニズムはその典型的な例であり、それは価格の安定ではなく自己強化を目指しています。買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、システムの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、良性の循環を形成します。このシンプルで明快で反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれる可能性があります。純粋な数学的観点から見ると、再帰演算子が安定した短周期特性を構築できるかどうかは依然として不明である。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非常に難しい。特に、アルゴリズム的なステーブルコインは、総量を変更することで間接的に需給関係に影響を及ぼし、その伝導性はより遅く、安定均衡に到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より困難である。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的な均衡特性は、実際により多くの情報を容易に導入することができますが、これらの情報はゲーム構造の設計の下で一定の不確実性を持ちながら、枠組みとしての統一情報構造を持っています。これらの情報は再帰演算子と組み合わさり、全体的な期待を構築し、安定性の錯覚を生じさせることが容易です。多くの設計はこの錯覚に陥る可能性があり、厳密なゲーム理論分析に基づかない限り、全体の均衡特性を完全に把握することは困難です。情報を導入する際には、時にはランダム性を考慮する必要があります。このランダム性の仮定は、情報への依存がゼロであり、以前のステーブルコインの設計とは異なります。ランダム性が再帰演算子と組み合わさることで、逆に安定した性質が生まれやすくなります。このゲーム理論の構造から離れ、よりアルゴリズムの特性を反映したランダム性は、将来のアルゴリズムステーブルコインが探求すべき方向です。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したオペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果は次第に弱まります。その正のフィードバックと負のフィードバックの特性は徐々に散逸します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度の指標が存在します。DeFiを設計する際に正負のフィードバックを強化したい場合は、新しい情報を導入する回数を減らす必要があります。長期間の回帰を追求する場合、情報の流入自体にも一定の周期特性を持つべきです。DeFi分散型金融の分野では、ほとんどの再帰オペレーターは価格系列を組み合わせます。なぜなら、価格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にく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、再帰オペレーターの設計の本来の意図に反します。さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰的な量は、価格系列を決定する供給と需要の変数とは直接的に結びついておらず、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というゲームの核心に直接到達できず、伝導性に偏りが生じる可能性があります。未来、より多くの変数と再帰演算子が組み合わさるべきであり、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータが重要です。これは深く探求する価値のある非線形演算子のシリーズです。DeFiを設計する際には、再帰演算子に対して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べきです。
DeFiの新たなトレンド:再帰的オペレーターの応用と課題
再帰オペレーターの分散型金融分野における応用と課題
最近、アルゴリズム安定コインがブロックチェーン分野のホットな話題となっています。多くの人々はこの新しいタイプの安定コインに高い期待を寄せており、さらにはビットコインが達成できなかった目標、すなわち完全に分散化され自律的に調整可能なグローバル通貨システムの確立を実現する可能性があると考えています。この考えが生まれた背景には、ブロックチェーンや通貨の本質に対する理解不足だけでなく、アルゴリズム安定コインが導入する新しい再帰演算子にも関係しています。再帰演算子の新しさは、人々にそれが画期的な進展をもたらすという幻想を抱かせました。
再帰演算子とは、連続したスマートコントラクトの状態遷移の中で、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。このような演算子の出現は驚くべきことではなく、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が自然に時間系列を形成しています。同様の操作を再帰的に処理することで、非線形構造や幾何級数効果を生み出すことができます。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属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追求する開発者にとって、再帰演算子を使用することは簡単で実行可能なソリューションです。
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、後の時点の情報は完全に前の時点によって決定されるからです。本当に注目すべきなのは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を二つの状態変化の間に導入することです。この情報はゲームの属性を反映しており、予測不可能性を持っています。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受けており、一定の共通期待を形成し、それが他の演算子に逆作用して共鳴を引き起こし、制御可能な期待属性を形成します。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挙げると、価格算出子は価格Ptを生成し、総供給量Mtは多重再帰算出子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存します。これにより、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築きます。価格算出子の協力のもと、周期的な負のフィードバックが形成され、価格の安定に徐々に近づきます。この構想は、供給と需要の曲線の均衡に基づいており、そのゲームプロセスは二次市場で行われるため、あまり正確ではなく、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。
再帰オペレーターは負のフィードバックを提供できるだけでなく、正のフィードバックも提供できます。特定のシステムにおける買い戻しメカニズムはその典型的な例であり、それは価格の安定ではなく自己強化を目指しています。買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、システムの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、良性の循環を形成します。このシンプルで明快で反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれる可能性があります。
純粋な数学的観点から見ると、再帰演算子が安定した短周期特性を構築できるかどうかは依然として不明である。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非常に難しい。特に、アルゴリズム的なステーブルコインは、総量を変更することで間接的に需給関係に影響を及ぼし、その伝導性はより遅く、安定均衡に到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より困難である。
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的な均衡特性は、実際により多くの情報を容易に導入することができますが、これらの情報はゲーム構造の設計の下で一定の不確実性を持ちながら、枠組みとしての統一情報構造を持っています。これらの情報は再帰演算子と組み合わさり、全体的な期待を構築し、安定性の錯覚を生じさせることが容易です。多くの設計はこの錯覚に陥る可能性があり、厳密なゲーム理論分析に基づかない限り、全体の均衡特性を完全に把握することは困難です。
情報を導入する際には、時にはランダム性を考慮する必要があります。このランダム性の仮定は、情報への依存がゼロであり、以前のステーブルコインの設計とは異なります。ランダム性が再帰演算子と組み合わさることで、逆に安定した性質が生まれやすくなります。このゲーム理論の構造から離れ、よりアルゴリズムの特性を反映したランダム性は、将来のアルゴリズムステーブルコインが探求すべき方向です。
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したオペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果は次第に弱まります。その正のフィードバックと負のフィードバックの特性は徐々に散逸します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度の指標が存在します。DeFiを設計する際に正負のフィードバックを強化したい場合は、新しい情報を導入する回数を減らす必要があります。長期間の回帰を追求する場合、情報の流入自体にも一定の周期特性を持つべきです。
DeFi分散型金融の分野では、ほとんどの再帰オペレーターは価格系列を組み合わせます。なぜなら、価格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にく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、再帰オペレーターの設計の本来の意図に反します。
さらに、多くのプロジェクトが設計した再帰的な量は、価格系列を決定する供給と需要の変数とは直接的に結びついておらず、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というゲームの核心に直接到達できず、伝導性に偏りが生じる可能性があります。
未来、より多くの変数と再帰演算子が組み合わさるべきであり、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータが重要です。これは深く探求する価値のある非線形演算子のシリーズです。DeFiを設計する際には、再帰演算子に対して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べきです。