# アルゴリズムのステーブルコインと再帰演算子：ブロックチェーンの世界の新興力ブロックチェーン分野のアルゴリズムのステーブルコインは最近広く注目を集めています。多くの人がこの新型ステーブルコインに対して非常に高い期待を抱いており、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背景には、ブロックチェーンと通貨の概念に対する理解が不十分であることに加え、アルゴリズムのステーブルコインが導入した新しい再帰的オペレーターに関連しています。再帰演算子とは、連続的な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のことを指します。ブロックチェーン環境では、データの公開性とスマートコントラクトの直列設計が時間系列を構成し、同類の操作を再帰的に処理することで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生じることさえあります。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探るための効果的な手段となります。しかし、単純な時間系列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、2回の状態変化の中で新しい情報を導入することです。この新しい情報は、ゲーム性の特性を反映しており、予測不可能である一方で、再帰演算子の影響を受けて一定の共通期待を形成します。この演算子は、多重再帰演算子と呼ばれています。簡単なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、定価算子は価格Ptを生成し、拡張総量Mtは多重再帰算子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存しているため、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築いています。定価算子の協力の下で、周期的な負のフィードバックが形成され、徐々に価格の安定に近づきます。この考えは供給需要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発生するため、精度は高くなく、伝導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。負のフィードバックを提供する演算子に加えて、正のフィードバックを提供する再帰演算子も存在します。このような演算子は、価格の安定ではなく自己強化を実現することを目的としています。たとえば、あるシステム内の買い戻しメカニズムは典型的なケースです：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、その結果、システムの性能を向上させ、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、価格がさらに上昇し、正の循環を形成します。純粋な数学の観点から見ると、再帰演算子が安定した短期間の属性を構築できるかは不明である。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ことが難しい。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変えることによって間接的に需給関係に影響を与えることを考慮すると、その伝導性はより遅く、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ことが非常に困難である。多重再帰オペレータにおいて、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均衡特性は、ゲーム構造設計の下で一定の不確実性を持ちながらも、統一された情報構造を持つより多くの情報を導入するのに役立ちます。これらの情報は再帰オペレータと組み合わさり、全体の期待を構築し、安定性の錯覚を引き起こしやすくなります。厳密なゲーム理論分析に基づかない場合、全体の均衡特性を完全に把握することは難しく、その特性は期待とは正反対である可能性があります。再帰オペレーターを設計する際、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、再帰オペレーターの効果は徐々に減少し、その正と負のフィードバック属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指標があります。DeFiを設計する際に正と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。長期的な周期回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体が一定の周期属性を持つべきです。DeFiの領域では、ほとんどの再帰演算子が価格シーケンスと結びついています。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のが難しいゲームの形式だからです。しかし、現在価格シーケンスを使用する際には、効果的な分散型オラクルではなくAMMメカニズムに依存することが多く、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い、再帰演算子の設計意図に反する可能性があります。未来は、特に全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータにおいて、より多くの変数を再帰演算子と組み合わせるべきです。DeFiを設計する際には、予測や制御を避けるために、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う必要があります。この分野には、まだ探求すべき大量の非線形演算子のシリーズがあり、深く研究する価値があります。
アルゴリズムのステーブルコインにおける再帰オペレーター：分散型金融の革新と挑戦
アルゴリズムのステーブルコインと再帰演算子：ブロックチェーンの世界の新興力
ブロックチェーン分野のアルゴリズムのステーブルコインは最近広く注目を集めています。多くの人がこの新型ステーブルコインに対して非常に高い期待を抱いており、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背景には、ブロックチェーンと通貨の概念に対する理解が不十分であることに加え、アルゴリズムのステーブルコインが導入した新しい再帰的オペレーターに関連しています。
再帰演算子とは、連続的な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のことを指します。ブロックチェーン環境では、データの公開性とスマートコントラクトの直列設計が時間系列を構成し、同類の操作を再帰的に処理することで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生じることさえあります。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探るための効果的な手段となります。
しかし、単純な時間系列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、2回の状態変化の中で新しい情報を導入することです。この新しい情報は、ゲーム性の特性を反映しており、予測不可能である一方で、再帰演算子の影響を受けて一定の共通期待を形成します。この演算子は、多重再帰演算子と呼ばれています。
簡単なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、定価算子は価格Ptを生成し、拡張総量Mtは多重再帰算子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存しているため、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築いています。定価算子の協力の下で、周期的な負のフィードバックが形成され、徐々に価格の安定に近づきます。この考えは供給需要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発生するため、精度は高くなく、伝導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。
負のフィードバックを提供する演算子に加えて、正のフィードバックを提供する再帰演算子も存在します。このような演算子は、価格の安定ではなく自己強化を実現することを目的としています。たとえば、あるシステム内の買い戻しメカニズムは典型的なケースです：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、その結果、システムの性能を向上させ、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、価格がさらに上昇し、正の循環を形成します。
純粋な数学の観点から見ると、再帰演算子が安定した短期間の属性を構築できるかは不明である。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ことが難しい。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変えることによって間接的に需給関係に影響を与えることを考慮すると、その伝導性はより遅く、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ことが非常に困難である。
多重再帰オペレータにおいて、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均衡特性は、ゲーム構造設計の下で一定の不確実性を持ちながらも、統一された情報構造を持つより多くの情報を導入するのに役立ちます。これらの情報は再帰オペレータと組み合わさり、全体の期待を構築し、安定性の錯覚を引き起こしやすくなります。厳密なゲーム理論分析に基づかない場合、全体の均衡特性を完全に把握することは難しく、その特性は期待とは正反対である可能性があります。
再帰オペレーターを設計する際、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、再帰オペレーターの効果は徐々に減少し、その正と負のフィードバック属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指標があります。DeFiを設計する際に正と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。長期的な周期回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体が一定の周期属性を持つべきです。
DeFiの領域では、ほとんどの再帰演算子が価格シーケンスと結びついています。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のが難しいゲームの形式だからです。しかし、現在価格シーケンスを使用する際には、効果的な分散型オラクルではなくAMMメカニズムに依存することが多く、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い、再帰演算子の設計意図に反する可能性があります。
未来は、特に全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータにおいて、より多くの変数を再帰演算子と組み合わせるべきです。DeFiを設計する際には、予測や制御を避けるために、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う必要があります。この分野には、まだ探求すべき大量の非線形演算子のシリーズがあり、深く研究する価値があります。