DeFiにおける再帰オペレーターの応用と限界

アルゴリズム安定コインは多くの人々の関心を引き起こしました。その一因は、新しい再帰オペレーターを導入したことです。このオペレーターは、連続した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、次の状態を繰り返し生成します。ブロックチェーンの公開性とスマートコントラクトの直列設計のため、再帰処理は非線形構造や幾何級数効果を引き起こす可能性があり、強い正のフィードバック特性を形成します。

しかし、単純な時間系列の再帰は理想的ではありません。より注目すべきは多重再帰演算子であり、これは状態変化の間に新しい情報を導入し、ゲーム属性を反映し、予測不可能性を生み出します。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、共通の期待を形成し、他の演算子に対して逆作用し、制御可能な期待属性を生み出します。

アルゴリズム安定コインを例に挙げると、価格算子が価格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は再び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。しかし、この構想は需給曲線の均衡に基づいており、実際の伝導プロセスは遅く、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、特定のシステムの買い戻しメカニズムのように、正のフィードバックを提供することもできます。買い戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、性能を向上させ、より多くの需要を満たし、さらに多くの利益をもたらし、買い戻しをさらに増加させ、良性の循環を形成します。

数学的な観点から見ると、再帰オペレーターが安定した短期属性を構築できるかどうかは明確ではありません。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によって需給関係に間接的に影響を与え、伝導性が遅く、安定した均衡の制約条件が多いため、自身の目標を達成することが難しいです。

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均衡特性は、より多くの情報を導入しやすく、ゲーム構造の下で不確実性を持っています。これらの情報は再帰オペレーターと組み合わさり、全体的な期待を構築することで、安定性の錯覚を生じる可能性があります。厳密なゲーム理論分析に基づかないと、全体の均衡特性を把握することは難しいです。

DeFiを設計する際には、再帰演算子の情報伝達メカニズムを慎重に分析し、予測や制御されることを避けるべきです。将来的には、特に市場全体のゲーム理論の難易度を反映するパラメータを含む再帰演算子との組み合わせが増える可能性があり、これは探求する価値のある非線形演算子のシリーズです。