블록체인 수수료 설계의 알고리즘 진화
링크 표
초록 및 1. 서론
1.1 우리의 접근 방식
1.2 결과 및 로드맵
1.3 관련 업무
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모델 및 워밍업과 2.1 블록체인 모델
2.2 광부
2.3 게임 모델
2.4 워밍업: 탐욕스러운 할당 기능
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결정론적 사례와 3.1 결정론적 상한
3.2 즉시성 편향 클래스 할당 함수
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무작위 사례
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토론 및 참고자료
- A. 섹션 2, 3에 대한 누락된 증거
- B. 섹션 4에 대한 누락된 증거
- 다. 용어집
1.2 결과 및 로드맵
1.3 관련 업무
TFM 설계에 경매 이론을 적용한 일련의 작업을 통해 탐구되었습니다. [LSZ22; Yao18; BEOS19; Rou21; CS23]이는 근시안적인 채굴자를 고려할 때 블록체인 설정의 공리적 측면에 주로 초점을 맞췄습니다.
\ 수명이 한정된 거래 및 근시가 아닌 광부와 같은 고려 사항은 위의 모든 문헌의 범위를 벗어나며 TFM에 대한 이해에서 중요한 격차로 인식됩니다. 우리는 블록체인 시스템의 TFM에 초점을 맞추고 있지만, 거래에 대해 사전 정의된 만료 날짜를 추가한다는 것은 해당 설정이 시간 제약 문제 하에서 다른 리소스 할당과 관련되어 있음을 의미합니다. 몇 가지 예는 마감일을 고려한 작업 예약입니다. [SC16] 그리고 차량 공유 [DSSX21]. 우리와 가장 가까운 모델은 아마도 Fiat 등의 모델일 것입니다. [FGKK16]요청에 수수료와 긴급성을 모두 할당하는 한마음 사용자를 고려하는 유사한 프레임워크를 분석합니다.
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\ \ 패킷 스케줄링 관련 문헌에서는 무작위 알고리즘과 상한도 고려했습니다. [CCFJST06] MG와 유사하게 가장 무거운 패킷과 가장 좋은 조기 마감 패킷을 고려하여 작동하지만 무작위 계수를 사용하여 둘 중 어느 것을 선택할지 결정하는 무작위 알고리즘을 제안했습니다. 우리는 그것을 보여줍니다 [CCFJST06] 할인 요인에 따라 일반화될 수 있습니다. 우리의 일반화는 λ = 1일 때 RMIX와 동일하고 λ = 0일 때 탐욕 알고리즘과 동일하며 최적의 경쟁 비율 1을 달성합니다. [BCJ11] RMIX 분석을 무의식적부터 적응형 적까지 확장했으며 적응형 적에 대한 무작위 알고리즘의 상한선도 제공했습니다. 할인 요소에 따라 구성을 확장하는 방법을 보여줍니다. 현장의 공개 문제를 포함한 패킷 스케줄링 문헌의 개요는 다음에서 찾을 수 있습니다. [Ves21]. 결정적인 개요를 제공하려고 시도하지는 않지만 마감 시간이 있는 패킷 스케줄링에 대한 대체 문헌이 있으며 FIFO 대기열에 대한 패킷을 수락할지 여부에 대한 분석을 고려하고 거기에서 대기 시간에 민감한 모델이 이전에 고려되었습니다. [FMN08].
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:::정보
저자:
(1) Iizmann Institute의 Yotam Gafni ([email protected]);
(2) Aviv Yaish, 예루살렘 히브리 대학교 ([email protected]).
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:::info 이 논문은 arxiv에서 사용 가능 CC BY 4.0 DEED 라이센스에 따라.
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