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 初心者 問題の定義 BTCFLOW Bitcoin Core(BCORE) Mempool State and Linear Perceptron Machine Learning(MSLP) ニューラルネットワーク(FENN)に基づく料金推定 実験 結論、承認、参照 トランザクションの効率性の低いトランザクションシステムでは、トランザクションの間隔はブロックチェーン確認のためのインセンティブフレームとして機能します。一般的に、より高いトランザクションフレームは次のブロックで採掘される可能性がありますが、より低いトランザクションまたは有料なトランザクションは遅延または決して処理されない場合があります。しかし、トランザクションのインセンティブフレームは、トランザクションを提出するときに指定されなければなりませんし、その後ほとんど変更されません。したがって、顧客が合理的な手数料を設定するのを助けることは不可欠です。第一に、現在の業界製品は明確な分析モデルに構築され、より低い手数料は確認を遅らせることができます。 Abstract 1 導入 今日では、仮想通貨は業界と学術界の両方でバズボードとなり、最も人気のある仮想通貨の1つであるビットコインの市場キャップは、2021年11月に1200億ドルを超える記録高を達成しました。ブロックチェーンは、分散帳を通じて仮想通貨を管理するための基盤技術を提供しています。従来の通貨システムと比べると、ブロックチェーン分散帳には3つの新しい特徴があります:分散化、透明性、不変性。現在、ブロックチェーン研究のほとんどは、ブロックチェーンシステムの展開を支える技術に焦点を当てています(コンセンサスプロトコル [9, 14, 21, 40, 32]、クエリ評価 [39, 42, 35, 36]、スケーラビリティ この論文では、Bitcoinブロックチェーンシステムにおける取引手数料の推定は、Bitcoin資産(取引に記録された)の転送をブロックチェーン(8、19、20、10)で完了するためのインセンティブとして役立ちます。一般的に、より高い手数料を持つ取引はより速く処理される可能性がありますが、より低い手数料または手数料なしの取引は長く遅延するか、処理されない可能性があります。しかし、ユーザーが取引を提出したときに取引手数料を指定する必要があります。指定された手数料があまりにも高い場合、ユーザーは過剰に費やしに苦しむ可能性があります。指定された手数料があまりにも低い場合、取引が時間内に確認されない場合があります。残念ながら、ユーザーは通常、手数料を正しく設定する方法について 既存の料金推定ツールのほとんどは、BtcFlow[2]、Bitcoin Core[3]、statoshi[4]、buybitcoinworldwide[5]、bitcoinfees[6]、など、業界の開発者によってビットコインソフトウェアの組み込まれたコンポーネントとして開発されました これらの戦略のすべては、確認プロセス中により高いトランザクションが優れているという仮定に基づいています。BtcFlowは、到着率が確認率に等しいかそれ以下であるトランザクションのための最小のトランザクション料を返します。Bitcoin Core[3]は、同一の確認を有するブロックチェーン取引のトランザクション料に基づいて重量化されたトランザクション料を提供します。この時間の結果は、Statoshi 既存の業界ツールは、料金推定の問題に初期の解決策を提供しているが、以下の3つの側面にチャンスがある。 : 業界の方法は体系的に文書化され、学術的に公表されていない(オープンソースのツールでさえも)ので、研究者は既存の方法を改善することを考えることもなく、それらにあまり気づいていません。 既存の方法のほとんどは明示的な分析モデルに基づいて構築されているため、取引確認は固定メカニズムによって推進されている、例えば、より高い手数料はBtcFlowやBitcoin Coreの以前の確認を厳密に確認する、ブロックはBtcFlowの特定のPoisson配布の後で生成される、歴史的な確認時間はBitcoin Coreの将来の確認時間を決定する。 分析モデルの固有の特徴により、さまざまな知識ソースを統合して推定を行うのは難しいため、例えば、BtcFlow[2]は主にメプポールで新しく提出された取引の情報を利用し、Bitcoin Coreは主にブロックチェーンで記録された過去の取引手数料を考慮しています。驚くべきことに、特定の取引そのものの詳細は十分に考慮されていません、例えば、取引の入力と出力は、取引の検証の複雑さに貢献する2つの重要な要因です。 Insufficient disclose of the industry methods to academic community Inferior estimation accuracy: Limited knowledge is utilized: 業界製品とは異なり、AI-Shehabiはトランザクション手数料とトランザクション確認時間の相互作用をモデル化するためにニューラルネットワークフレームワークを提案しました。Mepoolの未確認トランザクションがブロックチェーン内の将来のブロックシーケンスを構成すると仮定すると、これらのトランザクションは、そのトランザクション手数料に応じて、ブロックの仮想シーケンスに組織されます。 トランザクション手数料推定の問題をさらに調査するために、私たちはトランザクションやブロックにより多くの詳細を統合する新しいフレームワークを構築します。当社のフレームワークでは、トランザクションそのものの特徴、メプポール内の未確認のトランザクションとブロックチェーンの確認環境、たとえばマイニングレート、ブロック容量などを考慮します。 – 業界ツールから既存のトランザクション手数料推定作業の原則と詳細な推定手順を組織し、体系的に文書化します。 トランザクション確認に関連するさまざまな要因の複雑な相互作用をキャプチャするためのニューラルネットワークフレームワークを提案する一方で、既存の作業で使用される情報と比較して、トランザクションそのもの、メプポール内の未確認トランザクションとブロックチェーン確認環境を含むより幅広いソースからの知識を統合して、適切なトランザクション料金を推定します。 われわれは、プロポーズされたフレームワークの効率性と効率性を示すために、料金推定アルゴリズムのパフォーマンスを研究するために、現実世界のデータセットで幅広い実験を行っている。 この論文の残りの部分は次のように構成されています: 我々はセクション2でブロックチェーン背景情報を紹介し、セクション3でターゲット研究の問題を定義します。 トランザクション料金の推定に関する関連作業はセクション4～6で研究され、そこで我々は既存の料金の推定方法の利点と限界を評価します。 セクション7では、我々はトランザクション料金の推定枠組みを提示します。 
 
 この論文は、CC0 1.0 UNIVERSAL ライセンスの下で archiv で提供されています。 この論文は、CC0 1.0 UNIVERSAL ライセンスの下で archiv で提供されています。 ARCHIV で利用可能 [1] https://www.slickcharts.com/コイン [2] https://bitcoiner.live/ 【3】 https://bitcoin.org/en/bitcoin-core/ 【4】 https://statoshi.info/dashboard/db/fee-estimates/ 【5】 https://www.buybitcoinworldwide.com/fee-calculator/ 【6】 https://bitcoinfees.earn.com/

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