In distributed ledger technologies (DLTs) with a directed acyclic graph (DAG) data structure, a block-issuing node can decide where to append new blocks and, consequently, how the DAG grows. This DAG data structure is typically decomposed into two pools of blocks, dependent on whether another block already references them. The unreferenced blocks are called the tips. Due to network delay, nodes can perceive the set of tips differently, giving rise to local tip pools. We present a new mathematical model to analyse the stability of the different local perceptions of the tip pools and allow heterogeneous and random network delay in the underlying peer-to-peer communication layer. Under natural assumptions, we prove that the number of tips is ergodic, converges to a stationary distribution, and provide quantitative bounds on the tip pool sizes. We conclude our study with agent-based simulations to illustrate the convergence of the tip pool sizes and the pool sizes' dependence on the communication delay and degree of centralization.


翻译:在采用有向无环图数据结构的分布式账本技术中,区块发布节点可自主决定新块的附加位置,从而影响有向无环图的生长方式。该数据结构通常将区块划分为两个池:依据是否已被其他区块引用,未引用的区块被称为尖端。由于网络延迟,各节点对尖端集合的感知存在差异,由此形成局部尖端池。我们提出一种新的数学模型,用于分析尖端池局部感知差异的稳定性,并允许底层点对点通信层存在异构且随机的网络延迟。在自然假设条件下,我们证明了尖端数量的遍历性及其向平稳分布的收敛性,并给出了尖端池规模的量化界。最后,我们通过基于智能体的仿真实验,验证了尖端池规模的收敛性及其对通信延迟与去中心化程度的依赖关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE图像处理事务涵盖了新颖的理论,算法和体系结构,可在各种应用中形成、捕获、处理、通信、分析和显示图像、视频和多维信号。感兴趣的主题包括但不限于数学、统计和感知建模、表示、形成、编码、过滤、增强、还原、渲染、半色调、搜索和分析图像、视频和多维信号。感兴趣的应用包括图像和视频通信、电子成像、生物医学成像、图像和视频系统以及遥感。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tip/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月27日
Clustering of Diverse Multiplex Networks
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:21
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员