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Enregistrement W2563213633 · doi:10.5195/ledger.2016.40

Subchains: A Technique to Scale Bitcoin and Improve the User Experience

2016· article· en· W2563213633 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLedger · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBlock (permutation group theory)RevenueProof-of-work systemHash functionProcess (computing)Database transactionCryptocurrencyComputer securityEconomicsFinanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orphan risk for large blocks limits Bitcoin’s transactional capacity while the lack of secure instant transactions restricts its usability. Progress on either front would help spur adoption. This paper considers a technique for using fractional-difficulty blocks (weak blocks) to build subchains bridging adjacent pairs of real blocks. Subchains reduce orphan risk by propagating blocks layer-by-layer over the entire block interval, rather than all at once when the proof-of-work is solved. Each new layer of transactions helps to secure the transactions included in lower layers, even though none of the transactions have been con-firmed in a real block. Miners are incentivized to cooperate building subchains in order to process more transactions per second (thereby claiming more fee revenue) without incur-ring additional orphan risk. The use of subchains also diverts fee revenue towards network hash power rather than dripping it out of the system to pay for orphaned blocks. By nesting subchains, weak block verification times approaching the theoretical limits imposed by speed-of-light constraints would become possible with future technology improvements. As subchains are built on top of the existing Bitcoin protocol, their implementation does not require any changes to Bitcoin’s consensus rules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle