論文の概要: Probabilistic Analysis and Empirical Validation of Patricia Tries in Ethereum State Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14217v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 12:31:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 14:01:29.244339
- Title: Probabilistic Analysis and Empirical Validation of Patricia Tries in Ethereum State Management
- Title（参考訳）: Ethereum状態管理におけるPatricia Triesの確率論的解析と実証的検証
- Authors: Oleksandr Kuznetsov, Anton Yezhov, Kateryna Kuznetsova, Oleksandr Domin,
- Abstract要約: 本研究では,無作為なアドレスを含むパトリシアにおける経路長の分布を特徴付ける確率モデルを構築した。
以上の結果から,アドレス数に対する平均経路長の対数スケーリングが明らかとなり,システムのスケーラビリティにとって重要な特性が確認された。
経路長分布の右折特性を特定し,検証し,最悪のシナリオに対する洞察を与え,最適化戦略を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.167858286975935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents a comprehensive theoretical and empirical analysis of Patricia tries, the fundamental data structure underlying Ethereum's state management system. We develop a probabilistic model characterizing the distribution of path lengths in Patricia tries containing random Ethereum addresses and validate this model through extensive computational experiments. Our findings reveal the logarithmic scaling of average path lengths with respect to the number of addresses, confirming a crucial property for Ethereum's scalability. The study demonstrates high precision in predicting average path lengths, with discrepancies between theoretical and experimental results not exceeding 0.01 across tested scales from 100 to 100,000 addresses. We identify and verify the right-skewed nature of path length distributions, providing insights into worst-case scenarios and informing optimization strategies. Statistical analysis, including chi-square goodness-of-fit tests, strongly supports the model's accuracy. The research offers structural insights into node concentration at specific trie levels, suggesting avenues for optimizing storage and retrieval mechanisms. These findings contribute to a deeper understanding of Ethereum's fundamental data structures and provide a solid foundation for future optimizations. The study concludes by outlining potential directions for future research, including investigations into extreme-scale behavior, dynamic trie performance, and the applicability of the model to non-uniform address distributions and other blockchain systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,Ethereumの状態管理システムの基礎となるデータ構造であるPatricia Tryの総合的理論的および経験的分析について述べる。
本研究では,無作為なEthereumアドレスを含むパトリシアにおける経路長分布を特徴付ける確率論的モデルを構築し,このモデルを広範囲な計算実験により検証する。
以上の結果から,アドレス数に対する平均経路長の対数スケーリングが明らかとなり,Ethereumのスケーラビリティにとって重要な特性であることが確認された。
この研究は、平均経路長の予測において高い精度を示し、100から10万のアドレスの試験スケールで0.01を超えない理論結果と実験結果の相違を示した。
経路長分布の右折特性を特定し,検証し,最悪のシナリオに対する洞察を与え,最適化戦略を提示する。
整合性テストを含む統計的分析は、モデルの精度を強く支持する。
この研究は、特定の三重項レベルのノード濃度に関する構造的な洞察を提供し、ストレージと検索メカニズムを最適化するための道のりを示唆している。
これらの発見はEthereumの基本データ構造をより深く理解し、将来の最適化のための確かな基盤を提供するのに寄与する。
この研究は、超大規模な振る舞い、動的トリエパフォーマンスの調査、および一様でないアドレス分散やその他のブロックチェーンシステムへの適用性など、将来の研究の潜在的な方向性を概説することで締めくくっている。
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