論文の概要: An Exposition of Pathfinding Strategies Within Lightning Network Clients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13784v1
- Date: Thu, 17 Oct 2024 17:21:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:17:44.669562
- Title: An Exposition of Pathfinding Strategies Within Lightning Network Clients
- Title(参考訳): Lightning Network クライアントにおけるパスフィニング戦略の解説
- Authors: Sindura Saraswathi, Christian Kümmerle,
- Abstract要約: Lightning Networkは、Bitcoinのスケーラビリティ問題に対処するために設計されたピアツーピアネットワークである。
本稿では,Lightning Network ノード実装におけるパスフィンディング戦略の違いについて検討する。
成功率,手数料,パス長,タイムロックなど,さまざまなパスフィニング戦略の有効性を評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.926283917321645
- License:
- Abstract: The Lightning Network is a peer-to-peer network designed to address Bitcoin's scalability challenges, facilitating rapid, cost-effective, and instantaneous transactions through bidirectional, blockchain-backed payment channels among network peers. Due to a source-based routing of payments, different pathfinding strategies are used in practice, trading off different objectives for each other such as payment reliability and routing fees. This paper explores differences within pathfinding strategies used by prominent Lightning Network node implementations, which include different underlying cost functions and different constraints, as well as different greedy algorithms of shortest path-type. Surprisingly, we observe that the pathfinding problems that most LN node implementations attempt to solve are NP-complete, and cannot be guaranteed to be optimally solved by the variants of Dijkstra's algorithm currently deployed in production. Through comparative analysis and simulations, we evaluate efficacy of different pathfinding strategies across metrics such as success rate, fees, path length, and timelock. Our experiments indicate that the strategies used by LND tend to be advantageous in terms of payment reliability, Eclair tends to result in paths with low fees, and that LDK exhibits average reliability with larger fee levels for smaller payment amounts; furthermore, CLN stands out for its minimal timelock paths. Additionally, we investigate the impact of Lightning node connectivity levels on routing efficiency. The findings of our analysis provide insights towards future improvements of pathfinding strategies and algorithms used within the Lightning Network.
- Abstract(参考訳): Lightning Networkは、Bitcoinのスケーラビリティ上の課題に対処するために設計されたピアツーピアネットワークである。
ソースベースの支払いルーティングのため、実際には異なるパスフィニング戦略が使用され、支払いの信頼性やルーティング手数料など、異なる目的を交換する。
本稿では,Lightning Networkのノード実装におけるパスフィンディング戦略の違いについて検討する。
驚いたことに、ほとんどのLNノード実装が解決しようとするパスフィンディング問題はNP完全であり、現在本番環境にデプロイされているDijkstraのアルゴリズムの変種によって最適に解決されることは保証できない。
比較分析とシミュレーションにより,成功率,手数料,パス長,タイムロックなど,さまざまなパスフィニング戦略の有効性を評価する。
実験の結果,LND が使用する戦略は支払い信頼性において有利である傾向があり,Eclair は低料金のパスを生じる傾向にあり,LDK はより少ない支払い量に対してより大きな手数料レベルで平均信頼性を示す傾向にあり,さらに CLN は最小のタイムロックパスで際立っている。
さらに、Lightningノード接続レベルがルーティング効率に与える影響についても検討する。
解析の結果は、Lightning Network内で使われるパスフィニング戦略とアルゴリズムの今後の改善に対する洞察を提供する。
関連論文リスト
- Channel Balance Interpolation in the Lightning Network via Machine Learning [6.391448436169024]
Bitcoin Lightning Networkは、Bitcoinのスケーラビリティに対処するレイヤ2支払いプロトコルである。
本研究は、ネットワーク内のチャネルバランスを補間するために機械学習モデルを使用することの可能性を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T14:57:16Z) - Smart Routing with Precise Link Estimation: DSEE-Based Anypath Routing for Reliable Wireless Networking [6.123324869194196]
最短のAnypathルーティングは、リアルタイムリンク条件に基づいてルーティング決定を適用することでソリューションを提供する。
本稿では,多腕バンディットアルゴリズムDSEE(Deterministic Sequencing of Exploration and Exploitation)を活用する新しい手法を提案する。
DSEEとAnypathルーティングを結合することにより、このアルゴリズムは継続的に学習し、正確なデリバリ確率推定を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T18:16:56Z) - Neural Active Learning Beyond Bandits [69.99592173038903]
ストリームベースとプールベースの両方のアクティブラーニングをニューラルネットワーク近似を用いて検討する。
ストリームベースおよびプールベースアクティブラーニングのためのニューラルネットワークを新たに設計したエクスプロイトと探索に基づく2つのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T21:52:14Z) - Cryptocurrency Portfolio Optimization by Neural Networks [81.20955733184398]
本稿では,これらの投資商品を活用するために,ニューラルネットワークに基づく効果的なアルゴリズムを提案する。
シャープ比を最大化するために、各アセットの割り当て重量を時間間隔で出力するディープニューラルネットワークを訓練する。
ネットワークの特定の資産に対するバイアスを規制する新たな損失項を提案し,最小分散戦略に近い割り当て戦略をネットワークに学習させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T12:33:28Z) - TransPath: Learning Heuristics For Grid-Based Pathfinding via
Transformers [64.88759709443819]
探索の効率を顕著に向上させると考えられる,インスタンス依存のプロキシを学習することを提案する。
私たちが最初に学ぶことを提案するプロキシは、補正係数、すなわち、インスタンスに依存しないコスト・ツー・ゴの見積もりと完璧な見積もりの比率である。
第2のプロキシはパス確率であり、グリッドセルが最も短いパスに横たわっている可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T14:26:11Z) - Fidelity-Guarantee Entanglement Routing in Quantum Networks [64.49733801962198]
絡み合いルーティングは、2つの任意のノード間のリモート絡み合い接続を確立する。
量子ネットワークにおける複数のソース・デスティネーション(SD)ペアの忠実性を保証するために、精製可能な絡み合わせルーティング設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T14:07:22Z) - CATRO: Channel Pruning via Class-Aware Trace Ratio Optimization [61.71504948770445]
本稿では,CATRO (Class-Aware Trace Ratio Optimization) を用いた新しいチャネルプルーニング手法を提案する。
CATROは、他の最先端チャネルプルーニングアルゴリズムと同等の精度で、同様のコストまたは低コストで高い精度を達成できることを示す。
CATROは、クラス認識の特性のため、様々な分類サブタスクに適応的に効率の良いネットワークを創り出すのに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T06:26:31Z) - Routing Towards Discriminative Power of Class Capsules [7.347145775695176]
本稿では,効率よく解ける正規化二次計画問題を含むルーティングアルゴリズムを提案する。
mnist,mnist-fashion,cifar-10の実験を行い,既存のカプセルネットワークと比較して競合分類結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-07T05:49:38Z) - Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。
本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T19:00:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。