論文の概要: Trim: Fee Level Matters More Than Skew in Lightning Routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35296v1
- Date: Mon, 26 Oct 2026 12:03:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.913539
- Title: Trim: Fee Level Matters More Than Skew in Lightning Routing
- Title(参考訳): トラム:ライトニング・ルーティングの水準はスキューよりも重要
- Abstract要約: ライトニングルーティングノードは、投稿された料金のためにチャネルバランスを貸します。
オペレーターのツールは、その手数料を手作業レベルのバランスで移動します。
私たちはTrimを紹介します。Trimは、チャネルを、高価なリフィルを備えた両側の在庫としてモデル化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.10163500047848
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lightning routing nodes lend their channel balance for a posted fee. Operators' tools move that fee with the balance around a hand-set level, and which part of the fee drives revenue is unclear. We present Trim, which models a channel as a two-sided inventory with costly refills. Its optimal fee is a level, set by demand and replenishment, plus a balance skew, the shadow price of liquidity. The level is first order: no fee rule beats the ceiling demand and replenishment set, and on exactly solved channels the best flat fee comes within $1.6\%$ of the optimum at the median, whereas a level off by a factor of two loses tens of percent. The skew is second-order insurance: it adds at most what the flow-balancing flat fee loses to refused forwards. So the level should be chosen: Trim's rule traces the revenue--success frontier, posts one level on every channel, and adds a skew only where refills stay frequent and costly. On a 2026 snapshot with synthetic payments, no tuned tool beats that frontier by over a few percent, and a skew changes gross revenue by a few percent.
- Abstract(参考訳): ライトニングルーティングノードは、投稿された料金のためにチャネルバランスを貸します。
オペレーターのツールは、その手数料を手作業レベルのバランスで移動させる。
私たちはTrimを紹介します。Trimは、チャネルを、高価なリフィルを備えた両側の在庫としてモデル化します。
その最適料金は、需要と補充によって設定される水準と、バランススキュー、流動性の影価格である。
料金規則が天井の需要と補充セットを上回り、正確に解決されたチャンネルでは、最高のフラット料金は中央値で最適値の1.6\%以内である。
このスキューは2次保険であり、フローバランスのフラットな手数料が、断られたフォワードに損なうものを増やしている。
Trimのルールは、収益のフロンティアをトレースし、すべてのチャンネルに1つのレベルをポストし、補充が頻繁でコストがかかる場所のみスキューを追加する。
2026年のSynthetic payments(合成支払い)のスナップショットでは、そのフロンティアを数%以上上回り、スキューは収益を数パーセント上回っている。
関連論文リスト
- The Hidden Costs of Forgetting: A Study of Trajectory Deletion in Software Engineering Agents [54.55463688857532]
本報告では,42のトラジェクトリ・ドローテーション構成の実証的研究を行い,有効性,エージェントの挙動,コストに着目した。
大量のトラジェクティブコンテンツ(例:推論テキストの最大100%)を削除することは、全体的な効果を維持することができる。
エージェントはしばしば削除されたコンテンツを再フェッチすることで補償し、取られたターン数と入出力トークンの両方を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-26T14:25:17Z) - Trinity: One Differentiable Physics for Training, Refining and Scoring Generative Floorplanners [23.605408577173005]
本稿では,フローマッチングフロアプランナであるTrinityを提案する。
ステージごとに、トレーニング用語は、原変圧器の生ソフトコストを26%下げる。
トリニティの精巧なソフトコストは、最高の移植パイプラインよりも36%低く、コンテストのハードコストと同じくらいのソフトコスト設定であり、フロアセットのヴァルセットでは、パイプラインのケースあたり1.63秒あたりの平均ハードコスト1.014に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-04T05:07:16Z) - Beyond One-Step Accuracy: State-Affine Latent Transition for Reliable Visual Planning [53.476598858325985]
複数ステップのロールアウトエラーを個々のステップで導入したエラーに分解し,その後の遷移を通した伝播を行う。
状態-アフィンダイナミクスは、状態非依存のヤコビアンとの微分可能遷移であることを示す。
動作条件付き状態-アフィンダイナミクスモデルであるSALTを導入し、動作が状態変換と追加更新の両方を変調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-27T14:12:27Z) - Sluice: Global Invariant, Local Enforcement for Pooled Payment-Channel Liquidity [9.10163500047848]
Lightning Networkのルーティングノードは、その流動性を別々のチャネルに保持する。
チャネルを1つのリザーブにプーリングすると、ノードがすべてのリザーブにまたがるドローがリザーブ内に留まる場合にのみ、この問題が修正される。
したがって、ノードは予約を事前にチャンネルごとのクォータに分割する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-24T15:26:42Z) - Sharp Oracle-Regret Tradeoffs for Projection-Free Online Convex Optimization [55.29259818039367]
我々は, オンライン凸最適化において, 実現可能な集合へのアクセスが正確な線形最適化オラクルに制限された場合に達成可能な後悔を特徴づける。
コンベックス$G$-Lipschitzの損失に対して、直径は最大$D$、合計$Q$オークルコールは$Q$、厳格な制限はラウンド当たり$B$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-23T22:25:52Z) - Binary code rate bounds via classical--quantum channels [19.998564169284055]
バイナリコードに対する4つの主要なレート距離トレードオフを導出します。
Plotkin, Elias--Bassalygo, and the two McEliece--Rodemich--Rumsey--Welch (MRRW)。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-10T09:25:40Z) - Drowning in Routine: Signal Dilution in Multi-Turn Agent Training [0.0]
マルチターンエージェントは、連続した決定をルーチン実行とインターリーブする。
決定密度(Decision density)は、トラジェクティブレベルのクレジット代入のコストを管理する。
高い決定密度では、トラジェクトリレベルの手法は、批評家のコストを回避しながら競争力を維持することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-20T17:55:10Z) - MARBLE: Multi-Aspect Reward Balance for Diffusion RL [71.6241143519038]
強化学習は、拡散モデルと人間の嗜好を整合させる主要なアプローチとなっている。
既存のプラクティスは、報酬ごとに1つのスペシャリストモデルをトレーニングすることで、複数の報酬を処理します。
我々は,各報酬に対する独立な優位推定器を維持する勾配空間最適化フレームワークMARBLEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T16:20:42Z) - The Price Reversal Phenomenon: When Cheaper Reasoning Models End Up Costing More [76.93600828673503]
リストAPIの価格設定は、実際のコストに対する信頼性の低いプロキシである。
思考トークンのコストの削減は、ランキングの反転を70%削減します。
この結果から,コスト意識モデル選択と透過的な要求毎のコスト監視の必要性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-25T06:07:39Z) - A Mathematical Theory of Payment Channel Networks [0.0]
本稿では、ポリトープ$W_G$の資産分配を中心とする決済チャネルネットワークの理論を紹介する。
マルチパーティチャネル(コインプール/チャネルファクトリ)がどのようにしてW_G$を拡大するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-08T11:12:58Z) - Stochastic Shortest Path with Adversarially Changing Costs [57.90236104782219]
最短経路 (SSP) は計画と制御においてよく知られた問題である。
また, 時間とともにコストの逆変化を考慮に入れた逆SSPモデルを提案する。
我々は、この自然な逆SSPの設定を最初に検討し、それに対するサブ線形後悔を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-20T12:10:35Z)
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。