Введение в технологию Блокчейн - стр. 30
В исходном документе Биткойн также содержится этот тип анализа.
Но теория игр дает совершенно другой, и, возможно, более сложный и реалистичный способ определения того, как будет себя вести система.
В этом представлении мы не разделяем узлы на честные и злонамеренные.
Вместо этого мы предполагаем, что каждый узел действует в соответствии со своими стимулами.
Каждый узел выбирает (рандомизированную) стратегию, чтобы максимизировать свой выигрыш, учитывая потенциальные стратегии других узлов.
Если протокол и стимулы разработаны хорошо, то большинство узлов будут следовать правилам большую часть времени.
«Честное» поведение – это всего лишь одна стратегия из многих.
Исходя из теории игр, большой вопрос заключается в том, является ли поведение майнера по умолчанию «равновесием Нэша», то есть представляет ли оно стабильную ситуацию, в которой ни один майнер не может реализовать более высокий выигрыш, отклонившись от честного поведения.
Этот вопрос по-прежнему спорный и является активной областью исследований.
Равнове́сие Нэ́ша – одно из ключевых понятий теории игр. Так называется набор стратегий в игре для двух и более игроков, в котором ни один участник не может увеличить выигрыш, изменив свою стратегию, если другие участники своих стратегий не меняют.
Решение головоломок-хэшей вероятностно, потому что никто не может предсказать, какой из nonce приведет к решению головоломки.
Единственный способ сделать это – попробовать nonce один за другим и надеяться, что это удастся.
Математически этот процесс называется испытаниями Бернулли.
Испытание Бернулли – это эксперимент с двумя возможными результатами, и вероятность получения каждого результата зафиксирована между последовательными испытаниями.
Здесь два результата: попадает ли хэш в целевое пространство или нет.
И, предполагая, что функция хэша ведет себя как случайная функция, вероятность этих исходов фиксирована.
Как правило, узлы пробуют так много nonce, что испытания Бернулли, являющиеся дискретным вероятностным процессом, могут быть хорошо аппроксимированы непрерывным вероятностным процессом, называемым пуассоновским процессом, процессом, в котором события происходят независимо с постоянной средней скоростью.
Конечным результатом всего этого является то, что функция плотности вероятности, которая показывает относительную вероятность времени, пока не будет найден следующий блок, выглядит следующим образом.
Это называется экспоненциальным распределением.
Вблизи 10 минут, если существует небольшая вероятность того, что блок будет найден сейчас, следующий блок будет найден очень скоро, скажем, в течение нескольких секунд или минуты.