雷ネットワーク 小さなBTCトランザクションを実現可能にするためのビットコインエコシステムの主要なソリューションと見なされています。これにより、最小限の支払いをほぼ無料で送信できるようになります。
実際、Lightningは、2015年に最初に設計され、2018年に公開されて以来、長い道のりを歩んできました。現在、88,000を超えるBTCを保持する4,000を超えるパブリックチャネルがあります。 Txstats.com.
ビットコインオーバーレイネットワークは、エルサルバドルによる法定通貨としてのビットコインの採用により、グローバルメディアの中心に据えられた後、過去XNUMX年間で大幅な成長を遂げました。 ビットコインが実際に使用できることが世界に明らかになったので、この動きはライトニングに多くの正当性を与えました 日用品を購入する.
まだありますが やらなければならない多くの仕事 ライトニングネットワークのグローバルな採用が現実的に可能になるために、プロトコルはビットコイン決済の主要なスケーリングソリューションとしての地位を固めました。
ただし、ライトニングネットワークの相互接続チャネルの設計により、ネットワークを介して送信される支払いは成功することが保証されていないため、ウォレットが支払いフローをどのように優先するかを決定する必要があります。 この一例は、最も一般的な優先順位付けであるルーティング料金による優先順位付けです。 それは 送信者の手数料支出を最小限に抑えるネットワーク内のパスを選択してください.
A path ライトニングネットワークでは、さまざまなチャネルを介して送信者から受信者にライトニング支払いがたどるルートを指します。 ルーティングにより、特定の送信者と受信者の間で支払いを行うことができます。両者の間でチャネルを開く必要はありません。 それらの間のノードは、ルーティング料金と引き換えに、チャネルを介して支払いをルーティングします。
最低コストのルートを選択すると、少額の支払いではうまくいくことがよくありますが、支払い額が増えると、支払いが成功する可能性が低くなります。 言い換えれば、低コストのルート（およびライトニングネットワーク全体）が特定の支払いを正常に提供できる可能性 その支払いのサイズが大きくなるにつれて減少します.
この問題の多くは、送金者と受取人の両方の観点から、そしてその間のすべてのチャネルからの資金の移動に必要な流動性の問題を中心に展開しています。
当然のことながら、支払いが大きくなればなるほど、支払いが目的地までネットワークを正常に通過するために、Lightning チャネルでの流動性の必要性が高まります。 少額の支払いの場合、これはそれほど重要ではありません。チャネルのビットコイン容量が少額の支払いを処理するのに十分である可能性は高いですが、送信される BTC の量が増加するにつれて低下します。 したがって、Lightning を介して送信された少額のビットコイン支払いの送信者は、通常、多額の支払いを送信する場合のように、流動性の問題についてあまり心配する必要はありません。
それでも、少額の支払いでもLightningでの配信に失敗する可能性があります。 その意味で、少額の支払いと多額の支払いの両方の信頼性を高めることは良い考えのように思えます。
この問題を考えて、ライトニングネットワークの研究者で教育者のRene Pickhardtは、支払いが成功する確率を最適化する方法の研究を始めました。 現在、彼の研究は実を結んでいます。
Pickhardt Payments：LightningPaymentsの信頼性の向上
上で説明したように、Lightning支払いの信頼性問題の核心は、流動性に集中しています。 その結果、Pickhardtの仕事のほとんどは、「流動性はどこにあるのか」という質問に答えようとします。
その質問に対する単一の答えはありません。 さらに悪いことに、単一のチャネルを検討している場合でも、それについて確実にする方法がないことがよくあります。
パブリックLightningチャネルのビットコイン容量を決定するのは簡単ですが、その容量がXNUMXつのピア間でどのように分割されているかを判断するのは簡単ではありません。そのチャネルで、出入りする流動性を正しく評価するのは困難です。 したがって、支払いのルーティングを成功させるために必要な流動性を正確に決定する送信者の能力が損なわれます。
この不確実性のために、Pickhardtは最良の答えは確率に基づいていることを発見しました。
Pickhardt Paymentsは、流動性に関する不確実性を確率に定量化し、特定の支払いがとる可能性のあるすべてのパスをマッピングし、成功する可能性が最も高いものを選択します。 言い換えれば、Pickhardt Paymentsは、不確実性のレベルが最も低いパスを選択しようとします。
Pickhardtが使用する確率モデルは、チャネル内にある流動性の量を推定します。 このモデルは、ライトニングネットワークの公的支払いチャネルで実行され、特定のチャネルに一定量の流動性が存在する可能性を推定します。 支払いは、信頼性を最適化するために、流動性が最も高い可能性が高いパスを介して送金されます。 支払いが失敗した場合、モデルはネットワークに関する信念を更新することにより、その間違いから学習します。
Pickhardtのアプローチは、数十年前のコンピューターサイエンス研究を急成長しているLightningプロトコルに適用します。 より具体的には、Lightningの研究者は後半から描画します 情報理論の父 クロードシャノンの 通信チャネル、エントロピー、および不確実性について、確率分布を使用して通信の不確実性を定量化します。
大規模なトランザクションのPickhardt支払い
Lightningでは、少額の支払いに分割することで、多額の支払いがより実現可能になります。 次に、これらはネットワークを介して宛先にルーティングされ、すべてが成功した場合、元の支払いは成功します。
元の支払いが成功するためにはすべての部門が成功する必要があることを考えると、元の支払いが分割される支払いの数が多いほど、成功の可能性は低くなります。 これは、元の支払いが成功する確率は、各「子」支払いが成功する確率を乗算することによって求められるためです。 理論的には、支払いが少なければ少ないほど成功の可能性が高くなるため、これは一種のパラドックスを生み出します。 したがって、正しい分割を見つける際の最適化の課題が発生します。
Pickhardt Paymentsは、不確実性のコストを削減することによって行われるこの最適化に努めることにより、元の支払いが成功する可能性を高めることを目指しています。 それを達成するために、それは活用します オペレーションズリサーチ（OR）.
より具体的には、PickhardtPaymentsは 最小コストフロー、ORの分野でよく研究されているツールで、最適なマルチパートLightning支払いをモデル化して実行し、Lightningでの支払いの分割と配信の意思決定プロセスを改善します。 要するに、すべてのチャネルの流動性情報に関する不確実性に付随する固有のコストがあるという前提があります。
手数料費用と混同しないように、不確実性費用は次のように考えることができます。 機会費用 与えられた道を試すことで。 理論的には、不確実性コストが高いほど、支払いが成功する可能性が低くなるため、機会費用が高くなります。 その不確実性を定量化することで、Pickhardt Paymentsは機会費用を最小限に抑え、成功の可能性を最大化するパスを選択できます。
最終的に、これらの最適化 許す Pickhardtの支払い先 大量のLightning支払いを送信する 以前はネットワーク上では不可能でした。
Pickhardtの設計は、Lightningの現在の慣行とは異なります。これは、単一の支払いの場合と同様に、分割された支払いの優先順位付けは通常、料金に基づいて行われるためです。 一方、Pickhardt Paymentsは、支払いの配信の可能性を高めるために不確実性コストを下げることを優先します。つまり、Lightningで一般的に支払われる料金と比較すると、料金が比較的高くなることがよくあります。
しかし、PickhardtはBitcoin Magazineに、彼のアルゴリズムは料金を最適化するための選択肢も提供できると語ったが、彼は主張している Lightningの基本料金が存在することを考えると、現在、そうすることは計算量が多くなります。。 その場合、課題は XNUMXつのオプション間の最適なバランスを見つける ユーザーが最終的に優先したいものに手を出すとき、彼はこれを「機能」と呼んでいます。
今日のPickhardt支払いの使用方法
今日のPickhardtPaymentsの使用は、 LND マネージ カルステンオットーによる。 あるいは、Pickhardtは開発中です 図書館 現在、シミュレーションと実稼働テストが可能です。 PickhardtはBitcoinMagazineに、最終的には実装用のバインディングを備えたライブラリを出荷する予定であると語ったが、それは現在、技術的な正確さ、セキュリティ、実行時間ほど優先度が高くない。 通常のユーザーがPickhardtPaymentsを利用できる簡単な方法はまだありませんが、開発者がその堅牢性とセキュリティを誇るアルゴリズムとライブラリに取り組み続けるにつれて、可用性が向上するはずです。
情報とフィードバックを提供してくれたRenePickhardtに感謝します。
Pickhardt Paymentsの詳細については、関連するに移動してください 研究論文 および メーリングリストの投稿。 Pickhardtのその他のリソースも利用できます ウェブサイト.
