4、分布式金融系统的关键考量与创新方案

分布式金融系统的关键考量与创新方案

在分布式金融系统的发展进程中,有诸多关键因素需要深入考量,这些因素不仅影响着系统的性能、隐私保护,还决定着传统金融市场基础设施(FMIs)在新环境下的角色转变。

1. HTLC - DvP结算的优势与挑战

HTLC - DvP结算方式具有独特优势,它能够“量身定制”,为交易者提供灵活的结算周期安排,助力不同交易者管理自身流动性,从这方面来看,它优于现有的金融市场基础设施。然而,也有人担忧,若采用HTLC - DvP进行结算,证券和资金需锁定在账本中,这会产生机会成本,对发送方不利,导致流动性效率低于现有模式。但实际上,由于自动执行机制,证券和资金通常仅会被锁定极短的、可忽略不计的时间。若参与者需要更多时间准备证券或资金交付,可预先选择符合自身结算周期偏好的智能合约进行交易。对于HTLC - DvP过程中的故意延迟行为,公证人可施加处罚,以避免人为延长锁定时间,降低其流动性风险。

2. 隐私保护的多重方案

在金融交易中,隐私和机密性至关重要,只有交易双方能够访问交易细节。一些加密货币的隐私设计为此提供了有益参考,主要有以下几种模式:
- Need - to - Know模型 :以Corda为典型代表。只有交易对手方可访问交易细节,并能为交易添加机密身份,使得只有交易对手方能识别其他参与者。这些参与者通过秘密的“身份交换流”交换新密钥,然后使用新密钥进行交易的输出、指令和签名。
- Private Channel :Hyperledger Fabric是典型的私有通道模式。通道是一种数据分区机制,持有特定的分布式账本,仅对利益相关

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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