50、稳定币:降低加密货币的波动性

稳定币:降低加密货币的波动性

1. 合成资产

合成资产使用户无需实际持有基础资产,就能获得其敞口。以Synthetix协议为例,它能在以太坊区块链上发行名为Synths的合成资产。该平台的原生代币SNX可作为抵押品来铸造Synths,支持的合成商品涵盖加密货币、黄金等现实资产、指数和反向资产等。像合成美元(sUSD)或合成以太币(sETH)这类合成资产,会追踪基础资产的价格,并保持相对稳定的价值(例如,sUSD价格约为1美元)。

类似地,Wrapped Coins(如WBTC,它是DAI的一种抵押类型)也可视为合成资产的例子。Wrapped Coins是区块链上的非原生代币,其价值与来自其他区块链的加密货币挂钩。这种跨区块链使用的功能,是通过将支持代币放入名为“wrapper”的数字金库来实现的。虽然合成资产不一定都是稳定币,但因其与加密抵押或加密支持的稳定币有相似之处,所以值得关注。

2. 算法稳定币

算法稳定币本质上不需要支持资产,通常依靠算法稳定机制、预言机价格反馈和用户参与(交易)来维持与锚定物的挂钩。尽管目前还没有真正完全稳定的算法稳定币,但相关项目数量在不断增加。以下介绍几种算法稳定机制的例子:

2.1 纯算法——Ampleforth

Ampleforth是通过纯算法降低加密货币波动性的范例。它是基于算法强制弹性供应的合成商品货币,Ampleforth平台只有一个名为AMPL的ERC20代币。需要注意的是,Ampleforth并非宣称自己是稳定币,而是旨在分散风险的低波动性代币。

加密货币之间的高相关性导致生态系统脆弱,存在系统性风险。Ampleforth的弹性供应通过算法调整机制

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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