বিটকয়েন মাইনিংয়ে ধনীরা আরও ধনী হয়: ব্লকচেন ফর্ক-প্ররোচিত ন্যায্যতা সমস্যার বিশ্লেষণ

সূচিপত্র

• ১. ভূমিকা
• ২. পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ
  • ২.১ বিটকয়েন মাইনিং ফান্ডামেন্টালস
  • ২.২ ব্লকচেইন ফর্কস অ্যান্ড ফেয়ারনেস
• 3. তাত্ত্বিক কাঠামো
  • 3.1 গাণিতিক মডেল
  • ৩.২ টিআরজিআর বিশ্লেষণ
• ৪. পরীক্ষামূলক ফলাফল
• ৫. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন
• ৬. ভবিষ্যত অ্যাপ্লিকেশন ও দিকনির্দেশ
• ৭. রেফারেন্স

১. ভূমিকা

Bitcoin একটি বিকেন্দ্রীকৃত মুদ্রা ব্যবস্থা উপস্থাপন করে যেখানে খনির ন্যায্যতা গণনাগত শক্তি কেন্দ্রীভবন রোধে গুরুত্বপূর্ণ। এই গবেষণা বিটকয়েন খনিতে "ধনীরা আরও ধনী হয়" (টিআরজিআর) ঘটনা তদন্ত করে, প্রদর্শন করে কীভাবে অনিচ্ছাকৃত ব্লকচেইন ফর্ক বৃহত্তর খনিকারদের জন্য পদ্ধতিগত সুবিধা সৃষ্টি করে।

২. পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ

২.১ বিটকয়েন মাইনিং ফান্ডামেন্টালস

Bitcoin মাইনিং ক্রিপ্টোগ্রাফিক পাজল সমাধানের মাধ্যমে লেনদেন বৈধকরণ এবং নেটওয়ার্ক সুরক্ষিত করতে ব্যবহৃত হয়। বৈধ ব্লক খুঁজে পেতে খনিকারা প্রতিযোগিতা করে, সফল খনিকাদের পুরস্কার বিতরণ করা হয়। নিরাপত্তার জন্য প্রোটোকলটি হনেস্ট মেজরিটি কন্ট্রোল অফ হ্যাশরেট ধরে নেয়।

২.২ ব্লকচেইন ফর্কস অ্যান্ড ফেয়ারনেস

ব্লকচেইন ফর্ক ঘটে যখন একই সাথে একাধিক ব্লক মাইন করা হয় নেটওয়ার্ক সম্প্রসারণ সম্পূর্ণ হওয়ার আগে। Gervais et al. (2016) এর পূর্ববর্তী গবেষণায় ফর্ক-সম্পর্কিত ন্যায্যতার সমস্যা চিহ্নিত করা হয়েছিল কিন্তু বিশ্লেষণাত্মক স্পষ্টতার অভাব ছিল।

3. তাত্ত্বিক কাঠামো

3.1 গাণিতিক মডেল

$h_i$ হ্যাশরেট অনুপাতসহ খনিজ $i$-এর জন্য খনির লাভের হার $\rho_i$ এভাবে মডেল করা হয়েছে: $\rho_i = h_i + \alpha \cdot h_i^2$ যেখানে $\alpha$ ফর্ক-প্ররোচিত সুবিধা সহগকে প্রতিনিধিত্ব করে। এটি বৃহত্তর খনিজদের জন্য দ্বিঘাত সুবিধা প্রদর্শন করে।

৩.২ টিআরজিআর বিশ্লেষণ

নির্দিষ্ট ব্লক প্রসার বিলম্বের অধীনে, আমরা প্রমাণ করি যে হ্যাশরেট অনুপাতের সাথে খনি লাভ অতিরৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়: $E[R_i] \propto h_i \cdot (1 + \beta \cdot h_i)$ যেখানে $\beta$ নেটওয়ার্ক লেটেন্সি প্যারামিটারের উপর নির্ভর করে।

৪. পরীক্ষামূলক ফলাফল

সিমুলেশন ফলাফল দেখায় যে সাধারণ নেটওয়ার্ক পরিস্থিতিতে 30% হ্যাশরেট সহ খননকারীরা 38% প্রকৃত পুরস্কার অর্জন করে। এই ব্যবধান নেটওয়ার্ক লেটেন্সি এবং ব্লক আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে বাড়তে থাকে।

৫. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

ফর্ক সিমুলেশনের জন্য পাইথন সিউডোকোড:

def simulate_mining_round(miners, network_delay):
    blocks = []
    for miner in miners:
        if random() < miner.hashrate:
            block = mine_block(miner)
            blocks.append((block, miner.id))
    
    # Resolve forks based on propagation
    winning_block = resolve_forks(blocks, network_delay)
    return winning_block

৬. ভবিষ্যত অ্যাপ্লিকেশন ও দিকনির্দেশ

ভবিষ্যতের গবেষণার দিকগুলির মধ্যে রয়েছে ফর্ক-প্রতিরোধী কনসেনসাস মেকানিজম, অ্যাডাপ্টিভ ব্লক সাইজ অ্যালগরিদম এবং লেটেন্সি-সচেতন মাইনিং প্রোটোকল উন্নয়ন। প্রয়োগসমূহ অন্যান্য প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক ক্রিপ্টোকারেন্সিতেও প্রসারিত হয় যেগুলো একই ধরনের বিকেন্দ্রীকরণ চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি।

৭. রেফারেন্স

১. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
২. Gervais, A., et al. (2016). On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains.
৩. Sapirshtein, A., et al. (2016). Optimal Selfish Mining Strategies in Bitcoin.
4. Sankar, L. S., et al. (2017). Towards a Theory of Blockchain Forking.

মূল বিশ্লেষণ

এই গবেষণা বিটকয়েনের খনির পুরস্কার বণ্টনে কাঠামোগত পক্ষপাতের চমৎকার প্রমাণ প্রদান করে, যা প্রদর্শন করে কীভাবে "ধনীরা আরও ধনী হয়" ঘটনাটি বাহ্যিক বাজার শক্তির পরিবর্তে মৌলিক প্রোটোকল বৈশিষ্ট্য থেকে উদ্ভূত হয়। সাকুরাই এবং শুডো দ্বারা প্রতিষ্ঠিত গাণিতিক কাঠামোটি ব্লকচেইন নিরাপত্তায় জার্ভাইস এট আল.-এর পূর্ববর্তী কাজের উপর নির্মিত কিন্তু ফর্ক রেজোলিউশন গতিবিদ্যা মডেলিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ উদ্ভাবন প্রবর্তন করে। যেমনভাবে CycleGAN (Zhu et al., 2017) চক্র সামঞ্জস্যকে প্রাতিষ্ঠানিক রূপ দিয়ে ইমেজ-টু-ইমেজ অনুবাদে বিপ্লব ঘটিয়েছিল, এই কাজটি ব্লকচেইন নেটওয়ার্কে ফর্ক সামঞ্জস্যকে প্রাতিষ্ঠানিক রূপ দেয়।

The linear relationship between hashrate proportion and mining profit rate ($\rho_i \propto h_i$) under idealized conditions reveals inherent centralization pressures that contradict Bitcoin's decentralized ethos. This finding aligns with concerns raised by the Bitcoin Core development team regarding the long-term sustainability of Proof-of-Work consensus. The research methodology, validated against empirical data from blockchain explorers like Blockchain.com, represents a significant advancement over previous analytical approaches that suffered from >100% estimation errors.

প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, সময়-ব্যবধান-ভিত্তিক "রাউন্ড" পদ্ধতি পূর্ববর্তী ফর্ক বিশ্লেষণের সীমাবদ্ধতাগুলো সমাধান করে। এই পদ্ধতিটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমস সাহিত্যে রাউন্ড-ভিত্তিক বিশ্লেষণের সাথে ধারণাগত সাদৃশ্য বহন করে, বিশেষত আংশিক সিনক্রোনি মডেলে কনসেনসাস নিয়ে Dwork, Lynch এবং Stockmeyer-এর কাজ। পরিবর্তনশীল প্রসার বিলম্বের অধীনে রোবাস্টনেস বিশ্লেষণ নেটওয়ার্ক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, যা বিটকয়েন এবং অনুরূপ ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলোতে প্রোটোকল উন্নতির জন্য তথ্য সরবরাহ করতে সক্ষম।

প্রভাবগুলি একাডেমিক আগ্রহের বাইরে বাস্তব-বিশ্বের মাইনিং পুল গতিবিদ্যা এবং নিয়ন্ত্রক বিবেচনায় প্রসারিত হয়। IMF-এর ২০২১ গ্লোবাল ফাইন্যান্সিয়াল স্ট্যাবিলিটি রিপোর্টে উল্লিখিত হিসাবে, মাইনিং ঘনত্ব ক্রিপ্টোকারেন্সি ইকোসিস্টেমে সিস্টেমিক ঝুঁকি তৈরি করে। এই গবেষণা এই উদ্বেগগুলির জন্য গাণিতিক ভিত্তি প্রদান করে এবং বিকেন্দ্রীকরণ বাড়ানোর জন্য প্রোটোকল পরিবর্তনের দিকনির্দেশ সুপারিশ করে, Ethereum-এর চলমান Proof-of-Stake-এ রূপান্তরের অনুরূপ।