LNと経路探索アルゴリズム
前回に引き続き、Lightning Network (LN)を利用した送金経路の決定方法についての話題です。現状の実装では、ダイクストラ法と呼ばれる探索法が利用されています。この探索法を別のアルゴリズムを利用するなどして改良し、送金の精度を高められるかについて考察していきます。結論から言えばそれは難しいのですが、理解が深められればと思います。



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三倉 大司
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レイヤー2や周辺技術
大学では量子コンピュータのゲート方式を中心に、QAOAを用いた問題解決手法の研究を行っていました。
また、GPT をはじめとする Transformer アーキテクチャにも関心を持ち、機械学習モデルの構造理解や応用に取り組んできました。
現在は日本ビットコイン産業株式会社の R&D 部門に所属し、主に Lightning Network(LN)関連技術の調査・研究開発を担当しています。
特に、LN におけるネットワーク中心性の向上やルーティング効率改善に関するテーマに興味を持ち研究しています。
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三倉 大司
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セキュリティ/プライバシー
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また、GPT をはじめとする Transformer アーキテクチャにも関心を持ち、機械学習モデルの構造理解や応用に取り組んできました。
現在は日本ビットコイン産業株式会社の R&D 部門に所属し、主に Lightning Network(LN)関連技術の調査・研究開発を担当しています。
特に、LN におけるネットワーク中心性の向上やルーティング効率改善に関するテーマに興味を持ち研究しています。
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