아르타

1장: Artha의 개념적 프레임워크

1.1 아르타의 정수

Artha는 실제 시스템을 복제하고 향상시키는 가상 환경입니다. 자율적으로 진화하는 환경을 위해 양자 기반 데이터 처리, AI 기반 거버넌스, 고유한 유틸리티 기반 경제 모델을 통합합니다.

1.1.1 Artha 정의

Artha는 다음과 같이 운영됩니다.

1. 양자 영감: 데이터는 상호 작용을 기반으로 파형(관찰되지 않음) 또는 입자(관찰)로 존재합니다.
2. AI 기반: AI는 학습을 통해 가치 평가, 거버넌스 및 적응을 관리합니다.
3. 유틸리티 기반: 기존의 수익 체감과 달리 효용은 사용량에 따라 증가합니다.

1.1.2 목표와 비전

Artha의 목표는 다음과 같습니다.

• 안정성: 변동성 억제를 위해 시장을 폐쇄하고 암시장
• 투명한 거버넌스: 스마트 계약은 법률 및 규정 준수를 자동화합니다.
• 혁신: 양자에서 영감을 받은 스토리지 및 고급 AI 모델.

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1.2 기본 기둥

1.2.1 양자 데이터 저장

데이터는 양자 원리에서 영감을 받아 노드 간에 끊임없이 이동합니다.

• 동적 캐싱: 임시 저장으로 인해 영구성이 보장되지 않습니다.
• 파동-입자 이중성: 데이터는 접근하지 않으면 파동이고 검색하면 입자입니다.
• 속성: 데이터에는 질량(중요도), 속도(액세스 빈도), 반경(보안)과 같은 속성이 있습니다.

동적 캐싱 코드:

import time, random

def cache_data(nodes, data):
    while True:
        current_node = random.choice(nodes)
        current_node.store(data)
        time.sleep(1)
        current_node.clear()

1.2.2 AI 거버넌스

AI는 경제적 작업을 자동화하고 상호 작용을 통해 학습하며 보안을 보장합니다.

학습률 방정식:
[ L(t) = L_0 e^{-alpha t} ]
장소:

• (L(t)): 시간(t)에서의 학습률
• (L_0): 초기 학습률
• (알파): 감쇠 인자.

1.2.3 유틸리티 기반 경제

사용할수록 유틸리티가 늘어납니다.
[ U(n) = U_0 베타 n^2 ]
장소:

• (U(n)): (n) 사용 후 유틸리티
• (U_0): 초기 유틸리티.
• (베타): 성장률.

1.2.4 가치 증명(PoV)

PoV는 실시간 데이터를 기반으로 측정 가능한 기여를 보장합니다.

PoV 방정식:
[ PoV = sum_{i=1}^{N} 왼쪽( C_i cdot W_i 오른쪽) ]
장소:

• (C_i): 사용자(i)의 기여.
• (W_i) : 기여 비중.
• (N): 총 기부금

PoV 코드:

import time, random

def cache_data(nodes, data):
    while True:
        current_node = random.choice(nodes)
        current_node.store(data)
        time.sleep(1)
        current_node.clear()

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2장: Artha의 핵심 환경

2.1 가상 환경 아키텍처

2.1.1 물리적 규칙 시뮬레이션

Artha는 물리적 규칙을 반영합니다.

• 궤도 물리학: 데이터는 속도, 질량, 반경과 같은 속성으로 시각화되어 시스템을 공전합니다.
• 가상 공간: 노드는 데이터를 동적으로 저장합니다.

데이터 궤도 코드:

class ProofOfValue:
    def __init__(self):
        self.contributions = []

    def add(self, contribution, weight):
        self.contributions.append((contribution, weight))

    def calculate(self):
        return sum(c * w for c, w in self.contributions)

pov = ProofOfValue()
pov.add(100, 0.8)
pov.add(50, 1.0)
print(pov.calculate())

2.1.2 양자 데이터 역학

데이터는 양자 입자처럼 행동합니다.

• 파형: 관찰되지 않음, 잠재적인 상태.
• 입자: 관찰되고 위치가 파악되며 접근 가능합니다.

2.1.3 작업 증명(PoW)

PoW는 작업을 검증하기 위해 컴퓨팅 노력을 요구함으로써 보안을 보장합니다.

PoW 방정식:
[ H(x) leq T ]
장소:

• (H(x)): (x)의 해시
• (T): 목표 임계값.

PoW 코드:

class DataObject:
    def __init__(self, mass, radius, velocity):
        self.mass = mass
        self.radius = radius
        self.velocity = velocity

    def update_position(self, time_step):
        angle = (self.velocity / self.radius) * time_step
        return angle

data = DataObject(10, 5, 2)
angle = data.update_position(1)

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2.2 데이터 행동과 궤도 역학

2.2.1 데이터 속성

• 반경: 보안 수준
• 미사: 중요성.
• 속도: 접속 빈도

2.2.2 양자 데이터 이중성

데이터는 파동 상태와 입자 상태 사이를 동적으로 전환하여 보안과 효율성을 보장합니다.

2.2.3 데이터 궤도 역학

속도 방정식:
[ v = 분수{2 파이 r}{T} ]
장소:

• (v): 속도.
• (r): 반경
• (T): 궤도주기.

위 내용은 아르타의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!