Ethereum Improvement Proposal (EIP) 1559 was recently implemented to transform Ethereum's transaction fee market. EIP-1559 utilizes an algorithmic update rule with a constant learning rate to estimate a base fee. The base fee reflects prevailing network conditions and hence provides a more reliable oracle for current gas prices. Using on-chain data from the period after its launch, we evaluate the impact of EIP-1559 on the user experience and market performance. Our empirical findings suggest that although EIP-1559 achieves its goals on average, short-term behavior is marked by intense, chaotic oscillations in block sizes (as predicted by our recent theoretical dynamical system analysis [1]) and slow adjustments during periods of demand bursts (e.g., NFT drops). Both phenomena lead to unwanted inter-block variability in mining rewards. To address this issue, we propose an alternative base fee adjustment rule in which the learning rate varies according to an additive increase, multiplicative decrease (AIMD) update scheme. Our simulations show that the latter robustly outperforms the EIP-1559 protocol under various demand scenarios. These results provide evidence that variable learning rate mechanisms may constitute a promising alternative to the default EIP-1559-based format and contribute to the ongoing discussion on the design of more efficient transaction fee markets.


翻译:EEIP-1559(EIP-1559)(EIP-1559(EIP))(EIP-1559(EIP))(EIP-1559(EIP))(Eiteom Greater Information Propos(EIP))(EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (ELT) (EIP) (ELT) (EIP) (EEEEE) (EIP) (EIP) (EEEEEEE) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (E) (EIP) (EIP) (EIP) (E) (EIP) (EIP) (E) (EP) (E) (EIP) (E) (EIP) (EP) (E) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EP) (EPI) (EPI) (EP) (EP) (EP) (EPI) (EP) (EP) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (EP) (EP) (EIP) (EP) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (E) (EP) (EP) (E) (EP) (EP) (E) (E) (EP) (EP) (EP) (E) (E) (E) (E) (E) (EP) (E) (E) (EP) (EIP) (EP) (EP) (EIP) (EIP) (EP) (EIP) (EP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (EP) (EIP) (EIP) (EIP) (EIP) (

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月8日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员