police 8a902ae68f [research/lotterysim] revert reward to 1 3 ani în urmă
..
.ipynb_checkpoints f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
Makefile 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
README.md 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
README.pdf 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
auto_crawler.py f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
auto_crawler_takahashi.py f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
avg_instance.py b6727d8c12 [research/lotterysim] staked_tokens/accuracy curve 3 ani în urmă
constants.py 8a902ae68f [research/lotterysim] revert reward to 1 3 ani în urmă
crawler.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
darkie.py 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă
draw.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
elbow.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
f_history_processed.png f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
gains.txt 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
heuristics.png 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
highest_gain.txt b6727d8c12 [research/lotterysim] staked_tokens/accuracy curve 3 ani în urmă
highest_gain_takahashi.txt f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
instance.py 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă
lead_history_processed.png f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
lottery.py b6727d8c12 [research/lotterysim] staked_tokens/accuracy curve 3 ani în urmă
lottery_dist.png 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
main.py f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
one_year_reward.py 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă
pallas_unittests.csv 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
pid.py f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
playground.ipynb f87435f9ff [research/lotterysim] miscel changes 3 ani în urmă
plot_sim_vs_darkfi_distribution.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
sigmas_test_samples.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
stake.png b6727d8c12 [research/lotterysim] staked_tokens/accuracy curve 3 ani în urmă
stake_reward.py 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă
stake_rewards.txt 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă
stats 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
takahashi.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
takahashi_gains.txt 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
takahashi_instance.py 0b07b3dee6 [research/lotterysim] scaling to 1k,10k,100k,1m nodes with same accuracy 3 ani în urmă
utils.py 131bf0c901 [research/lotterysim] apy 3 ani în urmă

README.md


title: darkfi lottery simulation author: ertosns

date: 11/1/2023

simulate darkfi consensus lottery with a discrete controller

discrete pid controller.

control lottery f tunning paramter

$$f[k] = f[k-1] + K_1e[k] + K_2e[k-1] + K_3e[k-2]$$

with $k_1 = k_p + K_i + K_d$, $k_2 = -K_p -2K_d$, $k_3 = K_d$, and e is the error function.

simulation criterion

find $K_p$, $k_i$, $K_d$ for highest accuracy running the simulation on N trials, of random number of nodes, starting with random airdrop (that all sum to total network stake), running for random runing time.

alt text

notice that best parameters are spread out in the search space, picking the highest of which, and running the simulation, running for 600 slots, result in with >36% accuracy

alt text

comparing range of target values between

notice below that both y,T in the pallas field, and simulation have same range.

alt text

conclusion

using discrete controller the lottery accuracy > 33% with randomized number of nodes, and randomized relative stake. can be coupled with khonsu^1 to achieve 100% accuracy and instant finality.