8.3 피닉스 알고리즘과 스트레스 테스트

피닉스 재시작 트리거 알고리즘

다요인 트리거 모델

피닉스 재시작의 트리거 조건은 가중 복합 지표를 채택합니다:

Phoenix_trigger = w₁ · Liquidity_risk + w₂ · Growth_decline + w₃ · Network_health

각 지표는 다음과 같이 정의됩니다:

유동성 위험: Liquidity_risk = max(0, 1 - P(t) / ΣFuture_obligations)

성장 감소: Growth_decline = max(0, 1 - N(t) / N(t-30))

네트워크 건강도: Network_health = 1 - Active_nodes / Total_nodes

가치 계승 알고리즘

재시작 시 가치 분배 알고리즘:

algorithm PhoenixRestart:
    input: remaining_pool, last_participant
    
    // 사이클 브리지 식별
    bridge_participant = identify_last_dimension_4_participant()
    
    // 가치 분배
    bridge_reward = remaining_pool * 0.10
    continuity_pool = remaining_pool * 0.90
    
    // 자금 할당
    transfer(bridge_participant, bridge_reward)
    transfer(continuity_reward_pool, continuity_pool)
    
    // 시스템 매개변수 리셋
    reset_system_parameters()
    
    return new_cycle_initialized

스트레스 테스트 시나리오 분석

극한 시장 조건 모델링

시나리오 1: 대규모 인출 압력

가정 조건: 50%의 참가자가 동시에 가장 짧은 주기를 선택 (첫 번째 차원) 신규 사용자 증가 정체 (λ=0)

수학적 모델:

P(t) = P₀ - 0.5N · D₁ · (1 + R₁) · H(t - T₁)

분석 결과:

• 시스템은 1일차에 최대 압력에 직면
• 피닉스 재시작 메커니즘이 압력 정점 이전에 활성화
• 가치 계승이 핵심 참가자의 권리를 보장

시나리오 2: 네트워크 효과 붕괴

가정 조건: 지역 합의 네트워크의 대규모 파열 번영 노드 활동 80% 감소

영향 모델:

Network_effect = Network_base · (0.2 + 0.8 · e^(-λt))

시스템 응답:

• 안정성 유지를 위해 공명 증폭률을 자동으로 감소
• 번영 노드 보상 풀이 추가 인센티브 제공
• 네트워크 효과는 6-8주 후 자연 회복

스트레스 테스트 결과 정량화

벤치마크 테스트 결과:

압력 시나리오	최대 압력점	복구 시간	가치 보전율	복원력 점수
대규모 인출	1일차	3-7일	85%	0.85
네트워크 붕괴	14일차	6-8주	78%	0.65

몬테카를로 시뮬레이션 검증

무작위 매개변수 설정

무작위 조건에서 시스템 성능을 검증하기 위해 몬테카를로 방법 사용:

참가자 도착: 포아송 과정, λ~ N(50,10)/일 차원 선택: 다항 분포, 가중치는 시간에 따라 변화 외부 충격: 저빈도 고강도 사건, 확률 0.1%/일

시뮬레이션 결과 통계

100,000번의 독립 시뮬레이션 실행, 2년 기간:

통계 지표	평균	표준편차	95% 신뢰구간
시스템 생존 시간	418일	35일	[395, 455]
피닉스 재시작	0.9회	0.7회	[0, 2]
참가자 만족도	0.78	0.12	[0.58, 0.95]

결론: 시뮬레이션 결과는 유토피아 시스템이 다양한 무작위 조건에서 좋은 안정성을 유지할 수 있음을 보여줍니다.