Zeitschriftenartikel zum Thema „Bitcoin Simulator“
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Conoscenti, Marco, Antonio Vetrò, Juan De Martin und Federico Spini. „The CLoTH Simulator for HTLC Payment Networks with Introductory Lightning Network Performance Results“. Information 9, Nr. 9 (03.09.2018): 223. http://dx.doi.org/10.3390/info9090223.
Der volle Inhalt der QuelleLagaillardie, Nicolas, Mohamed Aimen Djari und Önder Gürcan. „A Computational Study on Fairness of the Tendermint Blockchain Protocol“. Information 10, Nr. 12 (30.11.2019): 378. http://dx.doi.org/10.3390/info10120378.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Jiang, Yue Shang und Xiafei Li. „Dependence and Risk Spillover among Hedging Assets: Evidence from Bitcoin, Gold, and USD“. Discrete Dynamics in Nature and Society 2021 (11.09.2021): 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2010705.
Der volle Inhalt der QuelleRakotomarolahy, Patrick. „Predicting the bitcoin return direction with logistic, discriminant analysis and machine learning classification techniques“. Model Assisted Statistics and Applications 16, Nr. 3 (27.08.2021): 169–76. http://dx.doi.org/10.3233/mas-210530.
Der volle Inhalt der QuelleYao, Yuhang, Xiao Zeng, Tianyue Cao, Luoyi Fu und Xinbing Wang. „APRP: An Anonymous Propagation Method in Bitcoin Network“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 10073–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.330110073.
Der volle Inhalt der QuelleBEZUIDENHOUT, Riaan, Wynand Nel und Andries Burger. „NONLINEAR PROOF-OF-WORK: IMPROVING THE ENERGY EFFICIENCY OF BITCOIN MINING“. Journal of Construction Project Management and Innovation 10, Nr. 1 (30.09.2020): 20–32. http://dx.doi.org/10.36615/jcpmi.v10i1.351.
Der volle Inhalt der QuelleNiu, Jianyu, Ziyu Wang, Fangyu Gai und Chen Feng. „Incentive analysis of Bitcoin-NG, revisited“. Performance Evaluation 144 (Dezember 2020): 102144. http://dx.doi.org/10.1016/j.peva.2020.102144.
Der volle Inhalt der QuelleAtsalakis, George S., Ioanna G. Atsalaki, Fotios Pasiouras und Constantin Zopounidis. „Bitcoin price forecasting with neuro-fuzzy techniques“. European Journal of Operational Research 276, Nr. 2 (Juli 2019): 770–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2019.01.040.
Der volle Inhalt der QuelleCocco, Luisanna, und Michele Marchesi. „Modeling and Simulation of the Economics of Mining in the Bitcoin Market“. PLOS ONE 11, Nr. 10 (21.10.2016): e0164603. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0164603.
Der volle Inhalt der QuelleDe Almeida Brito Júnior, Jorge. „USING BLOCKCHAIN TECHNOLOGY FOR IMPLEMENTATION OF AN ANDROID GRAPHICS SIMULATION APPLICATION“. International Journal of Innovation Education and Research 7, Nr. 6 (30.06.2019): 105–18. http://dx.doi.org/10.31686/ijier.vol7.iss6.1558.
Der volle Inhalt der QuelleNaimy, Viviane Y., und Marianne R. Hayek. „Modelling and predicting the Bitcoin volatility using GARCH models“. International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation 8, Nr. 3 (2018): 197. http://dx.doi.org/10.1504/ijmmno.2018.088994.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Chuxuan, Priya Dev und Ross A. Maller. „A Hypothesis Test Method for Detecting Multifractal Scaling, Applied to Bitcoin Prices“. Journal of Risk and Financial Management 13, Nr. 5 (20.05.2020): 104. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm13050104.
Der volle Inhalt der QuelleDas, Debasis. „Toward Next Generation of Blockchain Using Improvized Bitcoin-NG“. IEEE Transactions on Computational Social Systems 8, Nr. 2 (April 2021): 512–21. http://dx.doi.org/10.1109/tcss.2021.3049477.
Der volle Inhalt der QuelleKodama, Osamu, Lukáš Pichl und Taisei Kaizoji. „REGIME CHANGE AND TREND PREDICTION FOR BITCOIN TIME SERIES DATA“. CBU International Conference Proceedings 5 (23.09.2017): 384–88. http://dx.doi.org/10.12955/cbup.v5.954.
Der volle Inhalt der QuelleElysha Kamaruzaman, Nor, Ihsan Mohd Yassin, Azlee Zabidi, Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman, Zairi Ismael Rizman, Rahimi Baharom und Norfishah Abdul Wahab. „Blockchain Technology for Islamic Marriage Certificate“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 4.11 (02.10.2018): 193. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.11.20802.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Yukun, Zhiqi Xu und Shuangliang Yao. „The Evolutionary Equilibrium of Block Withholding Attack“. Journal of Systems Science and Information 9, Nr. 3 (01.06.2021): 266–79. http://dx.doi.org/10.21078/jssi-2021-266-14.
Der volle Inhalt der QuelleUyar, Umut, und Ibrahim Korkmaz Kahraman. „The risk analysis of Bitcoin and major currencies: value at risk approach“. Journal of Money Laundering Control 22, Nr. 1 (07.01.2019): 38–52. http://dx.doi.org/10.1108/jmlc-01-2018-0005.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Wei. „Fuzzy rules based efficient event-driven simulation of blockchain-based applications“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 40, Nr. 4 (12.04.2021): 8101–7. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189633.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Yuren, Jiajing Wu, Jiaquan Yao, Mingjie Ma, Zibin Zheng und Weili Chen. „Dependence structure between bitcoin price and its influence factors“. International Journal of Computational Science and Engineering 1, Nr. 1 (2019): 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2019.10018973.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Weili, Zibin Zheng, Mingjie Ma, Jiajing Wu, Yuren Zhou und Jiaquan Yao. „Dependence structure between bitcoin price and its influence factors“. International Journal of Computational Science and Engineering 21, Nr. 3 (2020): 334. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2020.106058.
Der volle Inhalt der QuelleMasuhr, Andreas, und Mark Trede. „Bayesian estimation of generalized partition of unity copulas“. Dependence Modeling 8, Nr. 1 (04.07.2020): 119–31. http://dx.doi.org/10.1515/demo-2020-0007.
Der volle Inhalt der QuelleFrolkova, Maria, und Michel Mandjes. „A Bitcoin-inspired infinite-server model with a random fluid limit“. Stochastic Models 35, Nr. 1 (02.01.2019): 1–32. http://dx.doi.org/10.1080/15326349.2018.1559739.
Der volle Inhalt der QuelleBowden, R., H. P. Keeler, A. E. Krzesinski und P. G. Taylor. „Modeling and analysis of block arrival times in the Bitcoin blockchain“. Stochastic Models 36, Nr. 4 (20.07.2020): 602–37. http://dx.doi.org/10.1080/15326349.2020.1786404.
Der volle Inhalt der QuelleJavier, Kayla, und Brian Fralix. „A further study of some Markovian Bitcoin models from Göbel et al.“ Stochastic Models 36, Nr. 2 (02.04.2020): 223–50. http://dx.doi.org/10.1080/15326349.2020.1761390.
Der volle Inhalt der QuelleGiudici, Paolo, und Paolo Pagnottoni. „Vector error correction models to measure connectedness of Bitcoin exchange markets“. Applied Stochastic Models in Business and Industry 36, Nr. 1 (25.07.2019): 95–109. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2478.
Der volle Inhalt der QuelleLejun, Zhang, Zhang Zhijie, Wang Weizheng, Waqas Rasheed, Zhao Chunhui, Kim Seokhoon und Chen Huiling. „A Covert Communication Method Using Special Bitcoin Addresses Generated by Vanitygen“. Computers, Materials & Continua 65, Nr. 1 (2020): 597–616. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2020.011554.
Der volle Inhalt der QuelleTerentiev, Oleksandr, Tatyana Prosiankina-Zharova, Volodymyr Savastiyanov, Valerii Lakhno und Vira Kolmakova. „The Features of Building a Portfolio of Trading Strategies Using the SAS OPTMODEL Procedure“. Computation 9, Nr. 7 (06.07.2021): 77. http://dx.doi.org/10.3390/computation9070077.
Der volle Inhalt der QuelleMemon, Raheel, Jian Li und Junaid Ahmed. „Simulation Model for Blockchain Systems Using Queuing Theory“. Electronics 8, Nr. 2 (19.02.2019): 234. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8020234.
Der volle Inhalt der QuelleAdu Gyamfi, Daniel, und Albert Kofi Kwansah Ansah. „Enhancing user and transaction privacy in bitcoin with unlinkable coin mixing scheme“. International Journal of Computational Science and Engineering 23, Nr. 4 (2020): 381. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2020.10035561.
Der volle Inhalt der QuelleAnsah, Albert Kofi Kwansah, und Daniel Adu Gyamfi. „Enhancing user and transaction privacy in bitcoin with unlinkable coin mixing scheme“. International Journal of Computational Science and Engineering 23, Nr. 4 (2020): 381. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2020.113183.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Kejun, Yunan Liu, Hong Wan und Yining Huang. „A discrete-event simulation model for the Bitcoin blockchain network with strategic miners and mining pool managers“. Computers & Operations Research 134 (Oktober 2021): 105365. http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2021.105365.
Der volle Inhalt der QuelleK. Alkhodhairi, Reem, Shahad R. Aljalhami, Norah K. Rusayni, Jowharah F. Alshobaili, Amal A. Al-Shargabi und Abdulatif Alabdulatif. „Bitcoin Candlestick Prediction with Deep Neural Networks Based on Real Time Data“. Computers, Materials & Continua 68, Nr. 3 (2021): 3215–33. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2021.016881.
Der volle Inhalt der QuelleDerbentsev, Vasily D., Vitalii S. Bezkorovainyi und Iryna V. Luniak. „Application of Deep Learning Methods to Forecasting Changes in Short-Term Currency Trends“. Scientific Bulletin of Mukachevo State University Series “Economics” 7, Nr. 2 (28.12.2020): 75–86. http://dx.doi.org/10.52566/msu-econ.7(2).2020.75-86.
Der volle Inhalt der QuelleOuaguid, Abdellah, Noreddine Abghour und Mohammed Ouzzif. „A Novel Security Framework for Managing Android Permissions Using Blockchain Technology“. International Journal of Cloud Applications and Computing 8, Nr. 1 (Januar 2018): 55–79. http://dx.doi.org/10.4018/ijcac.2018010103.
Der volle Inhalt der QuelleAhn, Jaehong, Mingyu Park, Hyungsik Shin und Jeongyeup Paek. „A Model for Deriving Trust and Reputation on Blockchain-Based e-Payment System“. Applied Sciences 9, Nr. 24 (08.12.2019): 5362. http://dx.doi.org/10.3390/app9245362.
Der volle Inhalt der QuelleHusaini, Noor Aida, Rozaida Ghazali, Nureize Arbaiy und Ayodele Lasisi. „MCS-MCMC for Optimising Architectures and Weights of Higher Order Neural Networks“. International Journal of Intelligent Systems and Applications 12, Nr. 5 (08.10.2020): 52–72. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2020.05.05.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Wenting, Jun Lv, Xilong Yao, Juanjuan Zhao, Zhixin Jin, Yan Qiang, Zheng Che und Chunwu Wei. „Consortium Blockchain-Based Microgrid Market Transaction Research“. Energies 12, Nr. 20 (09.10.2019): 3812. http://dx.doi.org/10.3390/en12203812.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Peijun, Lianhai Wang, Wei Wang, Kunlun Fu und Jinpeng Wang. „A Blockchain System Based on Quantum-Resistant Digital Signature“. Security and Communication Networks 2021 (03.03.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6671648.
Der volle Inhalt der QuelleWidyantara, I. Made Oka, Muhammad Audy Bazly und Ngurah Indra ER. „ADAPTIVE STREAMING OVER HTTP (DASH) UNTUK APLIKASI VIDEO STREAMING“. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro 14, Nr. 2 (30.12.2015): 18. http://dx.doi.org/10.24843/mite.2015.v14i02p04.
Der volle Inhalt der QuelleNascimento, Kerolly Kedma Felix do, Fábio Sandro dos Santos, Jader da Silva Jale und Tiago Alessandro Espínola Ferreira. „Comportamento de agentes financeiros em um mercado artificial desenvolvido com o algoritmo Particle Swarm Optimization“. Research, Society and Development 9, Nr. 7 (12.05.2020): e285974216. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i7.4216.
Der volle Inhalt der QuelleFeld, Sebastian, Mirco Schönfeld und Martin Werner. „Traversing Bitcoin's P2P network: insights into the structure of a decentralised currency“. International Journal of Computational Science and Engineering 13, Nr. 2 (2016): 122. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2016.078441.
Der volle Inhalt der QuelleWerner, Martin, Mirco Schönfeld und Sebastian Feld. „Traversing Bitcoin's P2P network: insights into the structure of a decentralised currency“. International Journal of Computational Science and Engineering 13, Nr. 2 (2016): 122. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2016.10000107.
Der volle Inhalt der QuelleChinthapalli, Usha Rekha. „A Comparative Analysis on Probability of Volatility Clusters on Cryptocurrencies, and FOREX Currencies“. Journal of Risk and Financial Management 14, Nr. 7 (06.07.2021): 308. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm14070308.
Der volle Inhalt der QuelleKARACA, YELIZ, und DUMITRU BALEANU. „A NOVEL R/S FRACTAL ANALYSIS AND WAVELET ENTROPY CHARACTERIZATION APPROACH FOR ROBUST FORECASTING BASED ON SELF-SIMILAR TIME SERIES MODELING“. Fractals 28, Nr. 08 (10.07.2020): 2040032. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x20400320.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Shangrong, Yuze Li, Quanying Lu, Yongmiao Hong, Dabo Guan, Yu Xiong und Shouyang Wang. „Policy assessments for the carbon emission flows and sustainability of Bitcoin blockchain operation in China“. Nature Communications 12, Nr. 1 (06.04.2021). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-021-22256-3.
Der volle Inhalt der QuelleZHOU, QING, QINGQING ZHANG und QI ZHANG. „Agent-based Simulation Research on Bitcoin Price Fluctuation“. DEStech Transactions on Computer Science and Engineering, aiea (31.10.2017). http://dx.doi.org/10.12783/dtcse/aiea2017/14910.
Der volle Inhalt der QuelleShynkevich, Andrei. „Bitcoin Futures, Technical Analysis and Return Predictability in Bitcoin Prices“. Journal of Forecasting, 14.01.2020. http://dx.doi.org/10.1002/for.2656.
Der volle Inhalt der QuelleStavroyiannis, Stavros. „Expected Shortfall via Filtered Historical Simulation for Bitcoin and Ethereum“. SSRN Electronic Journal, 2018. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3162537.
Der volle Inhalt der QuelleStinner, Jona. „Inside the Black Box of Bitcoin Mining: A Theoretical Framework and Simulation Evidence“. SSRN Electronic Journal, 2021. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3853812.
Der volle Inhalt der QuelleBrown, Mark, Erol Peköz und Sheldon Ross. „BLOCKCHAIN DOUBLE-SPEND ATTACK DURATION“. Probability in the Engineering and Informational Sciences, 21.05.2020, 1–9. http://dx.doi.org/10.1017/s0269964820000212.
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