37、基于侧链和哈希锁定的跨链技术研究

基于侧链和哈希锁定的跨链技术研究

1. 引言

自2008年中本聪提出比特币以来,区块链技术经历了快速发展,成为分布式账本的重要实现形式。目前,区块链网络主要分为公有链、私有链和联盟链。随着区块链应用的多样化,不同区块链之间的价值交换和信息传输变得越来越重要。跨链技术应运而生,旨在打破不同区块链之间的壁垒,实现价值的自由流通。本文将探讨如何通过侧链和哈希锁定技术构建一个安全可靠的跨链解决方案。

2. 相关工作

2.1 什么是跨链

区块链作为一种分布式账本,每个区块链都是一个独立的价值经济系统。跨链技术使得不同区块链之间能够实现价值交换和信息传输。例如,比特币和以太坊是两个独立的区块链,用户如何在这两个区块链之间进行资产交换?跨链技术的核心在于建立一种机制,确保资产在不同区块链之间的安全转移。跨链技术的应用场景包括但不限于:

  • 跨链资产交换 :不同区块链上的资产可以互相兑换。
  • 跨链智能合约 :智能合约可以在多个区块链上执行。
  • 跨链数据传输 :数据可以在不同区块链之间安全传输。

2.2 多重签名钱包

多重签名钱包允许多个实体共同控制一个账户,确保交易的安全性和可信度。具体来说,多重签名钱包的工作原理如下:

  1. 多方签名 :多个用户对同一笔交易进行数字签名。
  2. m-of-n地址 :一个地
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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