6、比特币Clique:无通道链下支付与愈合机制

比特币Clique的链下支付与愈合机制

比特币Clique:无通道链下支付与愈合机制

1. 定理相关与现有协议情况

有一个定理隐式涵盖了需要对他人退出做出响应的任何情况。该定理成立的原因在于,运营者(Op)总能将硬币收回,既可以通过步骤或树状交易(tx)的过期时间锁,也可以通过惩罚发布了两笔外部交易(out tx)从而向Op泄露其秘密的用户。相关定理的正式证明可在完整版本的附录C中找到。通过简单检查协议,就能验证交易和退出阶段的正确性以及效率。

当前仅考虑了单边关闭的情况,但这会产生较高的链上成本总和。在大型Clique关闭的情况下,还可能造成链上拥堵。

2. 未来工作方向

未来有多个工作方向有待探索:
- 合作退出机制 :当前协议可直接扩展,以高效处理部分用户的合作退出。具体做法是将退出用户的输出从默克尔树的叶子节点移至下一步交易。此解决方案仅需Op的合作,而非所有Clique用户的参与,具有较强的实用性。
- 隐私保护 :目前的构建方式不具备隐私保护功能,因为所有参与方都会知晓所有支付信息。可使用每轮次混合技术来增强隐私性。
- 去除限制 :去除固定面额支付价值限制和对运营者抵押品的需求,将极大提高可用性和实用性。协议的简单扩展可通过为每个面额包含一个默克尔树来提供多种面额,就像法定现金一样,这种方法足以满足实际使用需求。
- 限制运营者权力 :运营者会带来中心化问题,但由于多个具有不同运营者的Clique可以共存并竞争,这会阻止运营者提供劣质服务。同时,余额安全确保用户仅依赖运营者提供服务质量,而非资

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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