12、比特币挖矿与区块链技术详解

比特币挖矿与区块链技术详解

在加密货币领域,比特币作为先驱者,其背后的挖矿机制和区块链技术是支撑整个系统运行的关键。下面将详细介绍比特币的相关技术要点。

1. P2SH与复杂交易

P2SH(Pay - to - Script - Hash)为复杂交易提供了实现途径。与P2PKH(Pay - to - Public - Key - Hash)不同,P2PKH对scriptPubKey和scriptSig有特定定义,而P2SH对脚本没有限制,任何脚本都可以使用这些地址进行资金操作。脚本的概念类似于智能合约,它在确保交易的灵活性和多样性方面发挥着重要作用。

2. 比特币挖矿与共识机制

在去中心化的比特币网络中,挖矿是达成区块链状态共识的关键概念。任何比特币网络节点都能进行挖矿操作,并会因对挖矿的贡献而获得奖励。不过,人们常将挖矿和奖励激励混淆。实际上,奖励只是挖矿的一部分,挖矿更重要的是支撑比特币网络的去中心化,通过构建一个被所有人接受的区块链,在无信任的网络节点间达成共识。

矿工和其他比特币节点一样,会验证新交易并将其存储在本地内存池中。此外,矿工还会创建交易块,并解决哈希难题,将创建的块添加到全球比特币账本中。当创建的块被加入区块链后,矿工会获得两种奖励:每笔交易的手续费和每个块中新创建的比特币。

由于比特币的总量上限为2100万枚,未来某一时刻,矿工将仅从交易手续费中获得奖励。每创建21万个块,矿工获得的新创建比特币数量就会减半。比特币于2009年推出时,每个块的奖励是50个比特币,分别在2012年和2016年进行了减半,目前每个块的奖励是12.5个新铸造的比特币。预计到2140年,比特币网络将供应2100万枚硬币。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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