COTI的模拟算法解释

我们许多的COTI社区成员都写信询问我们是如何创建DAG模拟，我们的首席技术官Nir Haloani博士解释了模拟的全部细节，在下面进行介绍。

介绍

该模拟的目的是介绍Trustchain算法的工作原理。它以多种方式演示了算法的功能，但不包括网络传播，存储和加密功能。模拟中的DAG由预先计算的交易组成，我们可以看到其增长符合各种参数和Trust Score分布。

什么是COTI Web模拟？

我们的模拟以2D和3D格式呈现。仿真本身基于3D力导向图，该图是用于绘制DAG的开源模块。数据通过离线生成的实时数据同步到模块，并随机重新连接到插件。这个想法是模拟共识和附件算法是如何工作的。

在2D模拟中，集群中的所有交易都呈现为相互连接形成网格的圆。这些交易被绘制在可信度分数与时间轴上。新交易的增加速度为。因此，更改此参数会更改模拟中事务发生的速率。下图显示了2D仿真的一个示例。在这种情况下= 10。

如上图所示，交易根据其确认状态而改变颜色。当事务首次添加到群集时，它们是橙色的。交易验证后，它变为蓝色。最后，当交易达到确认信任阈值时，它变为黑色。随着仿真的继续，将出现与网络各个部分发生的验证和确认事件相对应的颜色变化波。由于来自低信赖用户的交易需要较长的时间才能达到信任阈值，因此我们预计确认颜色过渡倾向于较小，信任交易确认较低且信任交易确认较高。如下图所示，放大交易显示其信任评分（TS）。

与二维仿真不同，三维仿真中的交易并不依赖于固定的二维网格，而是可以自由传播。当一个交易验证另一个交易时，它形成一个链接，一起持有交易; 否则，未链接的交易会相互排斥并移动，直到它们均匀间隔。

与2D模拟一样，交易根据其确认状态改变颜色，遵循与2D模拟相同的配色方案。除了根据交易确认状态进行彩色标记之外，交易还会根据其信任评分进行特殊显示。如下图所示，单击交易将以红色突出显示确认它的Trustchain。

我们是如何做到的？

符号

来源：来源是附加到群集并验证另一个事务的事务，但尚未自行验证。验证涉及验证交易是否有效（即正确签署）。
附件：用户将其事务链接到群集中的其他事务时。
已验证的交易：与至少一个其他交易相关联的交易。
已确认的交易：已获得足够累积信任以获得网络价值的交易。
DAG：事务以单向前馈方式连接到以前的事务，从而创建有向无环图（DAG）。

模拟的关键

模拟的关键在于源选择算法，该算法定义了网络中的新事务如何选择要验证的源。重要的考虑因素是新的交易信任分数以及他们等待验证的时间。

首先发生的事情是，新事务在其邻域内收到具有Trust Score的Cluster中所有源的列表。邻域的大小由参数定义，该参数表示新事务与它在验证过程中可以连接到的源之间的信任分数中的允许差异（作为100的一部分）。从允许的来源附近，新交易选择两个来源进行验证。它们由来源等待的时间量加权，以便已经等待的时间更长的来源具有更高的验证可能性。

一旦新交易验证了两个来源，它就会附加到群集并成为一个来源。新事务验证源和执行所需工作证明所花费的时间由参数Δt控制。

这些是加入群集的任何单个新事务的DAG模拟的内部工作原理。实际上，每秒有很多新的交易遵循前面讨论过的确切程序。在模拟中，每秒新事务的数量由参数控制。

自然，有一些边缘案例必须考虑，因为网络必须在某个时间点开始。最初的交易（即创世交易）代表了当第一个COTI兑换成其他货币时网络的第一阶段。DAG必须从这些起源交易中发展壮大，因此如果有比交易来源更多的新交易，则新交易可以通过验证一个交易而不是两个交易来加入群集。这使群集的增长不会影响安全性。为了简化数学分析，模拟假设信任评分是随机分布的，并且网络没有受到恶意方的攻击。

附属算法的基础数学

交易附件流程图

以下是说明需要附加到群集的新事务的附件算法的流程图。

结论

“COTI利用的数学框架不仅理论上合理，而且通过模拟进行了严格测试。考虑到Cluster（有向无环图）和时间变化，关于工作证明和交易到达率过程的假设是合理的。进行的模拟以对数表示，随着信任评分的增加，交易确认延迟随时间减少。这一显著的突破增强了这样的假设，即基于信任的算法可以显著降低风险，从而提高事务处理速度吞吐量。“  
– Obakeng Moepya博士，机器学习欺诈检测专家

“利用所提供的模拟进行的一系列实证调查再次确认了我们对算法选择和现实世界群集性能优化的假设。模拟的数学框架清楚地显示了内部和外部参数对COTI Cluster的性能和吞吐量特性的影响。这提供了不失一般性的确凿证据，证明Cluster是可扩展的。“  
– Nir Haloani，应用数学博士

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