PBFT(99.02年发了两篇论文)-从开始的口头算法(指数级)到多项式级 要求 n>3f why: 个人简单理解:注意主节点是可以拜占庭的,从节点对于(n,v,m)的投票最开始也是基于主节点给的(n,v,m).那么N个中其实有f个拜占庭,以及f个可能被拜占庭节点影响的好节点(好节点可能没收到所有应答或者收到了来自拜占庭的错误应答,为什么不能超过f?因为超过f+1可以触发视图更改),所以最后只剩下N-2f,必须大于f(f个可能的来自拜占庭节点的决策) prepare阶段保障的是safety,确保…

    在区块链中有一个著名的问题,就是拜占庭将军问题,对于拜占庭将军问题,网上的文章已经多得不要不要了,今天和大家分享的是其相关的实用拜占庭容错算法,一起来看看吧. 实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance)刚开始是在MIT的Miguel 和 Barbara Liskov在1999年的学术论文中提出的,他们的本意是为设计一个低延迟存储系统设计系统,将算法复杂度由指数级降低到多项式级,使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行,主要是为了应用于不…

注:转载本文须标明出处. 原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Number-theory.html 数论算法 剩余系相关 学习笔记 (基础回顾,(ex)CRT,(ex)lucas,(ex)BSGS,原根与指标入门,高次剩余,Miller_Robin+Pollard_Rho) 本文概要 1. 基础回顾 2. 中国剩余定理 (CRT) 及其扩展 3. 卢卡斯定理 (lucas) 及其扩展 4. 大步小步算法 (BSGS) 及其扩展 5. 原根与指标入…

Lengauer-Tarjan算法的相关证明 0. 约定 为简单起见,下文中的路径均指简单路径(事实上非简单路径不会对结论造成影响). \(V\)代表图的点集,\(E\)代表图的边集,\(T\)代表图的DFS树. \(a \to b\)代表从点\(a\)直接经过一条边到达点\(b\)(即\((a, b) \in T\)), \(a \leadsto b\)代表从点\(a\)经过某条路径到达点\(b\), \(a \dot \to b\)代表从点\(a\)经过\(T\)的树边到达点\(b\)(在\…

PBFT 算法的java实现(上) 在这篇博客中,我会通过Java 去实现PBFT中结点的加入,以及认证.其中使用socket实现网络信息传输. 关于PBFT算法的一些介绍,大家可以去看一看网上的博客,也可以参考我的上上一篇博客,关于怎么构建P2P网络可以参考我的上一篇博客. 该项目的地址:GitHub 使用前的准备 使用maven构建项目,当然,也可以不使用,这个就看自己的想法吧. 需要使用到的Java包: t-io:使用t-io进行网络socket通信,emm,这个框架的文档需要收费(699…

PBFT 算法的java实现(下) 在上一篇博客中(如果没有看上一篇博客建议去看上一篇博客),我们介绍了使用Java实现PBFT算法中节点的加入,view的同步等操作.在这篇博客中,我将介绍PBFT算法中共识过程的实现. 项目地址:GitHub 共识过程 这个是hyperchain的官方图,展示的是一个RBFT常规流程.如果想了解更多,可以去参考hyperchain官网,或者我以前的博客. 在共识的过程一共有3个阶段:PrePrepare,prepare,commit.上面的图介绍的还是比较简单…

PBFT论文断断续续读了几遍,每次读或多或少都会有新的理解,结合最近的项目代码,对于共识的原理有了更清晰的认识.虽然之前写过一篇整理PBFT论文的博客,但是当时只是知道了怎么做,却不理解为什么.现在整理下思路,写一篇关于PBFT的理解. 1. 前提假定 1.1 同步模型 在分布式系统中谈论共识,首先需要明确系统同步模型是synchrony,asynchrony还是partial synchrony? synchrony: 节点所发出的消息,在一个确定的时间内,肯定会到达目标节点: asynchr…

Monte Carlo算法是否能够做到一步更新,即在线学习? 答案显然是不能,如果可以的话,TD算法还有何存在的意义?MC算法必须要等到episode结束后才可以进行值估计的主要原因在于对Return(或是估计目标)的定义与TD算法不同.强化学习中所估计的状态动作对价值实质上就是在某一策略下,以这个状态动作对为起点产生的样本轨道的奖励之和(也可是带折扣系数的和)的期望.假设有一条样本轨道如下所示: $$ (S_1, A_1) \ \Rightarrow\ (S_2, A_2) \ \Righta…

极大似然估计 我们先从极大似然估计说起,来考虑这样的一个问题,在给定的一组样本x1,x2······xn中,已知它们来自于高斯分布N(u, σ),那么我们来试试估计参数u,σ. 首先,对于参数估计的方法主要有矩估计和极大似然估计,我们采用极大似然估计,高斯分布的概率密度函数如下: 我们可以将x1,x2,······,xn带入上述式子,得: 接下来,我们对L(x)两边去对数,得到: 于是,我们得到了l(x)的表达式,下面需要对其计算极大值: 通过对目标函数的参数u,σ分别求偏导,很容易得到: 对于…

蓄水池抽样——<编程珠玑>读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 从n个数中随机选取m个 等概率随机函数面试题总结         问题:如何随机从n个对象中选择一个对象,这n个对象是按序排列的,但是在此之前你是不知道n的值的.  思路:如果我们知道n的值,那么问题就可以简单的用一个大随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n. 但现在我们并不知道n的值,这个问题便抽…