深入探究PoC共识机制：论文分析与模型构建

本文将以Burst为例，深入讲解基于存储的共识PoC的数学基础和算法过程。早在2001年，DworkandNaor就提出了PoW(ProofofWork)的概念和思想雏形。类似于PoW，PoC(Proof-of-Capacity)的核心思想在于通过一种对计算资源上“证明者(Prover)低效，验证者(Verifier)高效”的算法，达到验证者可以花费很少的资源，在较少的时间内验证证明者(Prover)拥有一定量存储空间的作用。PoC算法被用于防止垃圾邮件的发送。

在存储资源的领域中，同样存在验证与被验证的关系，需要设计一种对存储资源和网络资源都高效的算法来实现高效的验证，即达到“校验高效”的目的。

在PoC算法中，文件F的目的只是为证明Prover确实使用了一定量存储空间的工具，文件的内容是一种有向无环图（DirectedAcyclicGraph,DAG）结构。Prover需要存储每个节点的W值，以供Verifier在验证阶段随机抽取检验。Prover和Verifier的交互过程分为初始阶段和验证阶段，其中涉及到MerkleTree的计算和验证，利用MerkleTree的性质，简化验证者的验证复杂度，从而达到对验证者来说"验证高效"的目的。在实际应用中，为防止作弊，Prover需要存储图中每个节点Hash值的成本远高于验证阶段。

在BurstCoin的PoC共识过程中，其与该论文提出的模型和交互不完全相同。下一篇文章将重点介绍BurstCoin的PoC共识过程，以及Burst是否可以纳入StefanDziembowski的模型之下。链博科技致力于分享区块链领域的底层技术知识，同时从产业结合角度深入思考，推进区块链落地项目的建设，为企业提供专业、易用、全栈的区块链链改服务。

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