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Round 3-5 原理与代码讲解

项目方

由 EthStorage 特别赞助,Antalpha Labs 与 706 Creators 联合举办的 ZKP 零知识证明共学正顺利开展,大家踊跃讨论,互相帮助,积极主动分享—— 本篇文章就是由热心共学小伙伴 keep 带来关于 python 实现 PLONK 协议的讲解。

在 PLONK 协议中,Round 1 ~ 2 分别是对算术约束和复制约束的承诺,相对容易理解;在 Round 3 ~ 5 中,则主要是把门约束和门之间的一致性约束组合到一起,形成一个超大的多项式承诺。

1. 点值形式多项式的加法和乘法

有两个函数 f(x), g(x) ,  其系数形式如下:

其点值形式表示如下:

1.1 多项式加法

采用系数形式相加,容易得到 $f(x)+g(x)= 2x^2+1$。

采用点值形式相加,将相同 x 坐标对应的 y 值相加,得到:

不难看出,采用点值表示的多项式相加只要 将相同 x 坐标对应的 y 值相加即可,且结果与系数形式等价。

1.2 多项式乘法

采用系数形式相乘, 容易得到 $f(x)* g(x)= x^4+x^2$。

采用点值形式相乘,将相同 x 坐标对应的 y 值相乘,得到:

不难看出,采用点值表示的多项式相乘只要 将相同 x 坐标对应的 y 值相乘即可,且结果与系数形式等价。

2. Round3 Coset Operation

fft_extend/to_coset_extended_lagrange 的作用

  1. 将多项式的点值形式先转换为系数形式
  2. 再在系数形式后面补上 3* order 个 0,产生的多项式如下,然后再将系数多项式经过 fft 变成点值形式返回:
def to_coset_extended_lagrange(self, offset):        assert self.basis == Basis.LAGRANGE        group_order = len(self.values)        x_powers = self.ifft().values  # step1: 将多项式的点值形式通过 ifft 转换成系数形式 (f(x) = a_0+ a_1*x + a_2*x^2 + a_3*x^3 + ...+a_[order-1]*x^(order-1)        x_powers = [(offset**i * x) for i, x in enumerate(x_powers)] + [Scalar(0)] * (            group_order * 3        ) # step2: 将多项式表示为 f'(x) = a_0 + a_1*(offset *x) + a_2*(offsset*x)^2 + a_3*(offsset*x)^3 + ... +a_[order-1] * (offset *x)^(order-1) + 0*x^(order) +....+ 0*x^(4*order-1)        return Polynomial(x_powers, Basis.MONOMIAL).fft()  # 返回的结果用点值形式表示

对于

的多项式,假设 offset=1,扩展后的多项式满足

。简单的理解,就是将横坐标

映射到

def coset_extended_lagrange_test():    lagrange_poly = Polynomial(        # TODO(keep), 采用点值法表示,w =19540430494807482326159819597004422086093766032135589407132600596362845576832, 多项式点的坐标分别为 (w^0,1),(w^1,2),(w^2,3),....(w^7,8)        list(map(Scalar, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])), Basis.LAGRANGE         )    #原始多项式的点值表示:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]    print(f"original lagrange poly:{lagrange_poly.values}")    #原始多项式的系数表示:[10944121435919637611123202872628637544274182200208017171849102093287904247813, 16407567355707715082381689537916387329395994555403796510305004205827931381005, 21888242871839275220042445260109153167277707414472061641729655619866599103259, 16407567355707715086789610508212631171937308527291741914242101339246350165720, 10944121435919637611123202872628637544274182200208017171849102093287904247808, 5480675516131560135456795237044643916611055873124292429456102847329458329896, 2203960485148121921270656985943972701968548566709209392357, 5480675516131560139864716207340887759152369845012237833393199980747877114611]    print(f"original coeff poly:{lagrange_poly.ifft().values}")    #offset=1, 4 倍扩展后的多项式的点值表示,注意在 1/4/8/..的位置上值分别为 1/2/3... :[1, 10720100502214316017824502944044954065324060999235831025903844423091840349399, 9455244345631016631523862383826656817909262240618707851288319855253023724499, 2154739387933033111708037291544134707206872172371185076448386251812704236397, 2, 16557012320615716805371654510058109663243542056334255754346494402848129196434, 10961351032263120273117550959237409754492768732192557560880754261368126052155, 18363557546045068101357792595864568178482043948267994234220586583038506555553, 3, 6786126665617168635281695348901695604305505508243066572076512701156119512476, 12432998526208258595130464331726862113180416131685271896346981464741203555842, 17583891563112296716989958068669721717716064856305856073868243673723776631415, 4, 15235092695697612903221424418341788996225933052563558331936298540020231085964, 8526477789819225339470181130720054257555649678225561659213114114555273578202, 5748412396315429947679827564037304002141735973269128964907214524925412184424, 5, 8063712871896466710084708497040886506504371635794542014797783122244927830807, 12432998526208258595130464331726862113180416131685271896346981464741203555842, 6384725622872180445960462185068028976157210952995327774999033041321834967027, 6, 7423125919204651450688116196486815080908642277508115891487414498838949167610, 10961351032263120273117550959237409754492768732192557560880754261368126052155, 9959267747632339428749389803973233433288807182891237168523575569690515042210, 7, 1013927586174909651228671251775444917323622993703484604051271120508846640523, 9455244345631016631523862383826656817909262240618707851288319855253023724499, 12991963608384419706057798792240747034085871118455836070949939695446237712242, 8, 21753872925936258715284849814379405520357779078281283180193197937594190199291, 13327305889333084549971686500727188725472913714445501098547591469023253739310, 14366413615062333430482356679631362305114851397107572010875837406344246653236]    lagrange_coset_poly= lagrange_poly.to_coset_extended_lagrange(Scalar(1))    print(f"lagrange_coset_poly, offset=1:{lagrange_coset_poly.values}")    #offset=3, 4倍扩展后的多项式的点值表示,:[20675515612179202962216070186424682162618199731614332091699429061672282694725, 12176233492423905554052088791734959941094267405154917767703273057334496166085, 5917415089377289121590408955785178409647352913589873293489444488775637989917, 2752516302388842277837843623414582965521620079164918619152523122629779608930, 4169562684247585045898683445974163076520306259872602444382940816087435294801, 405974129629722533167980246725276196790448647122578773059926554710976033469, 16015793353021219580113202927438566307249046400631465629394870428808273269385, 10229243472545473685325496616621056338434159122035619201636505490363604037700, 4169562684247576371110213902966280955214409584396047496175782248639266976338, 5253968865549839538799666481628166409324748755474067887542850034795390306731, 5448982845895345419151791205795466600592293409442070602404591982746410109803, 6744796520889898167112801401869255476407161332739834968662727069566758151892, 1212727259660075433733434172128159555676224428122393086708711186165050793241, 322967646151623184877638486520441134119498412968113624552408193959018243483, 18024183386365665400514884144185330956959959158139700997404651630096754818232, 19482052846986908588806741073994758113640633859705256434234817575288965077623, 1212727259660075433733434172128159555676224428122393086708711186165050794882, 15659316895809636090874968052002070000216252850695980391535423378600348077893, 18315716487236118541742198333943662698829243458507744564312431379090458965882, 10510595262562575074793025571744230189431857025973620441791605645111860961441, 17718680187591687002644623685987545382281998381222741064605327309226848205368, 20159325449435371029217238441388109380740194409091738508163099259089186272494, 18587891620308261463443330180410826574514602508103652153546608225475836828557, 394344664035779568888350307535643007895240871168234908270745822756040235999, 17718680187591695677433093228995427503587895056699296012812485876675016525145, 18932442747777939648604146512737863718784200643866598521373172345132630858224, 14094371321169798076091610182981744959720702465139535664999676136322953049480, 18314296007598656137037071170514820954670799413013319519063761129019823716627, 20675515612179202962216070186424682162618199731614332091699429061672282698004, 14642742260579063309391895968292213573123846477290141900862663922681188024125, 13036860255822678508584602795745598935228621688526128812938746661562717446865, 19125126410348967389184293215334753308191985897863333281980130891566402192292]    lagrange_coset_poly= lagrange_poly.to_coset_extended_lagrange(Scalar(3))    print(f"lagrange_coset_poly, offset =3 :{lagrange_coset_poly.values}")    #offset =3, 消除4倍扩展后,多项式的系数表示,前8项系数不为0,剩余部分的系数均为0:[10944121435919637611123202872628637544274182200208017171849102093287904247813, 16407567355707715082381689537916387329395994555403796510305004205827931381005, 21888242871839275220042445260109153167277707414472061641729655619866599103259, 16407567355707715086789610508212631171937308527291741914242101339246350165720, 10944121435919637611123202872628637544274182200208017171849102093287904247808, 5480675516131560135456795237044643916611055873124292429456102847329458329896, 2203960485148121921270656985943972701968548566709209392357, 5480675516131560139864716207340887759152369845012237833393199980747877114611, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]    # 前8项系数与原始多项式的系数相同。    coeff_coset_poly1 = lagrange_coset_poly.coset_extended_lagrange_to_coeffs(Scalar(3))    print(f"coeff_coset_poly, offset =3:{coeff_coset_poly1.values}")

3. Round3 扩展 ZH(x)

如果 offset =1,ZH 扩展后的多项式在

处的值都是 0,考虑到 ZH(x) 是计算商多项式的分母 ( 见下图 ), 为了使 ZH(x) 不为 0,因此取 offset != 1,可以简单的理解为取横坐标=

4. Round5 计算 r(x)

5. Round5 计算 q(x)

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    据《曼谷邮报》报道,包含虚假、夸大、扭曲、隐瞒或误导性信息的加密货币广告违反了泰国法规。主要加密市场的监管机构也采取了类似措施,以尽量减少加密投资的损失。例如,英国金融行为监管局 (FCA)仅在 2023 年就发布了 450 条非法加密货币广告警报。此外,2023 年 11 月,西班牙主要证券市场监管机构国家股票市场委员会谴责了 X 上的欺诈性加密资产促销活动,并重申公司有遵守当地法律的义务。 泰国证券交易委员会提醒加密货币交易所纳入有关投资风险的适当警告,并避免通过特别促销来吸引新用户。他警告说,违反上述指导方针将招致“依法惩处”。

  • 俄罗斯将实施加密货币限制,豁免矿工和央行项目

    俄罗斯将实施加密货币限制,豁免矿工和央行项目。自9月1日起,俄罗斯将对比特币等加密资产的流通实施严格限制。仅允许在其管辖范围内发行数字金融资产。 国家杜马金融市场委员会主席Anatoly Aksakov领导了这一举措。这是在地缘政治紧张局势加剧的情况下政府控制加密生态系统的更广泛努力的一部分。Aksakov表示,即将出台的立法旨在限制非俄罗斯加密货币业务,以加强卢布的主导地位。 与此同时,最近的报告表明,俄罗斯实体已使用加密货币,特别是 Tether 的 USDT来采购军事技术的关键组件。

  • 全国政协委员吴杰庄建议香港参考IPO针对Web3提供创新融资模式

    金色财经报道,全国政协委员、香港立法会议员吴杰庄在香港文汇报刊文《顺应Web3势潮敢当数字经济「领头羊」》,文章指出发展Web3+,既有优势更含新挑战,港府已在方向上迈出了发展 Web3 和数字经济的重要一步,制订短中期的战略发展蓝图,确保政策和资源到位,推进Web3+应用场景建设。对焦 Web3 建立国际创新融资平台,既有利于香港发挥其传统金融优势,又有利于打造自身成为全球数字科技中心。建议参考现有企业赴港IPO的成熟模式,针对Web3提供一种创新性的融资模式,并且打造为推动业界发展的市场趋势与服务竞争优势,吸引海内外产业链的上下游在港聚集。

  • 专访OKX香港董事Frank:合规对OKX而言是非常重要的环节

    香港正在为Web3虚拟资产交易领域敞开更广阔的业务范围。 近日,随着币股交易以及香港比特币ETF申请的相关消息披露,行业内对港府批复合规交易所牌照的讨论随之高涨。