本文中，將解釋我們的PoU共識(shí)機(jī)制是如何工作的。效用分?jǐn)?shù)(PoU)共識(shí)機(jī)制將PoU視為一種信用評(píng)分：通過(guò)考慮一系列不同變量來(lái)描述賬戶可信度的
本文中，將解釋我們的PoU共識(shí)機(jī)制是如何工作的。
效用分?jǐn)?shù)(PoU)共識(shí)機(jī)制
將PoU視為一種信用評(píng)分：通過(guò)考慮一系列不同變量來(lái)描述賬戶可信度的單一值，并且在共識(shí)機(jī)制中，來(lái)自實(shí)體的投票較高PoU的權(quán)重比具有較低PoU的人更重。到目前為止，我們的模型考慮了四個(gè)不同的變量：Stake size，賬戶時(shí)間，平均的staking 時(shí)間和最后一次的staking時(shí)間。每個(gè)變量都被分配了一個(gè)動(dòng)態(tài)改變權(quán)重，該權(quán)重將根據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。未來(lái)，模型將擴(kuò)充到更多的維度，更好地反饋價(jià)值貢獻(xiàn)和促進(jìn)系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)定。
從這個(gè)意義上講，PoU類似于多維的動(dòng)態(tài)PoS，除非只是通過(guò)控制大部分stakes而不能簡(jiǎn)單地欺騙系統(tǒng)。雖然我們知道哪些變量會(huì)產(chǎn)生更高的PoU，但我們不知道每個(gè)變量的權(quán)重是多少，而且權(quán)重會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化。這有效地保證了沒(méi)有人會(huì)成為一山之王。
現(xiàn)在我們來(lái)開(kāi)始演示：
我們假設(shè)您是Jura協(xié)議的一個(gè)節(jié)點(diǎn)?，F(xiàn)在，您在網(wǎng)絡(luò)上的排名將取決于四個(gè)指標(biāo)：
1. Stake size
2. 平臺(tái)時(shí)長(zhǎng)
3. 連續(xù)stakes之間的平均時(shí)間
4. 最后一次staking時(shí)間
現(xiàn)在，假設(shè)您當(dāng)前的stake size是5，CST是1.7，AIST是0。您當(dāng)前的PoU分?jǐn)?shù)將是0.1。
假設(shè)我們投票stake size更多(大于5)。
您可以看到您的總分自動(dòng)增加?，F(xiàn)在，如果你繼續(xù)投票，而不花費(fèi)大量時(shí)間租用stakes，你的PoU分?jǐn)?shù)會(huì)相對(duì)較快地增加。
正如您所看到的，在沒(méi)有跳過(guò)投票環(huán)節(jié)的情況下，您的stake size越高，您的PoU分?jǐn)?shù)將非常接近1，這是非常高的。
但是現(xiàn)在，假設(shè)你沒(méi)有參與接下來(lái)的五輪投票，這將對(duì)你的PoU分?jǐn)?shù)產(chǎn)生巨大影響。
現(xiàn)在你可以看到LIST也在行動(dòng)，這是你投票后最后一次投票，你的分?jǐn)?shù)自動(dòng)下降了0.3分。
但是如果你決定繼續(xù)/參與投票但是stake size相對(duì)較小，這將對(duì)你的整體PoU分?jǐn)?shù)產(chǎn)生負(fù)面影響。
如您所見(jiàn)，PoU分?jǐn)?shù)會(huì)自動(dòng)下降。這是為了確保網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)無(wú)法通過(guò)大量投票但較少的stake size來(lái)欺騙系統(tǒng)。
由于用戶參與的輪次更多，分?jǐn)?shù)的計(jì)算變得越來(lái)越復(fù)雜。PoU得分較高的關(guān)鍵是一致性和更高的參與率以及平臺(tái)上更高的stakes。
PoU將確保沒(méi)有欺騙系統(tǒng)，并將完全消除51%攻擊或penny攻擊的可能性，因?yàn)樽罱K，PoU分?jǐn)?shù)的高波動(dòng)與用戶的積極努力密切相關(guān)。
我們希望您能夠了解我們的PoU如何在后端工作并確保協(xié)議的真實(shí)性。（走在科技前沿的）
