[cite_start]Qubic のクォーラムコンセンサスアルゴリズムは、Computors として知られる分散型参加者が計算タスクを集合的に検証できるようにします。 [cite: 288] [cite_start]このアプローチは、ネットワークの有用なプルーフ・オブ・ワーク (UPoW) モデルにとって極めて重要であり、計算効率を確保しながら、エラーのあるノードまたは悪意のあるノードに対する回復力を提供します。 [cite: 289]

クォーラムコンセンサスの数学的基礎

1. [cite_start]クォーラムの選択: [cite: 291]

[cite_start]クォーラムは、計算検証を実行するのに十分なネットワーク全体の Computors のサブセットを表します。 [cite: 292] [cite_start]Qubic では、Computor は 1 つ以上の物理ノードでホストできる論理エンティティです。 [cite: 293] [cite_start]ただし、Computor ごとに 1 つのアクティブなノードのみがいつでもネットワーク内で許可されますが、Computor をホストする追加のノードは、スタンバイでネットワークに参加でき、必要に応じてプライマリノードの代わりにステップインする準備ができています。 [cite: 294] [cite_start]このアプローチは、ネットワークの耐障害性を強化し、ネットワークの安定性を維持し、クォーラム参加の高い可用性を保証するのに役立ちます。 [cite: 295] [cite_start]さらに、個々のノードは複数の Computors をホストする能力があります。 [cite: 296] [cite_start]Computors の数を物理サーバーの数から切り離すことにより、Qubic はスケーラビリティと柔軟性を可能にします。 [cite: 297]

[cite_start]ネットワーク内の Computors の総数を $N$ とすると、$f$ 個の障害のある Computors を許容するために (Lamport et al, 1982)、ここで: [cite: 301]

[cite_start]$$f \le \frac{N-1}{3}$$ [cite: 302]

クォーラムサイズ $Q$ は以下を満たす必要があります:

[cite_start]$$Q \ge 2f + 1$$ [cite: 302] (Castro & Liskov, 1999)[cite_start]. [cite: 303]

[cite_start]$N=676$ の Computors で構成される Qubic のネットワークの場合、システムは最大 $f = \frac{N-1}{3} = 225$ 個の障害のある Computors を許容するように設計されています。 [cite: 304, 305, 307] [cite_start]したがって、クォーラムサイズは少なくとも以下でなければなりません: [cite: 308]

[cite_start]$$Q \ge 2 \times 225 + 1 = 451$$ [cite: 309]

[cite_start]この基準は、ビザンチンフォールトが存在する場合でも、クォーラムがコンセンサスに達するのに十分な正直な Computors を含むことを保証し、ネットワークの中断や悪意のある活動にもかかわらず信頼性の高いコンセンサスを可能にします。 [cite: 310]

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2. [cite_start]投票メカニズム: [cite: 311]

[cite_start]$N$ 個の Computors (Qubic ネットワークでは 676 個の Computors) のそれぞれは、割り当てられた計算を独立して実行し、その後結果に投票します。 [cite: 312] [cite_start]少なくとも $Q$ 個の Computors が結果に同意した場合にコンセンサスが達成されます。 [cite: 313]

[cite_start]以下とします: [cite: 314]

• [cite_start]$N$ は、ネットワーク内の Computors の総数を表します。 [cite: 316]
• [cite_start]$Q$ は、コンセンサスを達成するために必要な同意する Computors の数を表します。 [cite: 317]

[cite_start]コンセンサスは、以下の場合に達成されます: [cite: 318]

[cite_start]$$\sum_{i=1}^{N}v_{i} \ge Q$$ [cite: 320]

[cite_start]ここで、$v_{i}$ は Computor $i$ からの個別の投票であり、結果を支持 ($v_{i}=1$) または反対 ($v_{i}=0$) のいずれかです。 [cite: 323]

[cite_start]以下を考慮すると: [cite: 324]

[cite_start]$$Q \ge 2f + 1$$ [cite: 325]

[cite_start]ここで $f$ は、ネットワークが許容できる障害のあるまたは悪意のある Computors の最大数であり、この多数決メカニズムは、ネットワークの安定性と効率的な意思決定を維持するために不可欠です。 [cite: 326] [cite_start]これにより、合意された結果がクォーラムメンバーの 3 分の 2 以上によって承認され、BFT 要件と連携することが保証されます。 [cite: 327]

3. [cite_start]コンセンサスの確定: [cite: 328]

[cite_start]クォーラムがコンセンサスに達すると、結果が受け入れられ、ネットワークに記録されます。 [cite: 329] [cite_start]Qubic のコンセンサスアルゴリズムは、多数の Computors を活用して計算を検証および確認することにより、コンセンサスの品質を保証するシンプルなクォーラムベースのアプローチに依存しています。 [cite: 330] [cite_start]このアプローチは、コンセンサスプロセスにおける広範な参加と冗長性を強調することにより、ネットワークの堅牢性を強化します。 [cite: 331]

[cite_start]以下の図は、従来の信頼システムと非中央集権的な信頼システムを説明し、Qubic のアプローチを文脈化するのに役立ちます。 [cite: 332]

[] [cite_start]図 1: 従来の集中型信頼モデル。 [cite: 342]

[cite_start]この図は、単一の相互に信頼されたパーティがノード間の相互作用を仲介する従来の集中型モデルを表しています。 [cite: 343] [cite_start]このアプローチは、制御と意思決定を集中させ、潜在的な単一障害点を作成します。 [cite: 344] [cite_start]このようなモデルは、中央当局が失敗したり、悪意を持って行動したりする可能性があるため、信頼とセキュリティの問題に対して脆弱です。 [cite: 348]

[cite_start]Qubic のアプローチ: Qubic は、クォーラムメカニズムを通じて複数のノードに信頼を分散することにより、この集中化を回避し、それにより単一の権威への依存を減らし、セキュリティと耐障害性を強化します。 [cite: 349]

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[] [cite_start]図 2: 非中央集権型仮想信頼モデル。 [cite: 355]

[cite_start]非中央集権型信頼モデルでは、ノードは単一の信頼されたパーティに依存しません。 [cite: 356] [cite_start]代わりに、各ノードは結果を暗号化して独立して検証し、ネットワーク全体の相互検証を通じて信頼を確立します。 [cite: 357] [cite_start]この設定は、信頼を分散し、ノードが中央集権的な監視なしにコンセンサスに達することを可能にするため、Qubic のアーキテクチャとより密接に連携しています。 [cite: 358]

[cite_start]Qubic のアプローチ: Qubic のクォーラムベースのコンセンサスは、Computors がクォーラムで集合的に機能できるようにすることにより、非中央集権型モデルを強化し、非中央集権化を維持しながら効率的でスケーラブルなネットワーク全体の合意を達成します。 [cite: 359]