比特币:zkEVM 背后的技术发展：从多项式承诺到硬件加速

大家好，新年快乐。2023年是zk-rollups的一年，零知识技术将取得重大进步。本周我们将探索零知识技术的各个方面。不光本周，今年我的内容都将重点关注零知识技术，因为这是圣杯。

在上一篇文章中，我们研究了zkEVM面临的挑战。在本文中，我们将研究使zkEVM成为可能的技术进展。我将尽量简化以使其易于理解。以下是推动zkEVM进步的四项技术进展：

1多项式承诺

在零知识证明中，多项式承诺方案被用来灵活有效地反映证明的约束条件。使用零知识证明协议时，证明者必须向验证者证明他们知道特定数据，但不透露该数据是什么。这通常是通过构建数学论证或「证明」来实现的，该论证或「证明」以某种方式依赖于见证，但并不直接揭示见证。

The ETF Store总裁：灰度胜诉或有助于现货比特币ETF获得批准:金色财经报道，美国证券交易委员会进一步推迟对Ark Invest和21Shares现货比特币 ETF 的决议，专家表示，即将到来的法院裁决和该机构提出的问题可能会产生重大影响。

咨询公司The ETF Store总裁Nathan Geraci认为，Grayscale Investments 针对美国证券交易委员会 (SEC) 提起的诉讼的最终裁决可能会发挥作用，SEC将等待灰度诉讼的最终裁决，该裁决可能随时都会做出，并补充说这可能对SEC有利。

Geraci 表示，一旦（最终裁决）发生，假设 Grayscale 胜诉，那么现货比特币 ETF 批准的关键将是 SEC 如何看待 ETF 上市交易所提出的 Coinbase 监控共享协议，他相信有利的 Grayscale 裁决和 Coinbase 监督共享协议将足以让 SEC 批准现货比特币 ETF。[2023/8/12 16:21:27]

一种方法是使用一种称为「带有特定于应用可信设置中编码的PCP查询的R1CS」的方法。。

Multicoin升任Spencer Applebaum和Shayon Sengupta为投资合伙人:金色财经报道，Multicoin官网宣布，投资团队中任期最长的两位成员Spencer Applebaum和Shayon Sengupta已晋升为投资合伙人。[2023/3/10 12:53:22]

上述会涉及构造一个电路对证明的约束进行编码，然后使用称为「PCP查询」的特殊类型的查询来检查电路是否正确。然而，这种方法的一个限制是电路尺寸可能变得非常大，从而使证明效率低下。此外，它只能使用双线性配对来编码约束，这限制了可以使用的优化种类。

比特币全网未确认交易数量为14879笔:金色财经报道，据BTC.com数据显示，目前比特币全网未确认交易数量为14879笔，全网算力为288.52 EH/s，24小时交易速率为3.59交易/s，目前全网难度为38.79 T，预测下次难度下调1.43%至38.79 T，距离调整还剩11天10小时。[2023/2/1 11:39:30]

多项式承诺方案可以以更灵活和有效的方式来表示证明的约束。使用多项式承诺方案，可以将约束「提升」到任意阶数。这使得可以使用的优化种类具有更大的灵活性，并且还可以通过减小电路尺寸来提高证明的效率。此外，多项式承诺方案可以与「通用设置」或「透明设置」一起使用，后者指的是方案的实现方式。

币安将在迪拜推出支付和交易服务:5月24日消息，据《南华早报》援引迪拜中东和北非地区负责人Richard Teng的报道称，币安正在与当地银行合作，即将在迪拜推出支付和交易服务。 此前报道，币安于去年 12 月首次就建立迪拜总部进行谈判，然后于 3 月获得虚拟资产服务提供商 (VASP) 许可证，许可证允许币安将特定的交易所产品和服务提供给通过资格预审的投资者和专业金融服务提供商。[2022/5/24 3:37:26]

2查找表证明和自定义小组件

查找表和自定义小组件是可用于优化某些类型计算机程序性能的技术。这些技术最初是在Arya和Plookup系统中提出的，后来在TurboPlonk和UltraPlonk中得到完善。查找表对于优化执行按位运算的程序特别有用，并且可以使用自定义小组件来有效地实现高阶约束。总之，这些技术可以帮助减少以太坊虚拟机(EVM)电路的开销并提高其效率。

查找表和自定义小组件等技术可用于通过减小电路尺寸和提高某些类型操作的效率来优化zkEVM。这有助于使zkEVM更加实用和可扩展。

3递归证明

递归证明是一种通过将计算分解为更小的部分并独立证明每个部分来证明计算正确性的方法。在零知识证明系统中，这个过程可能涉及证明一个证明，且多个证明可以聚合成一个证明。过去，配对友好的循环椭圆曲线用于支持递归证明，但这些可能在计算上很昂贵。然而，已经开发出更新的方法，可以用更少的计算量实现递归证明。例如，Halo可以使用内积证明这一特定类型的数学概念来降低递归成本，而Aztec可以使用查找表来降低非原生域操作的成本并提高验证过程的效率。这些方法可以通过提高方法的效率来增加方法的可扩展性。以后的帖子中会进一步解释这一点。

?4硬件加速器

ASIC、GPU和FPGA等硬件加速器可以帮助提高零知识证明系统中证明者的计算性能。在零知识证明系统场景下，硬件加速器可用于加速生成和验证证明结构的过程，这是计算密集型的。

总之，多项式承诺、查找表证明和自定义小组件、递归证明和硬件加速等技术发展都对zkEVM的进步和更广泛的零知识技术领域发挥了至关重要的作用。这些创新为构建和验证零知识证明提供了更高效和可扩展的方法，并为在各种应用中使用zkEVM开辟了新的可能性。随着零知识技术领域的不断发展和演变，这些和其他技术进步很可能会继续推动进步并推动新的和令人兴奋的应用的开发。

资源：https://scroll.io/blog/zkEVMhttps://coingeek.com/recursive-zero-knowledge-proofs-proof-of-a-proof-of-a-proof/https://www.zeroknowledgeblog.com/index.php/the-pinocchio-protocol/r1cshttps://en.m.wikipedia.org/wiki/Probabilistically_checkable_proof

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