上一篇主要描述了PLONK协议里的一个核心部分，用置换校验的方法去证明电路门之间的一致性；接下来，将继续分享如何证明门的约束关系得成立，以及整体的协议剖析。
门约束
举个简单的例子，假如存在一个电路，电路中仅有3个乘法门，对应的约束如下：
L1*R1-O1=0
L2*R2-O2=0
L3*R3-O3=0
进行多项式压缩：定义多项式函数L(X),R(X),O(X)满足：
L(1)=L1,R(1)=R1,O(1)=O1
L(2)=L2,R(2)=R2,O(2)=O2
L(3)=L3,R(3)=R3,O(3)=O3
此时，定义新的多项式函数F(X)，令F(X)=L(X)*R(X)-O(X)
则有：
F(1)=L(1)*R(1)-O(1)=0
F(2)=L(2)*R(2)-O(2)=0
F(3)=L(3)*R(3)-O(3)=0
也就是表明：如果多项式函数F(X)在X=1,2,3处有零点，则说明门关系约束成立。
多项式函数F(X)在X=1,2,3处有零点则表明多项式F(X)可以被(X-1)(X-2)(X-3)整除，为了和论文一致，我们把这个多项式函数设置成Z(X)，即：
F(X)=T(X)*Z(X)==>T(X)=F(X)/Z(X)
Ripple公共政策主管敦促美国在加密监管方面向欧盟和英国学习:4月24日消息，在美国缺乏明确的加密货币监管的情况下，Ripple公共政策主管Susan Friedman敦促美国从欧盟和英国的监管方法中汲取灵感。
她近日警告说，缺乏此类法规会推动离岸活动，最终阻碍对非法和犯罪活动的监测。她指出，这直接与批评者的目标相矛盾。
Friedman还赞扬了欧盟在加密货币监管方面的进步做法，与美国注重执法而不是透明度形成鲜明对比。她还对Ripple在欧洲市场的增长表示兴奋。（Crypto Globe）[2023/4/24 14:22:54]
如果能证明T(X)是一个多项式，则说明多项式F(X)与Z(X)有相同的零点，进而说明门约束关系成立。
一般过程应该如下：
1.P计算F(X)并把F(X)发送给V；
2.V根据Z(X)直接校验F(X)/Z(X)
但是如此过程存在两个问题，一个是复杂性问题，假如F(X)的阶为n，那通信复杂度就是O(n)；而是安全性问题，多项式F(X)完全暴露给V。
那应该如何解决这两个问题呢？最佳的答案可能就是：多项式承诺
多项式承诺
什么是多项式承诺？就是证明方P用一个很短的数据来代表一个多项式F，这些很短的数据可以被验证方V用来验证多项式F在某一点的值确实为证明方P声称的值z。
具体看一下论文里的定义：
网易“猪厂学习鸡”发布数字藏品:2月7日消息，由网易人力资源部建立的用于分享学习的公众号“猪厂学习鸡”发布限定款Uniquer系列藏品，包括限时领取的“千鸡千面”的新年flag盲盒（典藏款）和限量发放的学习鸡周边藏品（vip限定）。
据悉，每款藏品每人能且仅能收藏一份，作品版权归猪厂学习鸡所有。收藏后，用户可以永远在网易区块链上查看个人藏品信息。[2022/2/8 9:36:36]
由图可知：
1.Setup:初始化，生成计算多项式承诺需要的一些必备参数；
2.Commit:计算多项式承诺，其结果是一个值；
3.Open:返回与多项式承诺对应的多项式函数；
4.VerifyPoly:验证多项式承诺是否和多项式函数一致；
5.CreateWitness:证明多项式函数在某一点的值是否是证明方P声称的值，具体的数学方法就是：判断多项式是否能被整除，即：
6.VerifyEval:验证方V验证多项式函数在某一点的值是否是证明方P声称的值，具体的数学方法是：利用双线性配对验证其数学乘法逻辑关系。
继续回到我们上面的问题：
证明方如何证明：T(X)=F(X)/Z(X)，我们再简化一下场景，就令Z(X)=X-1，则:
T(X)=F(X)/(X-1)==>T(X)*(X-1)=F(X)==>T(X)*X=F(X)+T(X)
学习时报：构建“智治”模式 将区块链等技术融入社会治理之中:《学习时报》今日刊登文章《如何让科技创新支撑公共舆论场》。文章认为，抗击疫情需要科技创新完善社会治理方式。总书记指出，要用信息化手段更好感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助决策实施。构建“智治”模式，就要实现信息数据的共享，将物联网、云技术、区块链等技术融入社会治理之中，服务于新时代社会治理。一些地区已经在实践中安装了综合治理调度指挥屏，实时监控并实现中枢调度指挥，使得人员、社区、街道、城区甚至整个城市的安全问题得到无缝隙覆盖。这为此次抗疫战斗，提供了实实在在的高效治理技术支撑。[2020/3/11]
对应多项式承诺的协议可知：证明方P其实是想证明多项式函数F(X)再X=1处的值为0，因此根据协验证方只需要证明：
e(Commit(T(x)),x*G)=？e(Commit(F(x))+Commit(T(x)),G)(双线性配对的性质)
可以看出，利用多项式承诺的数学工具，既可以实现复杂度的优化，又可以实现隐私保护。
协议
接下来分析一下完整的PLONK协议：
Relation
动态 | 新墨西哥中部社区学院将采用区块链技术存储学生的学习成绩:新墨西哥中部社区学院（Central New Mexico Community College）将采用区块链技术，以一种几乎不可能伪造的方式存储学生的学习成绩。一旦系统完成（用户界面和公共网站仍在开发中），学生将需要授权学院发布他们的成绩单，并选择他们想要透露多少细节。 这一项目是IBM“学习证书网络”（Learning Credential Network）计划的一部分，该计划旨在简化招聘流程，除了传统学位之外，还支持培训项目和技能训练营的证书验证。[2019/12/1]
上图表示了PLONK算法里，要证明的一种关系，需要说明的是：
1.w代表着电路里的输入、输出，总共3n个，n是电路里乘法门的数量，每个门都有左输入，右输入和输出，因此w总共有3n个；
2.q*代表着选择向量，它的取值对应这这个是乘法门，还是加法门等类似的约束类型
3.σ代表着置换多项式，其表示门之间的一致性约束索引
4.倒数第一个公式代表门之间的约束成立
5.倒数第二个公式代表门的约束关系成立
CRS&P_Input&V_Input
声音 | Block.one ：利用 Elemental Battles 学习并构建 EOS 区块链应用:据 IMEOS 报道，Block.one 在 Medium 平台发文，欢迎有抱负的区块链开发者，尝试 Elemental Battles 并通过了解和学习构建自己的 EOS 区块链应用。
自 10 月份发布之后，该学习教程的构建流程已经从原来的 eosiocpp 更换为 eosio.cdt，并更新支持以下几个版本：
1.Docker version 17.06 or newer
2.EOSIO version 1.6.0
3.EOSIO.CDT version 1.5.0
4.EOSJS version 20.0.0-beta 3[2019/1/24]
上图表示了PLONK算法里的CRS设置，以及证明方P和验证方V的一些输入，需要说明的是：
1.整个协议都是基于多项式的，因此需要构建对应的多项式形式。
2.多项式σ的阶是3n的，由于和多项式承诺相关的CRS最高的阶位n+2，因此需要把σ拆分成3个多项式S,分别记录每个多项式的置换关系(L,R,O);
3.为了减少通信复杂度和保护隐私，协议基于多项式承诺构建，因此验证方V的输入都是承诺值。
Prove
上图表示了PLONK算法里证明方的一些操作，需要说明的是：
1.b1,...b9是随机数，从用法看是为了安全，但是我暂时也没明白，不加这个随机数，又会有什么安全问题？
2.a(X),b(X),c(X)分别是代表了电路里的左输入，右输入和输出
3.,,表示多项式的承诺值，参考多项式承诺小节里的承诺计算方法
上图表示了PLONK算法里证明方的一些操作，主要是置换校验，参考第一篇的置换校验的协议过程，生成多项式z(X)，需要说明的是：
1.β和?都是用来生成置换校验函数的参数，详见第一篇里f`(x)和g`(x)的生成过程；
2.z(X)的生成方式对应置换校验里跨多项式的生成过程，Li(X)为拉格朗日多项式基，性质满足，尽在x=i的时候为1，其他为0；
3.注意区分ω和w，ω是群H的生成元，是多项式的自变量的取值。w是电路的左输入，右输入和输出，是多项式L,R,O在在群H上的取值。
上图表示了PLONK算法里证明方P的一些操作，主要是把门约束和门之间的一致性约束组合到一起，通过α，需要说明的是：
1.根据前面的描述，门约束多项式和一致性约束多项式在群H上的所有元素都是取值为0的，因此都会被多项式ZH(X)整除，等同于上面所述的T(X);
2.因此，证明方只要能证明整除的结果的确是多项式，那就能证明，门约束多项式和一致性多项式在群H所有元素上取值为0，即所有约束关系成立，即电路逻辑成立；
3.可以知道的是t(X)的阶最高为3n，但是用于计算承诺的CRS只到了n的级别，因此需要把多项式t(X)拆分，然后单独计算承诺值。
上图表示了PLONK算法了证明方P的一些操作，主要根据多项式承诺的协议，前面P算出了多个多项式在点x=z处的值是多少，现在要用多项式承诺协议去证明，这些计算是正确的，需要说明的是：
1.为了减少验证方V的操作复杂度，t(X)的分子部分r(X)在x=z处的值，P计算好，然后验证方直接验证，其他的操作类似；
2.v的值看起来是为了更安全；
3.Wz(X)对应多项式协议里的CreateWitness操作，证明这些多项式r(X),a(X),b(X)等在x=z处的值确实等于r,a,b等，对Wzw(X)同理，并返回承诺值。
Verify
至此，证明方P的所有操作都完事了，接下来都是验证方V的操作。
上图表示了PLONK算法里验证方V的一些操作，主要重新生成相关的参数，确保证明方P没有作恶。需要说明的是：
1.从输入看，比较清晰，就是一些公开的输入和证明方P的证明输出；
2.根据输入，生成置换校验过程中需要的一些参数
上图表示了PLONK算法里验证方V的一些操作，对于一些公开的，并且计算复杂度很小的多项式，其在x=z处的值还是需要自己计算，更为方便。需要说明的是：
1.根据证明方P的过程来看，验证方V的核心工作就是验证两个多项式承诺；
2.两个多项式承诺验证需要两个配对，可以通过一个参数组合成一个配对，即μ；
3.在验证前，先计算Wz(x),Wzw(x)的分母在x=z处的值，两部分，减数和被减数，分别对应,。μ作为系数的，就是对应Wzw(X)多项式的。
4.最后通过一个双线性配对操作完成两个多项式承诺的验证。
结束
至此，PLONK算法的协议原理已全部分享完成，公式很密集，但是细分下来，又很有层次感。能坚持看完，已实属不易。各位读者有什么不同的简介，还请指教，谢谢。
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