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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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    11月2日,本周重要事件与数据预告如下: 1. 周一:①数据:中国10月RatingDog制造业PMI;瑞士9月实际零售销售年率;法国、德国、欧元区、英国10月制造业PMI终值;美国10月标普全球制造业PMI终值;美国10月ISM制造业PMI;美国9月营建支出月率;②事件:今日有1万亿隔夜逆回购、560亿元7天期逆回购到期。③财报:苹果(AAPL.O)、Palantir(PLTR.N)等。 2. 周二:①数据:澳大利亚至11月3日澳洲联储利率决定;瑞士10月CPI月率;美国9月JOLTs职位空缺;美国9月工厂订单月率;②事件:澳洲联储公布利率决议和货币政策声明,主席布洛克召开货币政策新闻发布会;2027年FOMC票委、芝加哥联储主席古尔斯比发表讲话;欧洲央行管委拉德夫、穆兰、科赫尔、多伦茨等发表讲话;2026年美国中期选举;③假期:日本东京证券交易所因文化日休市一日;④财报:辉瑞(PFE.N)、AMD(AMD.O)、BioNTech SE(BNTX.O)等。 3. 周三:①数据:美国当周API原油库存;中国10月RatingDog服务业PMI;法国、德国、欧元区、英国10月服务业PMI终值;欧元区10月CPI初值;美国10月ADP就业人数;美国9月贸易帐;美国10月标普全球服务业PMI终值;美国10月ISM非制造业PMI;美国当周EIA原油库存、当周EIA俄克拉荷马州库欣原油库存、当周EIA战略石油储备库存;②事件:欧洲央行管委内格尔、首席经济学家连恩发表讲话;美国财政部发布季度再融资公告;第二十四届中国半导体封装测试技术与市场年会于11月4日-6日在南京丰大国际大酒店举行;③财报:高通(QCOM.O)、Arm(ARM.O)、Uber(UBER.N)、麦当劳(MCD.N)等。 4. 周四:①数据:法国9月工业产出月率;瑞士10月季调后失业率;欧元区9月PPI月率;美国10月挑战者企业裁员人数;英国至11月5日央行利率决定;美国至10月31日当周初请失业金人数;美国10月全球供应链压力指数;美国当周EIA天然气库存;②事件:日本央行公布9月货币政策会议纪要;欧洲央行管委穆兰、执委施纳贝尔等发表讲话; 英国央行公布利率决议、会议纪要及货币政策报告,行长贝利召开货币政策新闻发布会;瑞士央行行长施莱格尔发表讲话;2026年FOMC票委、克利夫兰联储主席哈玛克就稳定币和避险货币汇率问题发表讲话;2027年FO

  • 伊朗外长披露“两天计划” 美方履约方能重启伊美谈判

    当地时间11月1日,伊朗外长阿拉格齐在接受媒体采访时表示,伊朗代表团访问卡塔尔是伊朗与卡塔尔、巴基斯坦等调解方持续沟通的延续。目前,摆在桌面的方案与伊朗此前提出的“七日计划”基本相同。卡塔尔和巴基斯坦等调解方也就此进行了多次磋商和讨论,并提出了比伊朗“七日计划”更具可行性和可操作性的建议。 阿拉格齐表示,卡塔尔提出的建议之一是“将七天期限缩短至五天甚至更短”。目前,伊朗同意一项“两天计划”,即:第一天,美国将采取一系列(履约)措施。第二天,霍尔木兹海峡将开放,海峡交通将恢复到之前的状态。 阿拉格齐指出,现在所有这些问题都摆在了桌面上,只要(美国)遵守伊朗这个为期两天的计划,就能为和平铺平道路,使霍尔木兹海峡恢复正常。在美国履行相关承诺、霍尔木兹海峡开放后,伊朗与美国恢复谈判的道路才会打开。据了解,伊朗提出的美国必须履约的条件包括:确定霍尔木兹海峡通航新航线、解冻伊朗资金、结束包括黎巴嫩在内的地区战争、解除海上封锁、伊朗出口石油豁免权、解除在《伊斯兰堡谅解备忘录》后美国实施的新制裁等。(央视)

  • 以媒:以色列已准备好与美国联手打击伊朗,但具体目标尚不明确

    11月2日,据《耶路撒冷邮报》报道,如果特朗普要求以色列国防军(IDF)在11月3日美国中期选举后参与美军空军对伊朗的军事行动,以军已做好打击准备,但目前局势仍笼罩在诸多不确定性之中。特朗普此前曾在今年8月、10月初及其他多个时点撤回对伊朗发动袭击的威胁,而如今袭击可能性再次上升,部分原因在于各方已尝试通过其他途径争取伊朗让步,特朗普团队中的部分成员也正重新转向支持军事打击。过去一周,超过10架美国军用运输机抵达以色列南部的内瓦提姆空军基地和乌夫达空军基地,似乎是在为一场重大军事行动做准备。另有报道称,美国正向以色列及其他阿拉伯盟友调运防空系统和拦截弹。不过,目前美国在该地区的兵力仍少于此前一些时期的部署规模。但这可能只是部署的开始。美国与以色列对于此类军事行动的具体目标仍存在分歧。(金十)

  • 币安:目前提现量已逐步趋于稳定,提款规模占资产管理规模的比例非常小

    11月2日,据官方消息,币安已于2026年11月1日14:00(东八区时间)起分阶段恢复提现服务。截至20:36(东八区时间),首批涵盖的全部15个网络与资产均已恢复提现。提现量在最初短暂激增后已回落,并如预期逐步趋于稳定,充值量则持续保持较高水平。 11月1日14:00至23:30(东八区时间)期间,我们共处理了46.49亿美元的提现及10.1亿美元的充值,净流出约36.4亿美元。根据截至2026年10月28日最新的储备证明数据,这相当于平台1,710亿美元资产管理总额(AUM)的2.1%。我们已于10月31日08:00(东八区时间)完成新一轮储备证明快照,并启动零知识证明(ZKP)计算。更新后的报告预计将于明日在储备金证明网页站公布。 我们的团队正继续对其余网络与资产进行严格测试。我们深知,安全、可靠地提取资金对您至关重要,并将尽快公布下一阶段的具体安排。请放心,目前市场状况稳定。

  • 币安:目前提现量已逐步趋于稳定,提款规模占资产管理规模的比例非常小

    11月2日,据官方消息,币安已于2026年11月1日14:00(东八区时间)起分阶段恢复提现服务。截至20:36(东八区时间),首批涵盖的全部15个网络与资产均已恢复提现。提现量在最初短暂激增后已回落,并如预期逐步趋于稳定,充值量则持续保持较高水平。 11月1日14:00至23:30(东八区时间)期间,我们共处理了46.49亿美元的提现及10.1亿美元的充值,净流出约36.4亿美元。根据截至2026年10月28日最新的储备证明数据,这相当于平台1,710亿美元资产管理总额(AUM)的2.1%。我们已于10月31日08:00(东八区时间)完成新一轮储备证明快照,并启动零知识证明(ZKP)计算。更新后的报告预计将于明日在储备金证明网页站公布。 我们的团队正继续对其余网络与资产进行严格测试。我们深知,安全、可靠地提取资金对您至关重要,并将尽快公布下一阶段的具体安排。请放心,目前市场状况稳定。

  • 币安:目前提现量已逐步趋于稳定,提款规模占资产管理规模的比例非常小

    11月2日,据官方消息,币安已于 2026 年 11 月 1 日 14:00(东八区时间)起分阶段恢复提现服务。截至 20:36(东八区时间),首批涵盖的全部 15 个网络与资产均已恢复提现。提现量在最初短暂激增后已回落,并如预期逐步趋于稳定,充值量则持续保持较高水平。 11 月 1 日 14:00 至 23:30(东八区时间)期间,我们共处理了 46.49 亿美元的提现及 10.1 亿美元的充值,净流出约 36.4 亿美元。根据截至 2026 年 10 月 28 日最新的储备证明数据,这相当于平台 1,710 亿美元资产管理总额(AUM)的 2.1%。我们已于 10 月 31 日 08:00(东八区时间)完成新一轮储备证明快照,并启动零知识证明(ZKP)计算。更新后的报告预计将于明日在储备金证明网页站公布。 我们的团队正继续对其余网络与资产进行严格测试。我们深知,安全、可靠地提取资金对您至关重要,并将尽快公布下一阶段的具体安排。请放心,目前市场状况稳定。

  • Web3数据和AI公司Validation Cloud完成1000万美元新一轮融资

    Web3数据和AI公司Validation Cloud宣布从True Global Ventures获得1000万美元融资,该公司计划利用这笔资金扩展其AI产品,实现对Web3数据的无缝访问。 据介绍,该公司的产品平台由三个部分组成:质押、节点API以及数据和AI。在质押方面,Validation Cloud的质押资产已超过10亿美元。Validation Cloud的一些客户包括 Chainlink、Aptos、Consensys、Stellar和Hedera。