dag论文模板

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三、信息量 信息量是源于通信领域而逐渐普及成为大众与媒体频繁使用的一个词，将它与一篇科技论文联系起来，是指在篇幅有限的情况下，论文本身能向读者提供多少有关该论题的信息。笔者在《Chinese physics Letters》的投稿规范上看到，它是指“要尽可能多地给出有关研究的信息，尽可能少地运用investigate（调查），study（研究），disuss （讨论）等词，并举例作了进一步解释，如“The cross section is (6.25±0.02)就比“The cross section is measured”包含更多的信息量。通俗地讲，读之前或许不知道，或者模糊不消或不确切的知识在读过该文之后不仅获得新知识，还消除了模糊不清或不确切之处，就说明这篇文章包含较多的信息量。简言之，当你读完一篇文章后获得的新知识越多，说明它的信息量就越大。显然，“多点测量”的信息量要比“6点测量”少得多，前者给出的是模糊的、不确切的信息，而后者则是清楚的。确切的信息。 现在，国内外一些著名期刊对论文的篇幅作了严格限制，这样作的意义何许呢，显然新的学术思想，新的实验，新的发现……等等创新结果是决定论文信息量的关键，但是不可否认，篇幅的严格限制会促使作者想方设法删除那些与文章主题关系不大的或次要的内容，作者面对篇幅的限制，不得不一次又一次地重新构思论文的框架，选择最重要的素材，采纳最恰当的表述方式并对文字的叙述仔细推敲，这样作的结果，一般来说论文的内容充实了，（信息量上增加了，主题鲜明了，论文的质量也相应地提高了。 著名的国际学术期刊《Physical Review Letter》的编辑首先对来稿从标题、图表、数学公式直到参考文献逐一计算所占的行数，总行数绝对个能超过460行，否则即退回作者重新修改，精练内容到符合要求为止。 篇幅虽少但内容不充实，论文包含的信息量太少则很难被编辑，申稿人认为是篇好文章，退稿是预料之中的事。 从上可知，限制论文篇幅隐含着对信息量的要求，只要作者认真对待，反复修攻，精练自己的叙述方式，就能够改善论文的质量，尤其是增加信息量。 在这方面值大家借鉴的是，Watson与Crick发现DNA双螺旋结构的论文发表在《Nature》上，只有约500字和一幅DNA的双螺旋图，就是Penzias和Wilsoh发现字宙大爆炸的3K背景辐射的技术观测论文也只有一页篇幅，而这两篇论文则使作者分别获得了诺贝尔生物医学奖与物理学奖。五、署名与致谢 科技论文的署名是一件极其严肃的事，应按研究工作实际贡献的大小确定署名，论文中的每一位作者均应对其论点，数据和实验结果 械９比 ，其中责任作者还应当对读者的质疑有答辩

毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学的运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。另外还有一种综合型的分类方法，即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：1．专题型论文。这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则，它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。2．论辩型论文。这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗?》一文，是针对“家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质”的观点，进行了有理有据的驳斥和分析，以论辩的形式阐发了“家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制”的观点。另外，针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法，以正面理由加以辩驳的论文，也属于论辩型论文。3．综述型论文。这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。4．综合型论文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状，又提出了几个值得研究的问题。因此，它是一篇综合型的论文。

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提供一些科技小论文的题目，供参考。人工改变天气 科技小论文都有什么类型的？怎样馔写科技论文 为什么衣服能使人暖和？ 电磁跑道 彩色投影小磁针 学生科技论文范文 做勇于创新的人 别把垃圾浪费掉 皮鞋为什么越擦越亮 对于生物能源，我们能做什么？ 双胞胎真的有心灵感应吗？ 冰棍为什么冒“汽”？ 暗物质的新理论 怎样写科学论文？ 做个勇于创新的人 科技俱乐部与我 人类可以飞了 不开门也能看到门外来人 清洁雨伞 养花时水中能否加食醋 智能型水面垃圾搜集装置的发明 科技创新小论文 - 折叠尺 烟灰的妙用 长城为什么千年不倒？ 研究蜘蛛的觅食习性 螳螂的生命力 植物也会睡觉 论物体上浮至漂浮所受浮力与重力的关系 鸭神奇的口水 关于墨水的实验 厨房油烟有什么危害?

DAG概念，当做继比特币，以太坊后新的一代区块链技术(区块链3.0)，那么DAG区块链是什么？DAG的由来是什么？它的技术理念是怎么样的？运行在DAG区块链上的协议有哪些？

要想解释DAG，离不开Yonatan Sompolinsky 和 Aviv Zohar两位以色列人，他们是DAG区块链这一概念的提出者。在DAG之前，Aviv Zohar提出了一个GHOST协议(以太坊初期就采用了GHOST协议)，该协议解决的是链分叉带来的安全性问题，而分叉的区块链 在GHOST协议下数据结构就从一条链变成了一个树(Tree)，而之后Aviv Zohar进一步提出了一个inclusive协议，在inclusive协议规则下，区块的结构就变成了有向无环图(DAG)。

接下来本文将：

1.介绍 GHOST协议，DAG由来 背后的 设计原理   2.介绍三种针对DAG型区块链设计的协议，SPECTRE、PHANTOM和CONFLUX。

GHOST协议是为了解决 分叉 导致 链安全性降低 的一个协议。   下边将通过解释什么是 分叉 ，为什么 分叉会降低链的安全性 ， 链上扩容 为什么会导致更多分叉来详细介绍GHOST协议。

一笔比特币交易为什么要等6个区块的交易时长呢？   等待不是为了 防范51%攻击 的。落后6个区块，如果拥有超过51%的算力，只要足够长的时间，一定能够产生更长的链完成攻击。它是为了防止 分叉 带来的风险。   比特币在 理想情况 下，不同节点之间有相同的一条区块链，全部节点都是基于 同一个区块 进行挖矿，但当两个挖矿节点 几乎同时 挖到一个新的区块，当它们接收到对方产生的区块时，不同的节点将选择基于 其中一个 区块挖矿， 分叉 产生了。之后节点会根据哪条 分叉更长 ，选择哪条是主链进行挖矿，而不是主链的分叉区块全部被 抛弃 。   比特币每天都会发生 二分叉 ，但出现连续的 六次分叉 几乎不可能，于是要等待6个区块的确认时间。(这种分叉不是来自恶意攻击，是 偶然性以及网络延迟 导致的。

分叉将‘攻击不超过51%算力，比特币就是安全的’这一理论推翻。   在比特币中，当链有 分叉 时，将选择分叉 最长 的链作为主链，恶意攻击就是产生一条比主链更长的链 代替主链。   下图中蓝色区块代表诚实区块，红色代表攻击区块。2号、3号蓝色区块产生 分叉 ，此时攻击节点产生5个攻击区块(红色)就能产生一条 更长 的链完成攻击。虽然蓝色区块总数更多(有6个)， 但分叉的区块没有增加链的长度 ，这种情况下，红色攻击方在算力(假设每个区块代表算力相同)没有超过51%的情况下攻击成功。   比特币当前安全的原因在于10分钟的区块时间降低了分叉可能性，但其实际安全算力仍低于51%，也就是说，不需要51%的算力也能攻击成功。

采用 大区块 以及 小的产出时间 将导致链有 很多分叉。      比特币当前处理交易量很低，改进这个缺陷一个可行方法就是 增大区块的大小和减小区块的产出时间 。大区块需要更多的网络传输时间、单位时间更多的区块数都会导致 更多的分叉 。       链上扩容的方案对比特币处理交易能力提升是巨大的 ，假如每个区块大小变为原来的八倍(8M)，出块时间缩短为原来的五分之一(2分钟)，理想情况下，比特币的处理交易量将变为原来的 40倍 ，实际情况会产生分叉，交易量不会有这么高。

主链选择中，采用计算最大子树来代替比特币中的最长链规则。      比特币的最长链规则在有分叉情况下，将降低链的安全性，分叉越多，安全性越低。链上扩容将导致更多分叉，导致链不安全。   Yonatan Sompolinsky提出GHOST规则， 当有分叉时，通过计算最大子树，也就是每条分叉拥有的所有区块数来决定哪条链是主链 。图0中，链在区块0后分叉了，上边分叉总计有6个蓝色区块，下边分叉有5个红色区块，蓝色区块1是主链，所以 红色攻击失败 。       在有大量分叉的情况下，GHOST规则将链安全性直接提到了51%，分叉对采用GHOST协议的链安全性没有影响。

根据GHOST规则，上图中虽然诚实节点产生了12个区块，但加入主链的只有4个区块，大量区块 被丢弃 ，假定比特币每个区块大小变为原来的八倍(8M)，出块时间缩短为原来的十分之一(1分钟)，分叉率为0.33(产生的区块加入主链的概率)，比特币的处理交易能力将变为原来的 26.6倍 。 GHOST协议解决了链上扩容导致分叉带来的安全性问题。 区块的结构类型就从一条链变为树

在GHOST的提出后，Yonatan Sompolinsky提出一种新的设想，新产生的区块指向所有已知的分叉末端区块，即一个区块有多个父亲，此时 区块链就从一条链变为多条分叉链共同组成的的结构，这样的链结构就被叫做DAG(有向无环图) 。

Yonatan Sompolinsky进而提出了在DAG上运行的 inclusive协议 ，原理如下：

遗憾的是， Yonatan Sompolinsky之后并没有详细介绍补充该协议 ，而是提出了一种新思路的DAG协议——SPECTRE。

看完上边内容之后，你会发现， 最长链规则下，分叉的区块对比特币安全性和交易量没有任何贡献 ，白白的浪费了算力，而 GHOST通过计算分叉区块个数来提升链的安全性 ，但分叉区块除了纳入区块计数外，区块内包含的交易信息却全部 被丢弃 。   这种新的区块结构带来了新的特性，当然，比特币的 最长链规则 也可以在DAG上实施，只不过安全性和处理交易能力不佳，而GHOST协议可以提高安全性和处理交易能力，为了 最大化 利用DAG区块链特性，社区提出了不同的协议，接下来介绍Yonatan Sompolinsky 提出的 SPECTRE协议 ，以及 PHANTOM协议 ，以及国内某社区提出的 CONFLUX协议 。

丢弃主链概念，所有产生的区块共同构成账本，不丢弃任何一个区块   只要是产生的区块就不会被丢弃，所有的区块都是有效的，所有区块共同组成账本，这样进一步提高了区块链的处理交易能力， 该设计的关键在于设计算法来保证区块链不会被恶意攻击成功。      SPECTRE协议较为复杂，下边将从其如何产生区块、如何处理冲突交易以及产生可信交易集三个方面进行描述。

SPECTRE协议中，当产生区块时，要指向之前所有分叉的末端区块。    下图中，左边为比特币产生区块时，当有分叉出现，新区块将选择基于其中一个产生新的区块，而SPECTRE中，将基于所有分叉末端区块产生新的区块。同时，当有新区块产生时，节点要立刻将新区块(包含基于哪些区块产生这一信息)发送给与自己相连接的节点。

仔细观察，GHOST协议中虽然有分叉，但每个区块都只基于前边某一个区块产生，而SPECTRE协议中要基于当前节点知道的所有末端区块产生下一个区块。

SPECTRE协议将矿工维持交易不冲突的要求剥除      比特币就像一本 权威 的账本，只要是里边记录的，就一定是真的(不考虑分叉和恶意攻击)，而SPECTRE产生的DAG就像一本 不权威 账本，里边的交易信息可能冲突(上边图1中两个1区块中可能包含冲突交易信息)。      该协议下，挖矿节点只 负责迅速挖区块 (能够达到1秒一个区块)，而对分叉中可能包含的冲突交易在挖矿阶段并 不做任何处理 ，将记录交易速度最大化，让DAG这种区块链有着恐怖的处理交易能力。

是时候解决挖矿不解决的 冲突交易 问题了，SPECTRE的思路是设计一个计算投票的算法，让诚实区块会投票给诚实的区块，后边的诚实区块会给前边的 堆叠算力 ，从而让恶意攻击失败，其安全算力也是 51% 。      拿双花举例，下图中，X和Y区块中包含着两条冲突交易会导致双花，此时DAG中的区块会对X和Y进行投票， 决定哪一个交易有效。

投票规则如下，投X的标蓝，投Y的标红，X

根据投票结果，X中的那条交易信息 有效 ，Y中对应的那条交易信息 无效 。   Yonatan Sompolinsky也对 不指向前边区块 以及 产生区块不发给邻居节点的恶意攻击 有进行分析，在投票规则中，低于50%算力的攻击者会失败。       投票听起来像是一个主动地中心化行为，实际上不是，程序根据当前DAG区块所处的状态自发完成这一区块投票计算过程，就相当于，给定一个DAG数据，输入为两条冲突信息，运行该规则算法，将得出一对冲突交易的哪一个为有效。

SPECTRE可信交易集就相当于超过当前6个区块的比特币链里组成的交易集合。   区块链从数字加密货币的角度来说，就是一个 账本 ，从账本上的交易信息中得出每个 账户 所拥有的货币，所以，得出 确定的、不可能更改 的交易信息就至关重要，SPECTRE可信交易集产生过程如下：

SPECTRE并不会对所有区块进行排序，所有区块没有一个完整的线形顺序，有的只是决定冲突信息先后的区块顺序对。      比特币中的高度代表的就是 线形顺序 ，高度低的区块中交易信息先于高度高的区块里的信息，高度高的区块就不能 包含和高度低的区块冲突的交易 ，而SPECTRE有大量的分叉，区块高度不能代表线形顺序，前边的区块交易信息不一定先于后边的分叉区块交易信息，交易信息的有效性要由投票算法来决定，区块投票算法很快，再加上它将 所有分叉区块 都包含进来，也就没有了比特币所面临的 分叉风险 (等待6个区块)，交易确认时间可以达到10秒。 至此，和比特币相比，SPECTRE对应的DAG区块链有三个特点：

SPECTRE协议非常 适合DAG型数字加密货币 ，但当它用于智能合约时，它的缺陷就出来了，智能合约需要一个 严格的线性顺序 ，对此Yonatan Sompolinsky新设计了 PHANTOM 协议来对DAG区块形成一个 线性顺序 ，下边将详细介绍PHANTOM协议。 SPECTRE和PHANTOM是两个完整的独立的协议，不是一个对另一个的补充。

PHANTOM的挖矿机制和SPECTRE一样，会产生同样类型的DAG，不同的是PHANTOM通过对 区块连通度分析 ，判定区块诚实还是恶意，按照分类对区块排序，对DAG区块产生一个严格的 线性顺序 ，通过线性顺序来判断 冲突交易有效性 。

DAG中，攻击者有两种攻击手段， 一产生的区块不基于已知的末端区块，二不立即发布自己产生的区块 ，前者会让自己区块指向的区块变少，后者让其他节点产生的区块不会指向自己的区块，这两种情况都会导致这些恶意区块的与其它区块的 连接度低 。    诚实区块在考虑网络最大延迟下，经过一定时间一定会传遍整个网络，一定会被后边的区块所指向，诚实节点在产生新区块时也一定会指向自己所知道的末端区块。   通过对 区块指出去的边和指向该区块的边 进行分析，也就是区块的 连通度 ，当考虑最大的网络延迟，连通度会有一个 极限值K ，低于该值的区块可以被认定为恶意区块，在排序中要处于 劣势 。

接下来，进行区块 诚实和恶意 判定，判定分两步，第一步最重要， 实现复杂也耗费时间 ，主要为通过对区块连通度的判定，将强连通度的区块标为蓝色视为诚实区块，弱的标为红色视为恶意区块。

第二步 先对蓝色区块集排序 ，拓扑排序，然后对 红色区块集排序 。红色区块的顺序要处于弱势，例如上图中C，它处于A和I之间，那么它的顺序会排在I的前一个区块，而D、H都会排在C前。 注意通过考虑最大延迟时间设定连通度的值，几乎所有正常诚实节点产生的区块都会被标记为蓝色   至此，PHANTOM协议实现了对DAG的 线性排序 ，通过线性顺序就可以提取 无冲突交易集 ，进而提取 可信交易集 ，虽然耗时较长，满足智能合约的要求。

Yonatan Sompolinsky在PHANTOM协议论文结尾，提出一种将PHANTOM + SPECTRE结合起来的可能协议，没有详细展开介绍。下图是几种协议的对比：

至此，介绍了Yonatan Sompolinsky一开始从分叉导致不安全提出的GHOST，到后来将DAG引入区块链，设计了SPECTRE协议，以及为智能合约考虑的PHANTOM协议。接下来，介绍国内某社区提出的CONFLUX协议。

GHOST有 主链但丢弃分叉区块 ；SPECTRE 没有主链，包含所有分叉，但没有线性顺序 ；PHANTOM 没有主链，包含分叉且有线性顺序 ，而CONFLUX 即有主链，又是DAG，利用主链让DAG产生线性排序 ，下面将从挖矿机制和区块排序两方面来说明CONFLUX协议。

CONFLUX协议定义了根源边和参考边。 新区块是基于前一个主链区块产生的，新区块用根源边(实线)指向前一区块，用参考边(虚线)指向分叉的其他区块末端 ，如下图最后一个新区块实线指向H，虚线指向分叉末端区块K。 根源边用于代表区块基于哪个区块产生，给哪个区块堆叠算力，参考边用于表示分叉的其它区块产生在该区块之前。

挖矿过程如下：

根源边只能有一条，参考边可多条(视情况而定)

以主链区块为分割点，将DAG分段，段间段内设计简单排序算法   CONFLUX协议下产生的区块链如上(图2)，接下来对其进行线性排序，排序算法如下：

通过上述排序，DAG有了一个 线性顺序 ，上图DAG区块顺序为 Genesis, A, B, C, D, F, E, G, J, I, H, and K 。接下来对该线性顺序的区块里的交易信息进行交易排序， 单一区块 里可能包含的冲突交易将直接按照该区块内交易信息排列 先后顺序 决定。   至此，CONFLUX对DAG所有区块产生一个 线性顺序 ，进而可以对区块内交易信息排序，产生 无冲突交易集 ，超过一定时间的无冲突交易组成 可信交易集 。 主链只是排序的标尺，作为分割时段的标准，CONFLUX包含所有分叉区块。

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