Konsensmechanismus

QoreChain implementiert Triple-Pool Composite Proof-of-Stake (CPoS), einen Konsensmechanismus, der Validatoren in drei spezialisierte Pools einteilt und eine reputationsgewichtete Auswahl verwendet, um Sicherheit, Dezentralisierung und Leistung auszubalancieren. CPoS ist im Modul x/qca implementiert und arbeitet auf der QoreChain Consensus Engine.

Die Optimierungsschicht auf Basis von Reinforcement Learning, die Konsensparameter zur Laufzeit anpasst, trägt die Bezeichnung PRISM (Policy-driven Reinforcement-learning for Intelligent State Machines). Siehe PRISM Consensus Engine für Details.

Das folgende Diagramm fasst einen Block-/Konsenszyklus von Triple-Pool CPoS auf der QoreChain Consensus Engine zusammen und zeigt, wo PRISM in die einstellbaren x/qca-Parameter zurückgespeist wird.

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Triple-Pool-Architektur

CPoS teilt die aktive Validatorenmenge anhand von Reputation, Stake und Delegations-Metriken in drei Pools auf. Jeder Pool erfüllt eine eigene Rolle im Konsensprozess.

Pool-Klassifizierung

Pool	Kriterien	Auswahlgewicht
RPoS (Reputation Proof-of-Stake)	Reputationswert >= 70. Perzentil UND selbst gebondeter Stake >= Median	40%
DPoS (Delegated Proof-of-Stake)	Gesamtdelegation >= 10,000 QOR	35%
PoS (Standard Proof-of-Stake)	Alle übrigen aktiven Validatoren	25%

Die Klassifizierung wird mit folgender Priorität ausgewertet: RPoS > DPoS > PoS. Ein Validator, der sich für RPoS und DPoS qualifiziert, wird RPoS zugewiesen.

Eine Neuklassifizierung erfolgt alle 1.000 Blöcke. Bei jeder Neuklassifizierungs-Epoche:

1. Reputationswerte erfassen — Reputationswerte werden für alle aktiven Validatoren aus dem Modul x/reputation erfasst.
2. Reputationsschwelle berechnen — Die Reputationsschwelle des 70. Perzentils wird aus der sortierten Werteverteilung berechnet.
3. Median des selbst gebondeten Stakes berechnen — Der Median des selbst gebondeten Stakes wird aus der sortierten Stake-Verteilung berechnet.
4. Validatoren neu zuweisen — Jeder aktive Validator wird dem Pool mit der höchsten Priorität zugewiesen, für den er sich qualifiziert.
5. Standardzuweisung — Nicht klassifizierte Validatoren (die noch nicht ausgewertet wurden) werden standardmäßig dem PoS-Pool zugewiesen.

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Pool-gewichtete Proposer-Auswahl

Die Auswahl des Block-Proposers folgt einem zweistufigen deterministischen Prozess.

Stufe 1: Pool-Auswahl

Ein deterministischer Zufallswert wählt aus, welcher Pool den nächsten Block vorschlägt:

seed = SHA256(lastBlockHash || height || "pool")
randVal = uint64(seed[:8]) / MaxUint64    // uniform in [0, 1)

Der Pool wird durch Vergleich von randVal mit kumulativen Gewichtsschwellen ausgewählt:

• randVal < 0.40 → RPoS-Pool
• 0.40 <= randVal < 0.75 → DPoS-Pool
• randVal >= 0.75 → PoS-Pool

Stufe 2: Auswahl innerhalb des Pools

Innerhalb des gewählten Pools wird der Proposer über eine reputations- × stakegewichtete CDF ausgewählt. Für jeden Validator im Pool:

1. Der Reputationswert r wird aus x/reputation abgerufen.
2. Das zusammengesetzte Gewicht ist w = r * tokens.
3. Aus allen zusammengesetzten Gewichten wird eine kumulative Verteilungsfunktion (CDF) erstellt.
4. Der Proposer wird über eine deterministische Zufallsziehung gegen die CDF ausgewählt, geseedet durch Block-Hash und Blockhöhe.

Fallback-Verhalten

Ist der gewählte Pool leer, greift das System auf den PoS-Pool zurück. Ist auch der PoS-Pool leer, fällt die Auswahl auf eine reputationsgewichtete Auswahl über die gesamte aktive Validatorenmenge zurück.

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Individuelle Bonding-Kurve

Validator-Belohnungen werden über eine multifaktorielle Bonding-Kurve berechnet, die langfristige Teilnahme, hohe Reputation und Ausrichtung an den Wachstumsphasen des Protokolls anreizt.

Formel

R(v, t) = beta * S_v * (1 + alpha * ln(1 + L_v)) * Q(r_v) * P(t)

Faktordefinitionen

Faktor	Symbol	Beschreibung	Standard
Basis-Belohnungsmultiplikator	beta	Skaliert die Gesamtgröße der Belohnung	1.0
Selbst gebondeter Stake	S_v	Die selbst gebondeten Tokens des Validators (uqor)	--
Loyalitätssensitivität	alpha	Steuert, wie stark die Loyalitätsdauer Belohnungen verstärkt	0.1
Loyalitätsdauer	L_v	Anzahl aufeinanderfolgender Blöcke, in denen der Validator aktiv war	--
Reputationsqualität	Q(r_v)	Bildet die Reputation r auf einen Belohnungsmultiplikator in [0.75, 1.25] ab	--
Protokollphase	P(t)	Phasenabhängiger Multiplikator zum Bootstrappen oder Moderieren von Belohnungen	Siehe unten

Reputationsqualitätsfunktion

Q(r) = 1 + 0.5 * (r - 0.5)

Das Ergebnis wird auf den Bereich [0.75, 1.25] begrenzt:

Reputationswert	Q(r)
0.0	0.75
0.25	0.875
0.5	1.0
0.75	1.125
1.0	1.25

Protokollphasen-Multiplikatoren

Phase	P(t)	Beschreibung
Genesis	1.5	Höhere Belohnungen zum Bootstrappen der Validatorenmenge
Growth	1.0	Standardbelohnungen während der Netzwerkexpansion
Mature	0.8	Reduzierte Emission, sobald sich das Netzwerk stabilisiert

Deterministische Mathematik

Die Berechnung von ln(1 + L_v) verwendet eine Taylor-Reihen-Approximation mit Argumentreduktion (TaylorLn1PlusX) und arbeitet vollständig mit LegacyDec-Dezimalzahlen fester Präzision. In konsenskritischen Belohnungsberechnungen wird keine Gleitkommaarithmetik verwendet.

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Progressives Slashing

QoreChain ersetzt pauschale Slashing-Raten durch ein progressives Strafmodell, das die Konsequenzen für Wiederholungstäter eskaliert und gleichzeitig zulässt, dass Verstöße im Laufe der Zeit abklingen.

Formel

penalty = base_rate * escalation_factor^effective_count * severity_factor

Zeitlicher Verfall

Vergangene Verstöße tragen ein abklingendes Gewicht zur effektiven Anzahl bei:

effective_count = SUM( 0.5^(blocks_since_i / decay_halflife) )

Für jeden vergangenen Verstoß i halbiert sich der Beitrag alle decay_halflife Blöcke (Standard: 100.000). Das bedeutet, dass ein einzelner alter Verstoß, der vor 200.000 Blöcken auftrat, nur 0,25 zur effektiven Anzahl beiträgt.

Schweregrad-Faktoren

Verstoßtyp	Schweregrad-Faktor
Downtime	1.0
Double Sign	2.0
Light Client Attack	3.0

Maximale Strafe

Die Strafe ist pro Slash-Ereignis auf 33% begrenzt, unabhängig davon, wie viele vergangene Verstöße ein Validator angesammelt hat.

Beispielrechnung

Ein Validator mit 2 vorherigen Verstößen (einer vor 50.000 Blöcken, einer vor 150.000 Blöcken) begeht ein Double-Sign:

1. Verfallsbeiträge:
   • Verstoß 1: 0.5^(50000 / 100000) = 0.5^0.5 = 0.707
   • Verstoß 2: 0.5^(150000 / 100000) = 0.5^1.5 = 0.354
   • effective_count = 0.707 + 0.354 = 1.061
2. Eskalation: 1.5^1.061 = 1.516
3. Strafe: 0.01 * 1.516 * 2.0 = 0.0303 (3,03%)

Zum Vergleich ein Ersttäter: 0.01 * 1.5^0 * 2.0 = 0.02 (2,0%).

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QDRW-Governance

Die QoreChain-Governance verwendet Quadratic Delegation with Reputation Weighting (QDRW), um plutokratische Übernahmen zu verhindern und gleichzeitig langfristige Netzwerkteilnehmer zu belohnen.

Formel für die Stimmkraft

VP(v) = sqrt(staked + 2 * xQORE) * ReputationMultiplier(r)

Dabei gilt:

• staked = die gebondeten QOR-Tokens des Wählers
• xQORE = der xQORE-Bestand des Wählers (Derivat aus langfristigem Staking)
• 2 = der xQORE-Gewichtsmultiplikator (per Governance konfigurierbar)
• r = der Reputationswert des Wählers aus x/reputation

Reputationsmultiplikator

Der Reputationsmultiplikator bildet r in [0, 1] über eine Sigmoidkurve auf einen Multiplikator in [0.5, 2.0] ab:

ReputationMultiplier(r) = 0.5 + 1.5 * sigmoid(6 * (r - 0.5))

Reputationswert	Multiplikator
0.0	0.50
0.1	0.52
0.2	0.58
0.3	0.71
0.4	0.93
0.5	1.25
0.6	1.57
0.7	1.79
0.8	1.92
0.9	1.98
1.0	2.00

Quadratische Skalierung

Die Quadratwurzelfunktion stellt sicher, dass die Stimmkraft unterlinear mit dem Stake skaliert. Ein Wähler mit dem 4-fachen Stake eines anderen Wählers erhält nur die 2-fache Stimmkraft, nicht die 4-fache. Dies verhindert, dass große Token-Inhaber Governance-Entscheidungen dominieren.

Deterministische Mathematik

IntegerSqrt verwendet das Newton-Verfahren mit LegacyDec-Präzision. SigmoidApprox nutzt eine Taylor-Reihe ExpApprox mit 12 Termen. Die gesamte Governance-Mathematik ist über alle Validatorenknoten hinweg vollständig deterministisch.

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QCA-Parameter

Die folgende Tabelle listet alle per Governance konfigurierbaren Parameter im Modul x/qca auf:

Kernparameter

Parameter	Typ	Standard	Beschreibung
use_reputation_weighting	bool	true	Reputationsgewichtete Proposer-Auswahl aktivieren
min_reputation_score	float64	0.1	Mindest-Reputationswert für aktive Teilnahme

Pool-Konfiguration

Parameter	Typ	Standard	Beschreibung
classification_interval	uint64	1000	Blöcke zwischen Pool-Neuklassifizierungen
weight_rpos	LegacyDec	0.40	Auswahlgewicht des RPoS-Pools
weight_dpos	LegacyDec	0.35	Auswahlgewicht des DPoS-Pools
min_delegation_dpos	uint64	10,000,000,000	Mindestdelegation für DPoS (10,000 QOR in uqor)
rep_percentile_rpos	uint64	70	Reputationsperzentil-Schwelle für RPoS

Konfiguration der Bonding-Kurve

Parameter	Typ	Standard	Beschreibung
alpha	LegacyDec	0.1	Loyalitätssensitivitätskoeffizient
beta	LegacyDec	1.0	Basis-Belohnungsmultiplikator
phase_multiplier	LegacyDec	1.5	Belohnungsmultiplikator der Protokollphase (Genesis-Phase)

Slashing-Konfiguration

Parameter	Typ	Standard	Beschreibung
base_rate	LegacyDec	0.01	Basis-Slash-Rate (1%)
escalation_factor	LegacyDec	1.5	Basis der progressiven Eskalation
max_penalty	LegacyDec	0.33	Maximale Strafe pro Ereignis (33%)
decay_halflife	uint64	100,000	Blöcke für die Halbwertszeit des Verstoßgewichts

QDRW-Governance-Konfiguration

Parameter	Typ	Standard	Beschreibung
enabled	bool	false	QDRW-Governance-Auszählung aktivieren
xqore_multiplier	LegacyDec	2.0	xQORE-Gewicht relativ zu gebondeten Tokens
rep_min_multiplier	LegacyDec	0.5	Minimaler Reputationsmultiplikator
rep_max_multiplier	LegacyDec	2.0	Maximaler Reputationsmultiplikator

Verwandt

• PRISM Consensus Engine — KI-Schicht, die Konsensparameter anpasst.
• Multilayer Architecture — wie Sidechains an die Basisschicht verankert werden.
• Running a Validator — betreiben Sie einen Validator, der die Chain absichert.
• Tokenomics — Staking-Belohnungen, Inflation und Slashing-Ökonomie.