Mecanismul de consens

QoreChain implementează Triple-Pool Composite Proof-of-Stake (CPoS), un mecanism de consens care clasifică validatorii în trei grupuri specializate și folosește o selecție ponderată cu reputație pentru a echilibra securitatea, descentralizarea și performanța. CPoS este implementat în modulul x/qca și operează deasupra QoreChain Consensus Engine.

Stratul de optimizare prin învățare prin întărire care reglează parametrii de consens în timpul execuției poartă marca PRISM (Policy-driven Reinforcement-learning for Intelligent State Machines). Consultați PRISM Consensus Engine pentru detalii.

Diagrama de mai jos rezumă un ciclu de bloc/consens al Triple-Pool CPoS pe QoreChain Consensus Engine și arată unde PRISM realimentează parametrii reglabili x/qca.

---

Arhitectura Triple-Pool

CPoS împarte setul activ de validatori în trei grupuri pe baza reputației, a mizei (stake) și a metricilor de delegare. Fiecare grup are un rol distinct în procesul de consens.

Clasificarea grupurilor

Grup	Criterii	Pondere de selecție
RPoS (Reputation Proof-of-Stake)	Scor de reputație >= percentila 70 ȘI miză auto-bondată >= mediană	40%
DPoS (Delegated Proof-of-Stake)	Delegare totală >= 10,000 QOR	35%
PoS (Standard Proof-of-Stake)	Toți validatorii activi rămași	25%

Clasificarea este evaluată cu următoarea prioritate: RPoS > DPoS > PoS. Un validator care se califică atât pentru RPoS, cât și pentru DPoS este atribuit grupului RPoS.

Reclasificarea are loc la fiecare 1,000 de blocuri. La fiecare epocă de reclasificare:

1. Colectarea scorurilor de reputație — Scorurile de reputație sunt colectate din modulul x/reputation pentru toți validatorii activi.
2. Calcularea pragului de reputație — Pragul de reputație la percentila 70 este calculat din distribuția sortată a scorurilor.
3. Calcularea mizei mediane auto-bondate — Miza mediană auto-bondată este calculată din distribuția sortată a mizelor.
4. Reatribuirea validatorilor — Fiecare validator activ este reatribuit grupului cu cea mai mare prioritate pentru care se califică.
5. Atribuire implicită — Validatorii neclasificați (cei care nu au fost încă evaluați) sunt atribuiți implicit grupului PoS.

---

Selecția propunătorului ponderată pe grupuri

Selecția propunătorului de bloc urmează un proces determinist în două etape.

Etapa 1: Selecția grupului

O valoare aleatorie deterministă selectează care grup propune blocul următor:

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

Grupul este ales prin compararea randVal cu pragurile cumulative de pondere:

• randVal < 0.40 → grupul RPoS
• 0.40 <= randVal < 0.75 → grupul DPoS
• randVal >= 0.75 → grupul PoS

Etapa 2: Selecția în cadrul grupului

În cadrul grupului selectat, propunătorul este ales printr-un CDF ponderat reputație × miză. Pentru fiecare validator din grup:

1. Scorul de reputație r este preluat din x/reputation.
2. Ponderea compozită este w = r * tokens.
3. O funcție de distribuție cumulativă (CDF) este construită din toate ponderile compozite.
4. Propunătorul este selectat folosind o extragere aleatorie deterministă în raport cu CDF, inițializată cu hash-ul blocului și înălțimea.

Comportamentul de rezervă

Dacă grupul selectat este gol, sistemul revine la grupul PoS. Dacă și grupul PoS este gol, selecția revine la o selecție ponderată pe reputație în cadrul întregului set activ de validatori.

---

Curbă de bondare personalizată

Recompensele validatorilor sunt calculate folosind o curbă de bondare multi-factor care stimulează participarea pe termen lung, reputația ridicată și alinierea cu fazele de creștere ale protocolului.

Formula

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

Definiția factorilor

Factor	Simbol	Descriere	Implicit
Multiplicator de recompensă de bază	beta	Scalează magnitudinea generală a recompensei	1.0
Miză auto-bondată	S_v	Token-urile auto-bondate ale validatorului (uqor)	--
Sensibilitate la loialitate	alpha	Controlează cât de mult amplifică durata loialității recompensele	0.1
Durata loialității	L_v	Numărul de blocuri consecutive în care validatorul a fost activ	--
Calitatea reputației	Q(r_v)	Mapează reputația r la un multiplicator de recompensă în [0.75, 1.25]	--
Faza protocolului	P(t)	Multiplicator dependent de fază pentru a porni sau modera recompensele	Vezi mai jos

Funcția de calitate a reputației

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

Rezultatul este limitat la intervalul [0.75, 1.25]:

Scor de reputație	Q(r)
0.0	0.75
0.25	0.875
0.5	1.0
0.75	1.125
1.0	1.25

Multiplicatorii fazelor protocolului

Fază	P(t)	Descriere
Genesis	1.5	Recompense mai mari pentru a porni setul de validatori
Growth	1.0	Recompense standard în timpul expansiunii rețelei
Mature	0.8	Emisie redusă pe măsură ce rețeaua se stabilizează

Matematică deterministă

Calculul ln(1 + L_v) folosește o aproximare prin serie Taylor cu reducerea argumentului (TaylorLn1PlusX), operând în întregime pe zecimale cu precizie fixă LegacyDec. Nu se folosește aritmetică cu virgulă mobilă în calculele de recompensă critice pentru consens.

---

Slashing progresiv

QoreChain înlocuiește ratele fixe de slashing cu un model de penalizare progresivă care escaladează consecințele pentru recidiviști, permițând totodată ca infracțiunile să se diminueze în timp.

Formula

penalty = base_rate * escalation_factor^effective_count * severity_factor

Diminuare temporală

Infracțiunile trecute contribuie cu o pondere descrescătoare la numărul efectiv:

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

Pentru fiecare infracțiune trecută i, contribuția se înjumătățește la fiecare decay_halflife blocuri (implicit: 100,000). Aceasta înseamnă că o singură infracțiune veche, comisă cu 200,000 de blocuri în urmă, contribuie cu doar 0.25 la numărul efectiv.

Factori de severitate

Tip de infracțiune	Factor de severitate
Downtime	1.0
Double Sign	2.0
Light Client Attack	3.0

Penalizarea maximă

Penalizarea este plafonată la 33% per eveniment de slash, indiferent de câte infracțiuni trecute a acumulat un validator.

Exemplu de calcul

Un validator cu 2 infracțiuni anterioare (una cu 50,000 de blocuri în urmă, una cu 150,000 de blocuri în urmă) comite o dublă semnare:

1. Contribuții de diminuare:
   • Infracțiunea 1: 0.5^(50000 / 100000) = 0.5^0.5 = 0.707
   • Infracțiunea 2: 0.5^(150000 / 100000) = 0.5^1.5 = 0.354
   • effective_count = 0.707 + 0.354 = 1.061
2. Escaladare: 1.5^1.061 = 1.516
3. Penalizare: 0.01 * 1.516 * 2.0 = 0.0303 (3.03%)

Comparați aceasta cu un infractor pentru prima dată: 0.01 * 1.5^0 * 2.0 = 0.02 (2.0%).

---

Guvernanță QDRW

Guvernanța QoreChain folosește Quadratic Delegation with Reputation Weighting (QDRW) pentru a preveni captura plutocratică, recompensând totodată participanții pe termen lung ai rețelei.

Formula puterii de vot

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

Unde:

• staked = token-urile QOR bondate ale votantului
• xQORE = soldul xQORE al votantului (derivat de staking pe termen lung)
• 2 = multiplicatorul de pondere xQORE (configurabil prin guvernanță)
• r = scorul de reputație al votantului din x/reputation

Multiplicatorul de reputație

Multiplicatorul de reputație mapează r din [0, 1] la un multiplicator din [0.5, 2.0] printr-o curbă sigmoidă:

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

Scor de reputație	Multiplicator
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

Scalare pătratică

Funcția radical asigură că puterea de vot crește sub-liniar cu miza. Un votant cu de 4 ori miza altui votant primește doar de 2 ori puterea de vot, nu de 4 ori. Aceasta împiedică deținătorii mari de token-uri să domine deciziile de guvernanță.

Matematică deterministă

IntegerSqrt folosește metoda lui Newton cu precizie LegacyDec. SigmoidApprox folosește o ExpApprox bazată pe serie Taylor cu 12 termeni. Toată matematica de guvernanță este complet deterministă pe toate nodurile de validare.

---

Parametri QCA

Tabelul de mai jos listează toți parametrii configurabili prin guvernanță din modulul x/qca:

Parametri de bază

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
use_reputation_weighting	bool	true	Activează selecția propunătorului ponderată pe reputație
min_reputation_score	float64	0.1	Scorul minim de reputație pentru participare activă

Configurarea grupurilor

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
classification_interval	uint64	1000	Blocuri între reclasificările grupurilor
weight_rpos	LegacyDec	0.40	Ponderea de selecție a grupului RPoS
weight_dpos	LegacyDec	0.35	Ponderea de selecție a grupului DPoS
min_delegation_dpos	uint64	10,000,000,000	Delegarea minimă pentru DPoS (10,000 QOR în uqor)
rep_percentile_rpos	uint64	70	Pragul de percentilă de reputație pentru RPoS

Configurarea curbei de bondare

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
alpha	LegacyDec	0.1	Coeficientul de sensibilitate la loialitate
beta	LegacyDec	1.0	Multiplicatorul de recompensă de bază
phase_multiplier	LegacyDec	1.5	Multiplicatorul de recompensă pentru faza protocolului (faza Genesis)

Configurarea slashing-ului

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
base_rate	LegacyDec	0.01	Rata de slash de bază (1%)
escalation_factor	LegacyDec	1.5	Baza de escaladare progresivă
max_penalty	LegacyDec	0.33	Penalizarea maximă per eveniment (33%)
decay_halflife	uint64	100,000	Blocuri pentru timpul de înjumătățire a ponderii infracțiunii

Configurarea guvernanței QDRW

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
enabled	bool	false	Activează numărarea voturilor de guvernanță QDRW
xqore_multiplier	LegacyDec	2.0	Ponderea xQORE raportată la token-urile mizate
rep_min_multiplier	LegacyDec	0.5	Multiplicatorul minim de reputație
rep_max_multiplier	LegacyDec	2.0	Multiplicatorul maxim de reputație

Resurse conexe

• PRISM Consensus Engine — stratul AI care reglează parametrii de consens.
• Multilayer Architecture — cum se ancorează sidechain-urile la stratul de bază.
• Running a Validator — operarea unui validator care securizează lanțul.
• Tokenomics — recompense de staking, inflație și economia slashing-ului.