最近有空看了看Plookup的论文。针对对电路描述不友好的操作（比如bit操作），Plookup给出了新的思路和证明方式。给定某个操作的真值表示（lookup table），证明某个操作的输入/输出是在真值表中。这种方式，相对之前的bit计算约束方式，降低约束的个数，提高了电路效率。
Plookup的论文下载地址如下：
https://eprint.iacr.org/2020/315.pdf
基本思想
Plookup尝试解决的问题是，给定两个集合，证明某个集合的元素在另外一个集合中。给定两个集合t和f，s是f排序后的结果。如果t中的元素最少在f中出现过一次。判别f中的元素是否包括在t中，只需要比较元素差的集合：
Aleo与Forte达成合作，以将零知识证明解决方案带入链游:3月8日消息，零知识隐私应用平台Aleo与区块链游戏平台Forte达成合作，旨在为链游带来零知识证明解决方案，希望以此推动低成本交易。
Forte将使用Aleo的可扩展架构来解锁新的游戏玩法深度，并构建更具包容性和沉浸式的游戏生态系统。Forte已经在使用Aleo的技术在多个游戏经济中铸造、转移和交易NFT，以服务于现有的真实世界用例。
今年2月初，加密初创公司Aleo Systems Inc（简称Aleo）宣布完成2亿美元B轮融资，SoftBank和Kora Management领投，Andreessen Horowitz（a16z）、Tiger Global、Samsung Ventures等参投。
去年5月，Forte获得1.85亿美元A轮融资，估值10亿美元。此轮融资由风险投资基金Griffin Gaming Partners领投，Union Grove Venture Partners、Andreessen Horowitz（a16z）、Battery Ventures、早期风险投资公司Canaan等参投。（VentureBeat）[2022/3/9 13:45:18]
门罗币完成零知识证明系统Bulletproofs+代码审计:2月15日，门罗币官方发推称，完成零知识证明系统Bulletproofs+代码审计。此前消息，零知识证明系统Bulletproofs+代码获准可在门罗币协议中使用。随后官方计划筹集90.3 XMR以进行零知识证明系统Bulletproofs+审计。[2021/2/15 19:49:05]
举个例子，t是{1，4，8}的集合，元素的差异集合为{3, 4}，分别是4-1，8-4。如果s只有t中的元素组成，并且每个元素最少出现一次，例如{1，1，4，8，8，8}，元素的差异集合也为{3，4}。如果s中的元素并不完全是t中的元素，那即使在元素差异集合一样的情况下，也不能说明s中元素在t的集合中。例如s为{1，5，5，5，8，8}，元素的差异集合也为{3，4}，分别是8-5，5-1。
声音 | 数字资产研究院郭宇：区块链的信任需要结合共识算法、零知识证明和形式化验证:12月22日，数字资产与区块链年会（2019）暨中国投资协会数字资产研究中心成立大会在京举办。数字资产研究院学术与技术委员郭宇演讲中表示，区块链网络的吞吐率低下的核心原因是网络宽带限制，提高出块速度是此前比较流行的解决方案，但这种做法会导致区块链分叉，甚至可能威胁区块链系统安全。郭宇认为，要在不降低安全性的前提下，提高区块链吞吐率的解决方案是零知识证明。郭宇指出，区块链系统的可信实际上包括三方面：共识算法提供区块链协议信任，零知识证明提供数据信息和计算完整性，形式化验证保证计算逻辑可信。区块链的信任需要共识算法、零知识证明和形式化验证三者的结合。（新浪财经）[2019/12/23]
论文提出，可以引入一个随机因子，将前后两个元素相加的方法，确定两个集合的依赖关系。
定义多项式
在基本思想的基础上，论文在第三章定义了两个多项式F和G：
如果F和G相互对等，有且如下的条件成立：
f集合属于t
s是(f，t)的并集，并且按照t中的元素排序
如果条件成立，可以推导出两个多项式相等。F多项式可以看成是两部分组成，分别是两个连乘。后面的连乘可以看成是t中的元素连乘。前面的连乘，可以看成是f中元素的连乘。因为f中的元素属于t，则f中的元素的连乘，可以想象成多个相同元素的连乘。反之，因为beta和gamma的随机因子，也能从F和G对等条件推出满足的两个条件。具体的证明过程，可以查看论文的第三章。
在定义多项式的基础上，问题可以转化成两个多项式相等。
Plookup协议
已知f和t，可以排序得到s。因为s由f和t合并而成，s可以由两个函数h1和h2表示。关键在于第4步，定义了Z函数：
Z(g) = 1 - 初始为1
Z(x) 是两种多项式表示的商
Z(g^(n+1)) = 1 - n+1元素的连乘，两种多项式表达式相等
验证者，除了查看Z函数外，额外还要查看h1/h2连续性。
论文进一步将协议推广到更通用的情况，并给出了t中元素是连续情况下的优化协议。感兴趣的小伙伴可以自行查看。
Plookup提出了一种明确输入/输出的情况下，如何证明某个函数的运算正确的协议。输入输出定义成lookup表，计算的输入/结果只要在该lookup表中即表示运算正确。和Plonk采用同样的思路，Plookup定义了问题的多项式表示，证明了Z函数的递归表示和边界。
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