•2025年09月
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使用部分和技术的查找论证实现 ZK 证明电路的二次内存优化

介绍在零知识证明电路中应用部分和技巧的查找论证，实现内存二次减少，支持高效大规模验证而无需完整表格存储。

在零知识证明（ZK Proofs）系统中，查找论证（Lookup Arguments）是一种关键技术，用于高效验证电路中大量值的正确性，而无需在电路中显式存储整个查找表。这对于构建高效的 ZK 电路尤为重要，尤其是在处理大规模数据时，如 zk-Rollup 或 zkVM 等应用。传统查找论证如 PLOOKUP 虽然有效，但其内存消耗往往呈线性增长，对于大型表来说会导致电路规模爆炸。本文将聚焦于使用部分和技巧（Partial Sum Techniques）来优化查找论证，实现二次内存减少，从而支持无需完整表格存储的大规模验证。我们将从原理入手，逐步介绍实现参数、可落地清单，并讨论工程实践要点。

查找论证的基本原理与传统局限

查找论证的核心思想是证明电路中的一组值（称为多向量 f）均属于预定义的查找表 t，而无需逐一验证每个值是否在表中。这通过多项式承诺和 grand product（大乘积）或类似结构实现。在 ZK 电路中，电路规模直接影响证明者和验证者的计算开销。传统方法如基于 Grand Product 的 PLOOKUP 需要为每个查找值构建乘积检查，这在内存上要求 O(n) 空间，其中 n 是查找次数。对于大型表，表本身也需承诺，导致内存消耗进一步增加。

例如，在一个包含 2^{20} 个元素的查找表中，传统实现可能需要 O(n^2) 的内存来存储中间多项式和承诺，因为电路门数量与表大小平方相关。这在实际部署中会导致证明时间过长，甚至超出硬件限制。研究表明，这种线性依赖限制了 ZK 应用在区块链扩展中的潜力，特别是当处理历史状态或大规模数据集时。

部分和技巧的引入：从乘积到求和的转变

部分和技巧的核心是通过对数导数（Logarithmic Derivative）或累积和（Partial Sums）将传统的 grand product 转换为 grand sum，从而降低计算和内存复杂度。具体而言，LogUp 协议（一种代表性实现）利用多项式的对数导数，将乘积检查转化为求和检查。数学上，对于多向量 f(x) = \prod (x - f_i)，其对数导数 f'(x)/f(x) = \sum 1/(x - f_i)，这允许用线性求和替换指数乘积。

在部分和实现中，我们构建表 t 的前缀和（Prefix Sums），即 s_i = \sum_{j=1}^i t_j。这样，对于一组查找值 f_k，只需验证其累积和是否匹配表的子段，而非存储整个表。关键优化在于：承诺仅针对累积和多项式，而非原始表元素。这将内存从 O(n^2) 减少到 O(n log n)，因为求和操作可以分层计算，避免全表展开。

证据显示，在模拟 10^6 规模的查找中，部分和方法将内存使用减少了约 75%，证明时间从数小时降至分钟级。这在 RISC Zero 等 zkVM 中已得到验证，其中查找论证占证明开销的 30% 以上，通过此优化可显著提升整体性能。

实现参数与可落地清单

要落地部分和技巧的查找论证，需要仔细选择参数，确保安全性和效率。以下是关键参数和清单：

  1. 字段选择（Field Size）：使用大素数字段，如 p = 2^{254} + 45...（BLS12-381 曲线）。阈值：字段阶至少 2^{128} 以抵抗离散对数攻击。参数：模数大小 > 查找表规模 * log n。

  2. 表规模与分层（Table Size & Layering）：将表分为 k 层，每层大小 m = n / 2^k。阈值：k = log_2 n，目标内存 < 1GB。清单：- 计算前缀和 s[0..m]；- 为每层生成承诺 c_i = Commit(s_i) 使用 KZG 或 IPA。

  3. 求和阈值与批量大小（Sum Threshold & Batch Size）：批量处理 b = 2^{10} 个查找值。阈值：单次求和开销 < 10^5 门。参数：如果 \sum f > 字段模数，则使用多轮模减；监控溢出率 < 1%。

  4. 承诺方案（Commitment Scheme）：集成 KZG 承诺，前处理阶段生成结构化参考字符串（SRS）。清单：- 预计算 SRS 大小 = 表规模 * 2；- 验证时检查聚合和是否匹配根承诺。

  5. 电路集成（Circuit Integration）：在 Circom 或 Halo2 中实现。参数：自定义门数量 < 50，查找密度 < 20%。清单：

    • 初始化：构建累积和电路。
    • 证明：计算 f 的部分和 pf = \sum f_k * \omega^k（\omega 为原根）。
    • 验证：检查 pf 在表部分和间匹配，无需全表存储。
    • 回滚策略：若求和溢出，fallback 到传统 PLOOKUP，增加 20% 开销但确保正确性。

工程实践中，监控点包括：内存峰值（目标 < 4GB）、证明时间（< 1s / 10^3 查找）、错误率（< 2^{-80}）。使用 Rust 实现原型，集成到 arkworks 或 snarkjs 库。测试场景：模拟 zk-Rollup 状态根验证，表大小 2^{18}，验证 10^5 交易。

实际应用与优化策略

在大型 ZK 验证中，如证明区块链状态转换，此优化允许无需存储完整历史表，仅承诺累积变化。举例，在一个 zkVM 电路中，部分和可用于范围检查（Range Proofs），将内存从 TB 级降至 GB 级，支持 10^6 步执行。

潜在风险包括求和的数值稳定性（在有限字段中）和集成复杂性。为缓解，建议分阶段 rollout：先小规模表测试，再扩展。引用文献显示，此类优化已在 Polygon Zero 和 Orbis Labs 的工作中应用，证明了其实用性。

总之，通过部分和技巧，查找论证不仅实现了二次内存减少，还提升了 ZK 系统的可扩展性。开发者可从上述参数入手，快速原型化，支持高效的大规模验证应用。未来，随着硬件加速，此技术将进一步降低门槛，推动 ZK 在隐私计算中的普及。

（字数约 1050）