在part1 中，我們不僅介紹了什么是tangle，同樣也了解了tips、以及tip 的選擇算法及其重要性等。在本章節(jié)中，我們先學習 transaction rates 和 network latency 的概念，這兩個特征決定tangle 的具體形狀；最后，我們再來學習the unweighted random walk 的定義。
在 part1 的模擬中，細心的讀者或許可以發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移交易并不會均勻分布，有時會稀疏，有時又會密集。因為該模擬使用的是Poisson point process(泊松過程)。該算法所產(chǎn)生出的隨機性，可以使整個tangle模擬過程更貼近現(xiàn)實情況。通過這個通用的泊松過程模型，我們可以很方便模擬出日常生活中的一些場景，例如，在給定時間內(nèi)，有多少顧客會進入商場，或者有多少電話打到一個呼叫中心。圖1-1 例子為我們展示在Tangle模型中對應的交易行為；在示例中，交易4、5、6幾乎同時到達，而經(jīng)過一段較長的等待時間后，交易7才單獨到達。
目前，對于泊松過程，我們只需要它其中一個作用:平均的單位時間交易到達率 λ，它是一個常量，意味著單位時間內(nèi)，將會有λ 筆交易到達。這里舉一個簡單的例子，假設λ=2，需要到達的交易數(shù)為100，換言之，每個單位時間內(nèi)都會有兩筆交易到達，并在50 個單位時間后，這100交易全部到達。
我們在來深入理解一下λ 的作用，我們討論兩種極端情況。第一種是極端小，我們假設λ=0.1，tangle 所展示的則是圖1-2的形狀，因為在λ=0.1情況下，意味著需要經(jīng)過 10 個單位時間才會有一筆交易到達，換言之，每一筆即將到達的交易只有一筆交易可選擇認證，因此，tangle會退化成鏈狀。另一種是極端大的情況，我們假設λ=11，tangle 所展示的則是圖1-3的形狀，因為在一個單位時間內(nèi)有大量交易同時到達，但有效的交易只有創(chuàng)世交易“可見”，因此，所有到達的交易只有創(chuàng)世交易可選擇認證。
在上面λ=11 極端大的例子中，我們提到了創(chuàng)世區(qū)塊“可見”。這里我們來解析另一個重要的 參數(shù) (該參數(shù)設定為h)，network latency，網(wǎng)絡延遲。這個延遲意味著一筆交易需要做好相關(guān)的準備工作以及經(jīng)過IOTA網(wǎng)絡充分傳播，才被認為是有效交易，我們也稱之為“可見”。這個參數(shù)的引入，主要是模擬一筆新交易的到來需要傳播所帶來的延時，從而使tangle更接近現(xiàn)實世界；并且，它可以更好的避免tangle 退化成一條無聊的鏈。我們假設h=1，則意味著，每筆新到來的交易只有經(jīng)過1個單位時間后，才是“可見”交易，即有效交易。
上面的模擬中，我們使用的 是 uniform random tip selection,即均勻隨機選擇；最后，我們在來介紹一個更高級的tip 選擇算法：unweighted random walk。該算法下，我們將一個游歷者(walker)放在在創(chuàng)世交易的位置(交易[0])，然后開始“走向”需要選擇的tip。路勁選擇的規(guī)則如下：游歷者當前所在的交易為t[a],而選擇的交易類型有兩種，一種是tip 交易，一種則是非 tip交易，即被認證的交易。所有的的選擇都是隨機的。如果選擇的交易為tip 交易，則進行認證，并建立關(guān)聯(lián)，游歷完畢。反之，如果存在直接認證t[a]的交易集合中(a[x]、a[x-1]...)，則隨機選擇其中一個作為 移動目標(這里假設選擇結(jié)果為a[x])，然后，游歷者 會從t[a] 移動到 t[x]，然后再次按照上述規(guī)則進行移動，直到?jīng)]有交易可選擇或者選擇的目標為tip 交易，才完成選擇。而隨機則可以視為無權(quán)重。
如圖1-4 的動態(tài)實例中，walker 從 交易[0] 開始游歷，所游歷過的路徑會設置為紅色，而藍色路徑 則為 待選擇的路徑，如果遇到多個待選擇路徑，則隨機選擇，直到選擇“可見”tip 作為終點，圖列中的透明交易被視為 “不可見”tip。
到這里，本章節(jié)完畢。
