2026 年 9 月 11日,一位来自广西师范大学的研一同学通过邮件联系黄华威教授,指出研究组发表在 IEEE Transactions on Services Computing(TSC)上的论文 “BlockEmulator: An Emulator Enabling to Test Blockchain Sharding Protocols” 第五章的公式 (5) 可能存在错误,并附上了自己的推导。
收到邮件后,黄老师立刻委派研究组博士生郑简进行了核查,确认了该同学的质疑成立、推导正确;黄华威老师随即回信,承认笔误并说明更正安排。为进一步核实笔误是否波及实验结果,研究组翻查了论文实验图的原始画图代码。幸运的是,研究组确认了实验图并不受影响。这里,我们正式向关注 HuangLab 的读者说明这次笔误的来龙去脉。

论文信息
Huawei Huang, Guang Ye, Qinglin Yang, Qinde Chen, Zhaokang Yin, Xiaofei Luo, Jianru Lin, Jian Zheng, Taotao Li, Zibin Zheng, “BlockEmulator: An Emulator Enabling to Test Blockchain Sharding Protocols,” IEEE Transactions on Services Computing (TSC), Vol. 18, No. 2, pp. 690–703, 2025.(CCF-A 类期刊,DOI: 10.1109/TSC.2025.3547222)
笔误的具体内容
论文第五章“实验与分析”中,公式 (5) 给出了分片区块链系统在“Phase-3”(合并阶段)的期望吞吐量 TPS。原文公式 (5) 为:
E₃(TPS) = N²·Θ / (2δ)
正确的表达式应为:
E₃(TPS) = N²·Θ / [δ·(2N − 1)]
其中:N 为分片数量;Θ 为每个区块最多打包的交易数;δ 为出块间隔。
推导过程并不复杂。设全网交易打包速率为 φ = Θ·N/δ,系统在整个阶段打包的交易总数为 |W₃| = (2N−1)/N · |X|(|X| 为提交的交易总数),则总耗时为 t₃ = |W₃|/φ = δ(2N−1)|X|/(N²Θ)。系统最终“记账”的交易总数即为 |X|(每笔原始交易只计一次),因此 E₃(TPS) = |X|/t₃ = N²Θ/[δ(2N−1)]。可见,原文在化简时误将分母 δ(2N−1) 写成了 2δ,属于写作笔误。具体原因是:在论文写作环节编辑公式(5)时,作者通过复制公式(4) 的 latex 代码来编辑公式(5),结果粘贴后忘记更改公式(5)的分母部分。
实验图不受影响:画图代码的原始证据
论文第五章包含“理论—实验”对比的实验图(Figure 9),其中 E₃(TPS) 这条理论曲线正是用公式 (5) 计算绘制的。为确认笔误是否波及实验结果,研究组翻出了论文主要负责做实验的叶光同学 2024 年 9 月的原始画图代码,逐一核对。以下三幅截图记录了这一核实过程。



综上,论文实验图(Figure 9)是用正确形式的公式 (5) 绘制的,笔误只存在于论文正文的公式书写,实验结论不受影响。此外,开源代码中 BlockEmulator 的 TPS 是运行过程中直接统计得到的,同样不受本次笔误影响。
更正安排
我们很快会将更正后的论文(v6 版本)上传至 arXiv 预印本网站 (页面:https://arxiv.org/abs/2311.03612 )。感谢这位同学的认真核验,也欢迎各位读者继续监督 HuangLab 的研究工作。
此处趁机预告一下 BlockEmulator 即将在一周之内推出升级迭代的衍生版本—— AgentEmulator,届时它将支持大规模 AI Agents 之间的高频微支付模拟实验。
敬请关注。
研究团队
本文由中山大学软件工程学院黄华威教授研究组 (HuangLab) 主导完成。研究组长期专注于区块链分片、共识协议、链上金融、分布式系统与协议等方向的研究,已在 IEEE/ACM ToN、TSC、TC、TPDS、TDSC、INFOCOM、WWW、ICDCS、SRDS 等期刊与会议发表多篇区块链论文。
开源区块链分片实验平台 BlockEmulator 主页:https://www.blockemulator.com/,BlockEmulator 的 GitHub 仓库:https://github.com/HuangLab-SYSU/block-emulator。
HuangLab 近 7 年专注于区块链分片(Blockchain Sharding)理论与技术架构。
若您对区块链分片、共识协议、链上金融等方向感兴趣,欢迎关注 HuangLab 公众号(ID: Huang-Lab)或访问 HuangLab 学术主页:http://xintelligence.pro