# I. Introduction
> [name=Yccinamoroll3741]節錄你們認為的重點供後進者學習

## 第一章

### 1.1 命名 Nomenclature
> [name=Yccinamoroll3741] 沒啥重點可略過

### 1.2 動機 Driving factors

> [name=Eugene] 一個 Web3 系統的應該要保持穩定不會輕易的中斷 (Resilience)，若希望提供大規模且多使用者的應用，通用性 (Generality) 非常重要，比特弊只針對代幣發行量進行管理，而乙太坊引入了智能合約，允許開發者在區塊鏈上撰寫程式邏輯 ([Turing complete](https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_completeness))，成為一個通用性的去中心化計算平台。
> 除了 Resilience 及 Generality 外，JAM 額外提出三個目標：
> - Resilience (韌性): 服務不容易的中斷、受到破壞及審查(?)
> - Generality (通用性): 能夠執行 turing complete 的計算
> - Performance (效能): 快速且低成本的計算
> - Coherency (一致性): (?)不同狀態 (State) 之間的關係，確保狀態 (State) 的一致性，建立整體一致的系統，而非一堆獨立的應用服務
> - Accessibility (可及性): 很簡單、快速、便宜且不需要許可的使用
>
> Performance 與 Coherency 是互相對立的，將其稱為「size-synchrony antagonism」
> (規模-同步的對立)
> (如何保持系統同步性，並確保效能)

### 1.3 Scaling under Size-Synchrony Antagonism

> [name=Eugene]
> 如何在規模與同步性議題下進行擴展?
> 議題：產生的狀態越多 -> 使用空間越多 -> 資料越分散 -> 效能變差 -> 資料不同步
> 若不考慮安全性問題，可以將系統透過 [divide and conquer](https://en.wikipedia.org/wiki/Divide-and-conquer_algorithm) 的方式將狀態切分(破碎化)
> 不想要將狀態永久的碎片化儲存，因此提出了一種新的計算模型
> 在該模型中，狀態碎片化將只是暫時性的，系統只會在執行過程中將狀態破碎化，處理完成後將會恢復一致性。
> 不同於 snark-based L2 的擴展方式，新模型是利用加密經濟學原理來達到低成本、高性能，並避免因為擴展導致的中心化問題 (L2)。
> (snark -> 還不懂 https://medium.com/coinmonks/snarks-vs-starks-a-deep-dive-behind-layer-2-rollups-d9b3ca6e1386)

### 1.4 Document Structure