prompt: перепиши более понятным языком Отказоустойчивость HyloChain, разработанная Constellation использует типичную византийскую модель консенсуса. Вероятность того, что противник будет контролировать консенсус сети приближается к 1/2, если его контроль над участниками консенсуса приближается к 1/3 . Чтобы обеспечить безопасность сети, мы можем использовать эти границы для выбора конкретных параметров для настройки отказоустойчивости, увеличивая пропускную способность транзакций и уменьшая задержку.
   
  Рисунок 4: Вероятность выбора более чем (n - 1]/3 (обозначается как черные шары, как это вытекает из объяснения гипергеометрического распределения] при разных значениях t (где t - это количество византийских актеров] с фиксированным размером популяции в размере 2000, K. Cong и др.
  
  Кроме того, основываясь на нашей византийской процедуре консенсуса (мы предварительно используем ACS (сервер асинхронной передачи данных], как это реализует М. Бен-Op и др., который используется Honeybadger для алгоритма BFT (пакетная передача файлов, далее - BTF)) и двойном подписании транзакций, разветвить сеть будет невозможно. Единственным результатом неправильного консенсуса может стать цензурирование отдельных транзакций из блока контрольных точек, т.е. потеря транзакции, во время консенсуса. Это не приведет к потере капитала и решением будет повторная отправка транзакции в сеть.
  Связь пропускной способности является линейной по отношению к числу участников, учитывая способность к горизонтальному масштабированию, однако, линейное увеличение отказоустойчивости требует значительного увеличения стоимости обмена данными . Таким образом, мы должны определить параметры консенсуса, которые обеспечивают максимальную пропускную способность с ограниченной отказоустойчивостью и временем подтверждения транзакции. Как мы можем масштабировать сеть с такими границами? Наш подход состоит в том, чтобы сконструировать блокчейн нашей сети как иерархию подсетей (рис. 1], каждая из которых исполняет свой собственный консенсус, результаты которого передаются на более высокий уровень, который обрабатывает эти контрольные точки как обычные транзакции. Этот подход очень похож на Chain Fibers (также с точки зрения использования агентов проверки], однако отличается тем, что мы применяем метод понижения размерности локально-чувствительного хеширования для увеличения размера пула транзакций. Поскольку эффект этой архитектуры заключается в уменьшении сложности консенсуса из среднего случая O(n3] или квадратичного для каждого узла, пользуясь тем, что алгоритм консенсуса B