有向非巡回グラフ（DAG）は、エッジを横断して同じノードに戻ることが不可能なグラフの一種です。 グラフ理論では、グラフは、エッジによって接続されているノードからなる構造です。

グラフ理論では、グラフは、エッジによって接続されているノードからなる構造です。 ノードは点として、エッジは点から点まで描かれた線として考えることができます。

‘Directed’は、グラフのエッジが一方向にのみ移動することを意味し、将来のエッジは以前のエッジに依存します。 たとえば、米と鶏肉で構成される食事を調理して食べるプロセスをグラフ化する場合、関連するタスクはトポロジカルに順序付け（またはトポロジカルにソート）する必要があります。 あなたが食事を食べることができる前に、あなたは食べ物を準備しなければならないので、エッジは必然的に準備から食べることに向けら しかし、あなたが食べ物を準備する前に、あなたは食材を購入しなければならないので、再びエッジは以前のイベントから後のイベントに行かなけ 米が鶏とは別のイベントで購入されたと仮定すると、食料品の買い物イベントには、互いに接続されていないが、食べ物を準備するイベントに収束する二つの別々のエッジがあるだろう。

‘非環式’は、グラフのある点から始めて、辺をたどって戻ってくることが不可能であることを意味します。 サイクルが円のように元の出発点に戻ってくるのに対し、非循環グラフは線形方向に移動し続け、出発点に戻ることはありません。 以前のchicken and rice dinnerの例を続行するには、グラフを逆方向に移動する必要があるため、米の購入から食品の準備、鶏肉の購入までグラフ上を移動することはで あなたがまだそれを購入していない場合は、鶏肉を準備することは不可能です。

Dagは、条件依存性をモデル化することを目的としたベイジアンネットワークの確率的なグラフィカル表現です（例えば、食事を食べることは最初に準備することに依存します）。

いくつかの暗号化通貨は、トランザクションを処理して検証するために、ブロックチェーンのデータ構造ではなくDagを使用します。 ブロックチェーンでは、ネットワーク内のすべてのノードが同じ単一のブロックチェーン上に構築され、各ブロックはその前に来たものを参照します。 この構造の可能性のある欠点は、単一のブロックに収まるトランザクションが非常に多く、特定の時間に検証できるブロックが非常に多いため、ネッ DAGネットワークでは、トランザクションはブロックにグループ化されるのではなく、相互に直接リンクされ、トランザクションは他のトラン その結果、トランザクションスループットのボトルネックが軽減されます。