7、离散对数与迪菲 - 赫尔曼密钥交换:密码学的革命

离散对数与迪菲 - 赫尔曼密钥交换:密码学的革命

1. 公钥密码学的诞生

1976 年,惠特菲尔德·迪菲(Whitfield Diffie)和马丁·赫尔曼(Martin Hellman)发表了著名论文《密码学的新方向》。他们在文中提出了公钥加密系统的概念,并为这一新兴领域做出了开创性贡献。实际上,在这之前不久,拉尔夫·默克尔(Ralph Merkle)在伯克利的一门计算机科学本科课程项目中,就独立发现了一个基本问题,并发明了一种公钥构造方法,但当时并未得到广泛理解,他的论文《不安全信道上的安全通信》于 1982 年发表。

然而,公钥加密的概念最初是由詹姆斯·埃利斯(James Ellis)在英国政府通信总部(GCHQ)工作时发现的。埃利斯在 1969 年的这些发现被英国政府列为机密材料,直到 1997 年他去世后才被解密并公开。后来得知,GCHQ 的另外两名研究人员马尔科姆·威廉姆森(Malcolm Williamson)和克利福德·科克斯(Clifford Cocks),分别在迪菲、赫尔曼、里维斯特(Rivest)、沙米尔(Shamir)和阿德尔曼(Adleman)重新发现并公开传播之前,就发现了迪菲 - 赫尔曼密钥交换算法和 RSA 公钥加密系统。

迪菲 - 赫尔曼的这篇论文具有极其重要的意义,它奠定了一个新的数学/计算机科学领域的基本定义和目标,这个领域的存在依赖于当时新兴的数字计算机时代。他们在论文开篇就发出了“我们正站在密码学革命的边缘”的呼吁。

在《密码学的新方向》发表之前,美国的加密研究由国家安全局主导,该领域的所有信息都属于机密。直到 20 世纪 90 年代中期,美国政府将加密算法视为弹药,出口这些算法会被视为叛国罪。但最终,政府意识到阻止关于

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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