28、椭圆曲线与密码学:Weil配对的应用及相关算法

椭圆曲线与密码学:Weil配对的应用及相关算法

1. 引言

椭圆曲线在密码学领域有着广泛的应用,如椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)在密钥交换和加密算法中起着关键作用。Weil配对作为椭圆曲线密码学中的重要工具,不仅可以用于解决ECDLP,还能实现一些创新的密码学应用,如三方Diffie - Hellman密钥交换和基于身份的公钥密码系统。本文将深入探讨这些应用,并结合具体例子进行说明。

2. MOV方法求解ECDLP

2.1 示例

考虑曲线 $E$,素数 $p = 547$,点 $P = (67, 481)$ 和 $Q = (167, 405) \in E(F_{547})$。通过失真映射得到 $\varphi(Q) = (380, 405i)$,随机选取点 $S = (402 + 397i, 271 + 205i) \in E(F_{547^2})$ 来计算:
$\hat{e} {547}(P, Q) = e {547}(P, \varphi(Q)) = \frac{368 + 305i}{348 + 66i} \cdot \frac{320 + 206i}{175 + 351i} = 530 + 455i \in F_{547^2}$
已知 $\hat{e} {137}(P, P) = 37 + 452i$,则需要在 $F {547^2}$ 中求解离散对数问题(DLP):
$(37 + 452i)^n = 530 + 455i$
该DLP的解为 $n = 83$,根据MOV算法,$n = 83$ 也是ECDLP的解,可通过验证 $Q = 83P$ 来确认。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值