6、椭圆曲线中的奇异曲线与模运算研究

椭圆曲线中的奇异曲线与模运算研究

1. 奇异曲线的引入与基本性质

在椭圆曲线的研究中,我们通常假设方程 (y^{2}=x^{3}+Ax + B) 中的三次多项式 (x^{3}+Ax + B) 有不同的根。然而,当出现重根时,情况变得十分有趣。此时,椭圆曲线的加法运算会转变为域 (K) 中元素的加法,或者 (K^{\times}) 中元素的乘法,甚至是 (K) 的二次扩张中的元素乘法。这意味着,针对椭圆曲线群 (E(K)) 设计的算法,例如用于解决离散对数问题的算法,可能也适用于这些更为常见的情况。

奇异曲线在将定义在整数上的椭圆曲线对各种素数取模时自然出现。下面我们分别讨论三次多项式有三重根和二重根的情况。

1.1 三次多项式有三重根的情况

当 (x^{3}+Ax + B) 在 (x = 0) 处有三重根时,曲线方程为 (y^{2}=x^{3})。点 ((0,0)) 是该曲线上唯一的奇异点,因为过该点的任何直线与曲线最多只有一个其他交点。如果将 ((0,0)) 包含在群中会产生问题,所以我们将其排除。剩余的点记为 (E_{ns}(K)),它们构成一个群,群运算规则与三次多项式有不同根时的定义方式相同。需要验证的是,两个点的和不能是 ((0,0)),由于过 ((0,0)) 的直线与曲线最多只有一个其他交点,所以过两个非奇异点的直线不会经过 ((0,0))。

有如下定理:
设 (E) 为曲线 (y^{2}=x^{3}),(E_{ns}(K)) 是该曲线上坐标在 (K) 中的非奇异点,包括点 (\infty=(0:1:0))。定义映射 (E_{ns}(K)\to K),((x,y)\to\frac{x}{y}),(\infty\to

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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