12、高置信度的模 4 余 1 整数的概率素性测试

高置信度的模 4 余 1 整数的概率素性测试

在数论领域,素性测试是一个重要的研究方向。本文将详细介绍一种针对模 4 余 1 整数的高置信度概率素性测试方法,包括其原理、性能分析以及概率估计等方面。

1. 算法基础与相关定义
  • epsp 与 spsp 的关系 :对于满足 $\left(\frac{a}{n}\right)= - 1$ 的情况,任何 epsp(a) 实际上已经是 spsp(a)。
  • Atkin 算法 :当 $d = 1$ 时,上述算法由 Atkin 提出,它构成了一种针对 $n\equiv5\pmod{8}$ 素数的确定性开方算法。
  • 推论 1 :若一个合数 $n$ 通过了所提出的测试,在 $n\equiv5\pmod{8}$ 的开方算法中,有 $\alpha(P, Q)^{\frac{n + 1}{2}}\equiv\pm a^{\frac{n + 1}{2}}\pmod{n}$;在基于 Shanks 的开方算法中,该值同余于 $\pm a\pmod{n}$。并且在两种情况下,都有 $\alpha(P, Q)^{n + 1}\equiv\alpha(P, Q)^{n + 1}\equiv Q\pmod{n}$。
2. 性能分析
2.1 QF - 基于部分的评估

QF 部分可以仅通过 $V$ - 函数进行评估。利用恒等式 $V_{2k}(P, 1)=V_{k}(P, 1)^2 - 2$ 和 $V_{2k + 1}(P, 1)=V_{k}(P, 1)V_{

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。该型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了型的预测精度与泛化能力,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,突出其在科研与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编程经验的校研究生、科研人员及从事预测建的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与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型与贝叶斯优化相结合,提升型性能;③掌握Matlab环境下深度学习型搭建与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块与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。
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