26、有限域多项式上的高效模约简与乘法算法

有限域多项式上的高效模约简与乘法算法

1. 多项式除法与商计算

在IFq[x]中,我们可以进行如下的多项式除法表示。对于多项式$U(x)$和$x^p$,有:
$\frac{U(x)}{x^p} = \Phi_{\alpha}(x) + \frac{\phi_{p - 1}(x)}{x^p}$
其中,$\Phi_{\alpha}(x)$是商,$\phi_{p - 1}(x)$是余数。

同样,对于$x^{p + \beta}$和$N(x)$,有:
$\frac{x^{p + \beta}}{N(x)} = \Lambda_{\beta}(x) + \frac{\lambda_{p - 1}(x)}{N_p(x)}$
这里,$\Lambda_{\beta}(x)$是商,$\lambda_{p - 1}(x)$是余数。

进而可以得到$Q(x)$的表达式:
$Q(x) = \left\lfloor\frac{U(x)}{x^p} \cdot \frac{x^{p + \beta}}{N(x)} \cdot x^{\beta}\right\rfloor$
经过一系列推导,当$\beta \geq \alpha$时,第二项为零,此时:
$Q(x) = \left\lfloor\Phi_{\alpha}(x)\Lambda_{\beta}(x)x^{\beta}\right\rfloor = \left\lfloor\left\lfloor\Phi_{\alpha}(x)\right\rfloor\left\lfloor\Lambda_{\beta}(x)\right\rfloor x^{\beta}\right\rfloor$

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)的数据驱动建方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建,并实现高精度的型预测控制(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、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的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐块分析实现流程,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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