58、高效加速Koblitz曲线标量乘法及多智能体系统状态约束下的共识问题研究

高效加速Koblitz曲线标量乘法及多智能体系统状态约束下的共识问题研究

1. Koblitz曲线标量乘法相关研究

在椭圆曲线密码学中,标量乘法是一个核心操作,其效率直接影响到整个密码系统的性能。对于Koblitz曲线,它是定义在 $F_2$ 上的椭圆曲线,形式为 $E_a : y^2 + xy = x^3 + ax^2 + 1$,其中 $a \in {0, 1}$。

  • Koblitz曲线基础性质
    • 若 $d|m$,则 $E_a(F_{2^d})$ 是 $E_a(F_{2^m})$ 的子群,且 $#E_a(F_{2^d})|#E_a(F_{2^m})$。特别地,$#E_0(F_2) = 4$,$#E_1(F_2) = 2$,所以 $4|#E_0(F_{2^m})$,$2|#E_1(F_{2^m})$。当 $#E_a(F_{2^m}) = hn$($n$ 为素数,$h$ 满足 $h = \begin{cases} 4, & a = 0 \ 2, & a = 1 \end{cases}$)时,$#E_a(F_{2^m})$ 近似为素数,$h$ 称为余因子。NIST推荐了五条在二进制域上的Koblitz曲线,分别对应 $m = 163, 233, 283, 409, 571$。
    • Frobenius自同态定义为 $\tau : E(F_{2^m}) \to E(F_{2^m})$,$(x, y) \mapsto (x^2, y^2)$。由于在 $F_{2^m}$ 中平方运算相对廉价,Frobenius自同态可以高效计算。并且对于任意点 $P \in E_a(F_{2^m})$,有 $(
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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