2、加密、纳米技术与几何计算的前沿探索

加密、纳米技术与几何计算的前沿探索

在当今的科技领域,加密技术、电子纳米技术以及几何计算在不确定环境下的高效更新策略等方面都有着重要的研究价值。下面将为大家详细介绍这些领域的相关知识。

超加密与永恒秘密

超加密是一种重要的加密方式,它能在一定条件下保障信息的绝对语义安全。在基本形式上,一些加密方案如 [AR99]、[ADR02]、[DR02]、[Mau92] 的工作流程如下:
1. 密钥与公开随机串的使用
- Alice 和 Bob 利用一个公开可访问的 n 位随机串 α,其中对于固定的 γ < 1,γn 大于对手 AD 的存储容量上限 B。在实际应用中,α 可能是卫星系统持续生成并发送下来的一系列公开随机串 α1, α2, … 中的一个,每个串长度为 n,所有人都可获取。
- Alice 和 Bob 共享一个随机选择的秘密密钥 s。
2. 加密与解密过程
- 为了传输加密消息 M(|M| = m),Alice 和 Bob 监听或已监听了某个 α = αi(可能是之前发送的 αi),并利用 s 创建一个共同的一次性密码本 X(s, α)。在 [AR99]、[ADR02]、[Mau92] 方案中,计算 X(s, α) 只需要快速的异或(XOR)操作,且 Alice 和 Bob 所需的内存空间非常小。
- Alice 将 M 加密为 C = M ⊕ X(s, α),Bob 通过 M = C ⊕ X(s, α) 对 C 进行解密。
- 每个 α 仅使用一次,但多个发送/接收对可以同时使用同一个 α 而不降低安全性。
3.

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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