1、密码学中的椭圆与超椭圆曲线研究

密码学中的椭圆与超椭圆曲线研究

在密码学领域,超椭圆曲线和椭圆曲线的研究一直是热点。本文将围绕相关会议及研究进行介绍。

会议概况

SAC 2008 是第 15 届年度密码学特定领域研讨会,于 2008 年 8 月 14 - 15 日在加拿大新不伦瑞克省萨克维尔的蒙特爱立森大学举行。这是该研讨会首次在新不伦瑞克省举办,也是第二次在加拿大大西洋省份举办。此前的 SAC 研讨会曾在多个大学举办,如皇后大学、卡尔顿大学、滑铁卢大学等。

研讨会的目的是为密码学研究人员提供一个轻松的氛围,以展示和讨论当前感兴趣的特定领域的新成果。从 2008 年开始,SAC 与国际密码学研究协会(IACR)合作举办。此次研讨会有两个重要事件:
- 主题修订 :对研讨会的固定主题表述进行了修订,考虑了以往研讨会论文中出现的趋势,同时保持了系列的原始精神。三个固定主题为:
- 对称密钥原语和密码系统的设计与分析
- 对称和公钥算法的高效实现
- 应用密码学的数学和算法方面
- 投稿数量增加 :共收到来自国际作者的 99 篇技术论文投稿,其中 27 篇被接受在研讨会上展示,接受率较往年有所降低。此外,还邀请了两位演讲者进行报告:
- Jacques Patarin 作了关于“系数 H”技术的 Stafford Tavares 讲座。
- Joseph Silverman 作了关于提升和椭圆曲线离散对数问题的讲座。

会议的组织工作由 SAC 组织委员会和 AceCrypt 负责,与 IACR 合作。以下是相关组织人员:
|组织类型|人员| <

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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