38、Scantegrity II:实现最佳抗胁迫性的投票系统

Scantegrity II:实现最佳抗胁迫性的投票系统

1. 引言

在投票系统中,抗胁迫性是一个至关重要的特性,它能确保选民的投票意愿不被外界胁迫所左右。今天我们要探讨的Scantegrity II系统,就是一个在抗胁迫性方面表现出色的投票系统。

2. 理想协议的抗胁迫水平

理想协议的抗胁迫水平(δ)与诚实选民数量、候选人数量以及选民选择的概率分布有关。以下是不同情况下的抗胁迫水平示例:
| 候选人情况 | 概率分布 |
| — | — |
| 5 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = 0.2, p_2 = 0.05, p_3 = p_4 = p_5 = 0.15) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = 0.1, p_2 = 0.6) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = p_2 = 0.35) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.0, p_1 = p_2 = 0.5) |

在这些情况下,被胁迫选民的目标是投票给候选人 1。通过分析这些数据,我们可以了解到不同参数对理想协议抗胁迫水平的影响。

3. Scantegrity II 系统概述

Scantegrity II 系统的参与者除了选民之外,还包括以下几类:
- 工作站(WSt) :投票过程的核心组件,控制着一个公告板,用于广播消息,所有人都可以读取公告板上的信息。工作站还包含一个扫描仪和一个伪随机数生成器(PRNG)。
- 审计员(aud1, …, audt) </

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线系统近似为线系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线系统中的可行与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线受控动力系统的线预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限的认识。
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