6、格罗弗算法应用于AES的量子资源估算及常见块加密模式的后量子安全分析

格罗弗算法应用于AES的量子资源估算及常见块加密模式的后量子安全分析

1. AES不同密钥长度的量子资源分析

在AES加密算法中,不同的密钥长度(AES - 128、AES - 192、AES - 256)在计算过程中所需的量子资源有所不同。
- AES - 192和AES - 256的反转过程 :对于AES - 192和AES - 256,反转过程在第5、9和12轮后进行,仅比AES - 128多需要128个量子比特。
- 计算轮数与量子比特需求 :计算AES - 128的全部10轮需要536个量子比特,计算AES - 192的12轮和AES - 256的14轮分别需要664个量子比特。
- 轮密钥异或操作 :每一轮的轮密钥异或操作可直接在输入上进行。若所需轮密钥已构建好,使用128个深度为1的CNOT门即可完成该轮;若轮密钥未构建好,需多次执行此过程。例如,AES - 128在w41的情况下最多需要执行11次,这会使深度和CNOT门数量最多增加11。

下面是不同AES密钥长度的量子资源估算表格:
| 密钥长度 | 阶段 | #T门 | #克利福德门 | T深度 | 总深度 | #量子比特 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| AES - 128 | 初始 | 0 | 0 | 0 | 0 | 128 |
| | 密钥生成 | 143360 | 185464 | 5760 | 12626 | 320 |
| | 10轮 | 917504

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与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与动态响应能力。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与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,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算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
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