28、高效 ZHFE 密钥生成方法解析

高效 ZHFE 密钥生成方法解析

1. 系统方程分析

在相关系统中,方程的变量与集合 (A_{k}) 相关。当 (r = 2) 时,(A_{r - 1} = A_{1}),且 ((0, 1)) 是 (A_{1}) 中唯一形如 ((i, 1)) 的元素,此时系统中没有方程包含与 (A_{r - 1}) 和 (A_{r - 2}) 相关的变量;而当 (r > 2) 时,系统 (S) 中只有一个方程包含与 (A_{r - 1}) 和 (A_{r - 2}) 相关的变量,即 ((0, n - (r - 1) + 1, 1)) 方程。

若 (r \leq k < \frac{n}{2}),则 (\frac{n}{2} \leq n - k < n - k + 1 \leq n - 1)。此时,((1, 0, k)) 和 ((0, n - k + 1, 1)) 方程是系统 (S) 中仅有的包含与 (A_{k}) 和 (A_{k - 1}) 相关变量的方程;((0, 1, k + 1)) 和 ((1, n - k, 0)) 方程同样是系统 (S) 中仅有的包含与 (A_{k}) 和 (A_{k - 1}) 相关变量的方程。所有形如 ((s, i, j)) 且 ((i, j) \in A_{k}) 的方程都在系统 (S) 中,且它们仅包含与 (A_{k}) 相关的变量。

当 (k = \frac{n}{2}) 时,((1, 0, \frac{n}{2})) 和 ((0, 1, \frac{n}{2} + 1)) 方程是仅有的包含与 (A_{\frac{n}{2} - 1}) 和 (A_{\frac{n}{2}}) 相关变量的方程。并且,(s \in {0, 1}) 且 ((i,

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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