2、密码学入门:解密加密世界的奥秘

密码学入门:解密加密世界的奥秘

在当今数字化时代,信息安全至关重要,而密码学作为保障信息安全的核心技术,其重要性不言而喻。然而,对于许多初学者来说,密码学可能充满了神秘和误解。本文将为你揭开密码学的神秘面纱,澄清常见的误解,并深入介绍加密过程的基本概念。

常见误解澄清

在深入了解密码学之前,我们需要澄清一些常见的误解:
1. 加密不可破解 :这是一个普遍存在的误解。实际上,在大多数情况下,只要攻击者投入足够的时间和精力,加密数据是可以被破解的。关键在于,当信息被破解时,它可能已经失去了价值,或者攻击者可能会放弃尝试。
2. 所有加密方式都一样 :不同的加密方式在强度、有效性和实用性方面存在很大差异。加密过程的许多方面都会影响其效果,因此选择合适的加密方式至关重要。
3. 混淆即加密 :加密是一个系统且逻辑严密的过程,用于保护数据安全。它并非简单的混淆,而是通过精确的算法和规则来实现。
4. 只有数学家才能理解加密 :虽然加密的细节基于复杂的数学算法,但作为密码学的学习者和实践者,我们无需深入了解这些复杂的数学知识,只需将其作为加密功能的基础和框架即可。
5. 加密需要计算机 :在计算机出现之前,就已经存在许多优秀的密码系统。例如,维吉尼亚密码(Vigenère cipher)在长达约300年的时间里被广泛使用,包括美国内战时期,它并不需要强大的计算系统。
6. 加密很难 :加密在涉及高阶数学和逻辑时确实复杂,但并非每

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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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