7、双线性群中的假设与Uber假设家族解析

双线性群中的假设与Uber假设家族解析

在双线性群的研究领域中,存在着多种重要的假设,这些假设在密码学方案的设计与安全性证明中扮演着关键角色。下面将详细介绍几种常见的假设以及Uber假设家族的相关内容。

1. SDH相关假设
  • Modified SDH :SDH假设的一种较弱表述。在实例中,不给出 $g$ 的 $\ell + 1$ 次 $\alpha$ 幂序列,而是给出 $\ell$ 对 $\langle w_j, g^{1/(\alpha + w_j)}\rangle$,其中 $w_j$ 是从 $F_p$ 中随机选取的。
    • 实例 :$g, g^{\alpha} \in G$ 以及 $\ell - 1$ 对 $\langle w_j, g^{1/(\alpha + w_j)}\rangle \in F_p \times G$,$\ell$ 为固定参数。
    • 目标 :找到另一对 $\langle w, g^{1/(\alpha + w)}\rangle \in F_p \times G$。
  • Hidden SDH :对Modified SDH的进一步变化,不直接给出 $w_j$,而是将其隐藏在指数中,如 $g^{w_j}$。为防止简单攻击,需要在两个指数 $g^{w_j}$ 和 $h^{w_j}$ 中隐藏 $w_j$。
    • 实例 :$g, g^{\alpha}, g^{\b
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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