14、评估大度数同源的方法与实践

评估大度数同源的方法与实践

在椭圆曲线密码学等领域,评估同源(isogeny)是一个重要的研究内容。同源是椭圆曲线之间的一种特殊映射,在密码学的安全性和效率方面有着重要的应用。本文将详细介绍评估大度数同源的相关方法和算法,包括小度数同源的评估方法、大度数同源的计算策略以及具体的示例。

1. 基本概念

在深入探讨具体的评估方法之前,我们需要了解一些基本概念。

对于一个可分同源 $\phi: E \to E’$,其核 $C$ 并不能唯一确定 $\phi$。因为如果将 $\phi$ 与一个同构 $E’ \sim \to E’‘$ 复合,核是不变的。为了跟踪同构,我们选择 $E$ 和 $E’$ 的魏尔斯特拉斯方程,并注意到 $E’$ 的不变微分的拉回 $\phi^ (\omega_{E’})$ 等于 $E$ 的不变微分 $\omega_E$ 的常数倍。如果 $\phi^ (\omega_{E’}) = \omega_E$,则称同源 $\phi$ 是归一化的。

一个阶为 $l$ 的子群 $C \subset E[l]$ 定义了一个唯一的椭圆曲线 $E’$,使得存在一个以 $C$ 为核的归一化同源 $E \to E’$。这个同源在曲线 $E’$ 的自同构下是唯一确定的。我们可以得出,子群 $C \subset E[l]$ 确定了一个定义良好的映射 $E \to E’/Aut(E’)$,其中商 $E’/Aut(E’)$ 同构于射影直线 $\mathbb{P}^1$。在实际应用中,我们通常将点 $P \in E’(F_q)$ 映射到它在 $\mathbb{P}^1(F_q)$ 中的 $x$ 坐标。如果 $E’$ 的自同态环是 $\mathbb{Z}[i]

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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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