15、椭圆曲线密码学中的大度数同源评估与配对计算

椭圆曲线密码学中的大度数同源评估与配对计算

1. 大度数同源评估

在椭圆曲线的研究中,大度数同源的评估是一个重要的课题。让我们以一条具有特定性质的椭圆曲线 (E) 为例,它有 (10^{20} + 39) 个点,其自同态环 (\text{End}(E)) 同构于 (O_{\Delta}),其中 (\Delta = -3635)。

1.1 理想与同源的构建

  • 素数 (l = 10^{21} + 117 = \text{nextprime}(10^{21})) 在 (O_{\Delta}) 中分裂,我们选取 (O_{\Delta}) - 理想 (L = (l, \pi_p + 469155077064851443344)),这里的 (\pi_p) 是弗罗贝尼乌斯态射在归一化同构 (\text{End}(E) \sim \longrightarrow O_{\Delta}) 下的像。
  • 不整除 ([\text{End}(E) : \mathbb{Z}[\pi_p]] = 3^4 \cdot 19^2 \cdot 31^2 \cdot 1999^2) 且在 (O_{\Delta}) 中分裂的最小素数是 37,并且有 (\text{Pic}(O_{\Delta}) \sim = \mathbb{Z}/10\mathbb{Z} \sim = \langle [p_{37}] \rangle),其中 (p_{37} = (37, \pi_p + 15))。经过简单计算可得 (L = p_{37}(\alpha)),其中 (\alpha = \frac{-2947049\pi_p - 708893381093724965}{3 \cdot 19 \cdot
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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