24、扭曲爱德华兹形式椭圆曲线上的配对计算

扭曲爱德华兹曲线配对计算研究

扭曲爱德华兹形式椭圆曲线上的配对计算

1. 引言

曲线配对在密码学协议中有着广泛的应用,如一轮三方密钥交换、基于身份的加密等。为了实现这些协议,拥有配对友好的曲线和高效的配对算法至关重要。目前,所有的配对算法都使用更为人熟知的魏尔斯特拉斯(Weierstraß)形式的椭圆曲线。

爱德华兹(Edwards)引入了一种新的椭圆曲线形式,并给出了优雅的加法规则。伯恩斯坦(Bernstein)和兰格(Lange)展示了爱德华兹形式椭圆曲线在密码学中的实用性,它具有完整统一的加法公式,能有效抵抗侧信道攻击,并且他们还开发了使用射影和倒易坐标进行加倍、加法和混合加法的高效显式公式。

然而,基于配对的密码学协议需要同时进行标量乘法和配对计算。虽然爱德华兹形式曲线在标量乘法上有优势,但配对计算仍是问题。这就引发了一系列问题:能否直接在爱德华兹形式上进行配对计算?与转换为魏尔斯特拉斯形式后再计算配对相比,成本如何?直接在爱德华兹形式上计算配对是否有优势?

2. 预备知识和符号
  • 符号说明 :本文中,$p$ 表示大于 3 的素数,$q$ 表示奇素数幂,基数为 $q$ 的有限域记为 $F_q$。
  • 椭圆曲线形式
    • 魏尔斯特拉斯形式 :椭圆曲线方程为 $y^2 = x^3 + a_2x^2 + a_4x + a_6$,其中 $a_2, a_4, a_6 \in F_q$。
    • 爱德华兹形式 :椭圆曲线方程为 $x^2 + y
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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