28、寻找亏格为2曲线雅可比矩阵ℓ - 挠子群的生成元

寻找亏格为2曲线雅可比矩阵ℓ - 挠子群的生成元

1. 引言

早期,Koblitz提出使用椭圆曲线构建公钥密码系统,之后为了得到更广泛的曲线类和可能更大的群阶,又提议使用超椭圆曲线的雅可比矩阵。自Boneh和Franklin利用椭圆曲线上的Weil对提出基于身份的密码系统后,配对在密码学中备受关注,研究自然延伸到超椭圆曲线的雅可比矩阵上的配对。

Galbraith等人对超椭圆曲线雅可比矩阵上的配对研究进行了综述,发现对于大多数应用,椭圆曲线能提供更高效的解决方案。不过,若能充分利用超椭圆曲线雅可比矩阵的全挠子群,尤其是在需要三个或更多生成元的配对密码应用中,会使基于超椭圆曲线雅可比矩阵的配对密码学变得有趣。这就引出了如何高效选择特定子群中的点的问题。

之前,Freeman和Lauter描述了一个概率算法来确定雅可比矩阵中阶为ℓ的子群的生成元,但该算法不完整,输出不一定是真正的生成集,即便输出是生成集,也不一定是该子群的基。另外,有一种基于Tate对的算法可确定雅可比矩阵中阶为m(m整除q - 1)的点的子群的基,其关键步骤是对一组随机选择的点进行“对角化”,但这依赖于求解离散对数问题,而在一般情况下,求解雅可比矩阵中阶为m的点的子群中的离散对数问题是不可行的,所以该算法通常不适用。

2. 研究结果

本文将之前基于Tate对的算法推广到素数阶ℓ(ℓ不整除q - 1)的子群。为实现这一推广,需要改变“对角化”步骤。研究发现,雅可比矩阵JC上的q - 幂Frobenius自同态在JC[ℓ]上的矩阵表示可以明确描述,这使得能够明确描述Weil对在JC[ℓ]上的矩阵表示。

Miller曾使用Weil对确定有限域上椭圆曲线E(I

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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