31、加快亏格 2 超椭圆曲线配对计算速度

加快亏格 2 超椭圆曲线配对计算速度

在密码学领域,超椭圆曲线的配对计算是一个重要的研究方向。本文将介绍如何加快亏格 2 超椭圆曲线的配对计算速度,主要涉及米勒算法的优化、不同类型曲线的特点以及具体的实现技术。

1. 米勒算法基础版本

米勒算法是计算超椭圆曲线配对的基本算法,其基本版本如下:

Algorithm 1. Miller’s Algorithm for Hyperelliptic Curves (basic version)
IN: D1 ∈JC(Fqk)[n], D2 ∈JC(Fqk), represented by D1 and D2
with supp(D1) ∩supp(D2) = ∅
OUT: ⟨D1, D2⟩(qk−1)/n
n
1. f ←1, T ←D1
2. for i ←⌊log2(n)⌋−1 downto 0 do
3.
    ▷Compute T ′ and GT,T (x, y) such that T ′ = 2T −div(GT,T )
4.
    f ←f 2 · GT,T (D2), T ←[2]T
5. if ni = 1 then
6.
    ▷Compute T
    ′ and GT,D1(x, y) such that T
    ′ = T + D1 −div(GT,D1)
7.
    f ←f · GT,D1(D2), T ←T ⊕D1
8. Return f (qk−1)/n

这个算法的输入是两个除子 (D_1) 和 (D_2),输出是它们的配对结果。算法通过循环迭代,不断更新中间变量 (f) 和 (T),

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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