37、特征为 2 和 3 的域上修改后的 Tate 对的硬件加速

特征为2和3的域上Tate对优化

特征为 2 和 3 的域上修改后的 Tate 对的硬件加速

在密码学领域,Tate 对是一种重要的双线性映射,在基于身份的加密、短签名等密码学方案中有着广泛的应用。本文将详细介绍特征为 2 和 3 的域上修改后的 Tate 对的计算方法及相关优化。

1. 基础概念

在特征为 2 的域 (F_{2^m}) 上,对于椭圆曲线 (E(F_{2^m})[\ell]) 上的点 ((x, y)),(F_{2^{4m}}) 中的元素 (s) 和 (t) 满足 (s^2 = s + 1) 和 (t^2 = t + s)。这使得 (F_{2^{4m}}) 可以表示为 (F_{2^m}) 的扩展域,基为 ((1, s, t, st)),即 (F_{2^{4m}} = F_{2^m}[s, t] \cong F_{2^m}[X, Y]/(X^2 + X + 1, Y^2 + Y + X))。

函数 (f_{T’,P’}) 是 (F_{2^m}(E)) 中的元素,其中 (F_{2^m}(E)) 表示曲线的函数域,其定义为:
[
f_{T’,P’} : E(F_{2^{4m}})[\ell] \to F_{2^{4m}}^*
]
[
\psi(Q) \to
\left(
\prod_{i = 0}^{\frac{m - 1}{2}}
g_{[2^i]P’}(\psi(Q))^{2^{\frac{m - 1}{2} - i}}
\right)
l_{P’}(\psi(Q))
]

其中:
- 点加倍公式
[
[2^i]

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值