16、利用埃尔米特标准型改进基于格的密码系统

利用埃尔米特标准型改进基于格的密码系统

1. 整数向量与埃尔米特标准型

如果 $v$ 是整数向量,那么 $v \bmod B$ 同样是整数向量。函数 $x \to (x \bmod B)$ 定义了一个从 $\mathbb{Z}^n$ 到 $P(B^*) \cap \mathbb{Z}^n$ 的映射。当 $B$ 为埃尔米特标准型(Hermite Normal Form,HNF)时,$w = v \bmod B$ 是一个满足 $0 \leq w_i < b_{i,i}$ 的整数向量。特别地,$w$ 大约可以用 $\sum_{i=1}^{n} \lg b_{i,i} = \lg(\det(L))$ 位来表示,这种表示本质上是最优的,因为 $\equiv_L$ 在 $\mathbb{Z}^n$ 上恰好诱导出 $\det(L)$ 个同余类。

2. 公钥基的选择

我们从一个私钥基 $R$ 开始,它是一个非常好的基,能够解决格 $L(R)$ 中的最近向量问题,从而实现消息解密。为了将其转换为一个对 $R$ 泄露最少信息的同一格 $L$ 的基,我们不采用对 $R$ 应用复杂随机变换来计算 $B$,而是将新密码系统的公钥设为 $R$ 的埃尔米特标准型 $B = HNF(R)$。由于 $HNF(R)$ 仅依赖于 $R$ 生成的格 $L(R)$,而非用于计算它的特定基 $R$,所以新公钥除了其生成的格 $L$ 之外,不会泄露私钥 $R$ 的任何信息。更正式地说,任何可以从 $B = HNF(R)$ 高效计算出的关于 $R$ 的信息,也可以从任何其他(可能是随机的)基 $B’$ 高效计算得出。这是因为如果 $B’$ 和 $R$ 生成相同的格 $L = L(B’) = L(R)$,那么 $B =

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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