18、密码学中格的两面性

密码学中格的两面性

1. 引言

RSA可视为Coppersmith单变量模多项式方程定理的较弱版本。本文后续将介绍格的基本定义、算法问题、复杂度结果、算法结果,以及格规约在寻找多元线性方程小根方面的应用。

2. 格问题
2.1 定义
  • 格的定义 :格是$\mathbb{R}^n$的离散(加法)子群,$\mathbb{Z}^n$的子群是整数格。格也可定义为一组线性无关向量的所有整数线性组合,即$L = \left{\sum_{i = 1}^{d}n_ib_i | n_i \in \mathbb{Z}\right}$,其中$b_i$在$\mathbb{R}$上线性无关,这组向量$b_i$称为格基。
  • 格的维度 :所有基的元素个数相同,记为$\dim(L)$,称为格的维度(或秩),它等于格所张成的向量子空间$\text{span}(L)$的维度。
  • 格的体积 :当$\dim(L) \geq 2$时,格有无限多个基,任意两个基通过某个幺模矩阵(行列式为$\pm1$的整数矩阵)相关联,所有基共享相同的格拉姆行列式$\det_{1\leq i,j\leq d}\langle b_i, b_j\rangle$。格的体积$\text{vol}(L)$(或行列式)定义为该格拉姆行列式的平方根,对应于由$b_i$张成的平行六面体的$d$维体积。在全维格($\dim(L) = n$)的重要情况下,体积等于任何格基行列式的绝对值。如果格是整数格,体积还等于$L$在$\mathbb{Z}^n$中的指数$[\ma
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究”展开,重点探讨了改进粒子群算法(PSO)在无人机三维路径规划中的应用,并与传统遗传算法(GA)和标准粒子群算法进行了对比分析。研究通过Matlab代码实现,构建了复杂地形环境下的路径规划模型,验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和避障能力方面的优越性能。文中详细介绍了算法的改进策略,如引入惯性权重调整、速度限制和种群多样性机制,以克服早熟收敛等问题,提升全局搜索能力。同时,研究涵盖了路径规划中的约束条件建模,如飞行高度、转弯角度和威胁规避等,确保路径的安全性与可行性。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法应用的工程技术人员,尤其适合正在开展相关课题研究或撰写论文的硕博学生。; 使用场景及目标:①掌握改进粒子群算法在无人机路径规划中的具体实现方法;②理解遗传算法与粒子群算法在路径规划中的性能差异;③学习如何在Matlab中建模复杂环境并实现智能优化算法的仿真;④为科研项目、课程设计或学术论文提供可复现的代码参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,逐步调试并理解算法流程,重点关注算法改进部分的实现细节。同时,可尝试将该方法迁移至其他路径规划场景(如多无人机协同、动态环境规划)以拓展应用范围,提升科研创新能力。
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