21、密码学中格的两面性

密码学中格的两面性

1. 单变量多项式方程与Coppersmith定理

当参数 (h) 趋于无穷大时,其上界的极限为 (\frac{1}{\sqrt{2N^{1/\delta}}})。通过对 (h) 进行适当选择,可以得到相关定理。这一结果具有实际应用价值,例如在攻击使用非常低的公钥指数的RSA加密时就可以发挥作用。

1.1 定理局限性

如果多项式 (P(x) = x^{\delta} + c),则相关定理较为简单。并且,对于所有多项式和所有模数 (N),无法期望改进 (N^{1/\delta}) 这个自然边界。例如,对于多项式 (P(x) = x^{\delta}) 和 (N = p^{\delta})(其中 (p) 为素数),(P \bmod N) 的根是 (p) 的倍数,因此很难找到所有略大于 (N^{1/\delta} = p) 的小根。不过,如果只寻找模 (N) 的最小根,在特定模数(如已知分解且没有太小因子的无平方因子的 (N))下,使用SVP - oracle可以改进 (N^{1/\delta}) 这个边界,但即使在这种情况下,寻找模根仍然可能很困难,因为模根的数量可能与 (N) 的素因子数量呈指数关系。

2. 多变量模方程

定理可以启发式地扩展到多变量多项式模方程。以寻找 (P(x, y) \equiv 0 \pmod{N}) 的所有小根为例,其中 (P(x, y)) 的总次数为 (\delta),且至少有一个最高总次数的首一单项式 (x^{\alpha}y^{\delta - \alpha})。

2.1 求解步骤

  1. 选择参数和多项式
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,从而将非线性优问题转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-牛顿迭代优以进一步提高估计精度。该过程通过最小重投影误差来优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处理确保满足旋转矩阵的束条件。 该实现方案特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!
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