12、蒙哥马利乘法及RNS蒙哥马利乘法算法详解

蒙哥马利乘法及RNS蒙哥马利乘法算法详解

1. 蒙哥马利乘法概述

蒙哥马利乘法(MMM)在模乘运算(MM)中极为有用且有趣,至今它在提升效率方面表现卓越。在计算蒙哥马利乘法时,我们需要计算蒙哥马利积。

蒙哥马利积的计算如下:
需要计算 (X\cdot Y(\bmod m)),其中 (X, Y < m)。我们有蒙哥马利约化元素 (p),满足 (GCD(m, p) = 1),则蒙哥马利积可以表示为:
(MonProd(X, Y) = X × Y × p^{-1}(\bmod m))

若 (p) 选为 2 的幂次会更优,因为这样能通过简单的移位和加法操作高效执行,从而提高数学运算(如除法和乘法)的速度。

蒙哥马利乘法的执行方式可分为两大类:
- 乘法和约化分开进行。
- 约化和乘法集成进行。

集成程度取决于约化和乘法之间的切换,切换次数可多可少。此外,扫描操作数和乘积也是一个重要因素,具体有以下几种扫描方式:
1. 独立操作数扫描
2. 少切换操作数扫描
3. 高切换操作数扫描
4. 高切换乘积扫描
5. 少切换混合扫描

蒙哥马利积进一步用于蒙哥马利乘法,在密码系统的各种应用中发挥作用。当选择 (p = 2^k),使得 (m) 为 (k) 位整数(即 (2^{k - 1} \leq m < 2^k)),且 (p) 和 (m) 互质时,从相关算法步骤可得:
(R’ = (X’Y’)p^{-1}(\bmod m))
(T p^{-1} = (T + T (-m)^{-1}(\bmod p) m)/p(\bmod

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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