11、量子计算如何打破当今的密码学以及何时会发生?

量子计算如何打破当今的密码学以及何时会发生?

超越肖尔算法

自肖尔算法提出以来,新创建的一些算法被宣称比它更快,例如 GEECM(https://en.wikipedia.org/wiki/Lenstra_elliptic - curve_factorization#Quantum_version_(GEECM) ),以及一项新宣布的进展(https://www.technologyreview.com/s/613596/how - a - quantum - computer - could - break - 2048 - bit - rsa - encryption - in - 8 - hours/ )。这意味着肖尔算法本质上为大质数方程分解速度设定了一个“下限”,很可能存在比肖尔算法预测更快且使用更少量子比特的解决方案。

此外,绝热量子计算机(属于量子退火计算机的一个子类)利用绝热计算和相关绝热定理来分解大质数。截至2019年,绝热量子计算机分解的大质数方程规模远远超过了使用肖尔算法的通用量子计算机。不过,大多数观察者认为,随着通用量子计算机不断改进,它们与肖尔算法结合将远远超越绝热量子计算机目前取得的早期进展,这有点像龟兔赛跑的困境。无论如何,许多不同类型的量子计算机和算法都在计算方面取得了很大进展,而这些进展大多指向了破解不同类型密码学的能力。

量子计算机可能打破当今大部分传统密码学的原因可归结为两个近乎现实的情况。首先,总体而言,量子计算机很可能在未来一两年内实现量子霸权,能够完成经典计算机难以完成的任务。那些依赖经典计算机相对“缓慢”来保护秘密的密码算法将变得不那么安全。其次,任何依赖大质数分解(或离散对数问题、椭圆曲线离散对数问题)来保护的密码,当量子计算机拥有足够稳

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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