12、量子密码破解:何时到来及如何准备

量子密码破解:何时到来及如何准备

1. 彼得·肖尔算法的真实性

彼得·肖尔算法是真实存在的。若该算法未在现实世界中应用,无法快速分解大质数方程,那么传统公钥密码和其他密码在可预见的未来仍会是安全的。尽管到目前为止,使用肖尔算法的量子计算机尚未分解大质数方程,但它们已证明该算法的运行方式与肖尔的预测完全一致。2001 年,IBM 的早期量子计算机就使用肖尔算法分解了一个质数方程。这表明我们只需更多稳定的量子比特,就能解决非常大的质数方程。肖尔算法被验证为真,也意味着它所依赖的其他量子算法,如傅里叶变换,也是准确无误的。

2. 稳定量子比特的数量

目前,我们没有足够的稳定量子比特,这是当前量子计算领域的关键难题。运行肖尔算法分解任何质数方程需要 (2 × n) + 3 个稳定量子比特,其中 n 是要破解的密钥位数。例如,要破解 2048 位的 RSA 密钥,需要 4099 个稳定量子比特;要破解 4096 位的 RSA 密钥,则需要 8195 个稳定量子比特。而且,这些稳定量子比特需要在合适的计算机上运行,肖尔算法在量子退火计算机上的作用相对有限。截至目前,我们拥有的通用量子比特数量不足 100 个,且这些量子比特的稳定性也未达到要求,与所需的超过 4000 个稳定量子比特(某些计算甚至可能需要 40 亿个包括辅助量子比特在内的总量子比特)相差甚远。不过,人类具有强大的创造力。一旦攻克了某个困难的硬件难题,我们就能大量制造相关产品。例如,二战期间,艾伦·图灵及其团队发明了第一台真正可用的计算机,随后又制造了数百台。同样,制造第一个超稳定量子比特是最困难的,而从一个发展到数十亿个则相对容易。

与此同时,许多科学家正在对肖尔算法进行因式分解优化,以减少所需的量子比

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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