18、NTRUSign:基于NTRU格的数字签名技术解析

NTRUSign:基于NTRU格的数字签名技术解析

1. 转置NTRU格

在特定条件下,当存在 (f, g, F, G) 使得 (f * G - F * g = q) 时,我们可以交换 (F) 和 (g) 的角色,考虑由以下矩阵行生成的 (R) - 模:
[
\begin{pmatrix}
f & F \
g & G
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
f & \frac{F - f * h’}{q} \
F & \frac{G - g * h’}{q}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
1 & h’ \
0 & q
\end{pmatrix}
]
其中 (h’ = f^{-1} * F \mod q),我们将这些行生成的 (R) - 模称为转置NTRU格。在转置格中,已知的最短向量形式为 ((f, F)),即第一个坐标非常小,第二个坐标相对较小,而非 ((f, g))(两个坐标都非常小)。这使得该格在签名操作中效率显著提高,签名操作仅涉及 (m) 与 (R) 的二元元素的乘法。

对于验证过程,我们可以在这个 (R) - 模中定义任意范数,但从标准中心欧几里得范数更改似乎没有优势。不过,签名的一个坐标比另一个小得多这一事实会影响记录分析。

2. 签名与验证
2.1 无扰动情况((B = 0))

当 (B = 0) 时,相关规范实际上是在 (R) - 模 (M_{h,q}) 的

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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