61、基于线性码的通用完美安全消息传输

基于线性码的通用完美安全消息传输

1. 对手结构与路径分析

对手结构 A 具有特定性质:对于每个集合 A ∈ 2P,如果存在两个节点 v1, v2 ∈ A 且 v1, v2 ∈ Li(1 ≤ i ≤ τ),那么 A ∉ A;否则 A ∈ A。这意味着对手 E 最多能控制每一层的一个节点。

在图 G2 中,发送者 S 和接收者 R 是 2A - 连通的,但移除任意一条边后,它们就变成 2A - 分离的。关键路径 |W ∗| = 3τ,因为关键路径是每层恰好有一个节点的所有路径。可以发现,|W ∗| 相对于网络规模(9τ - 3)是指数级的。

由于不同连通性相同的图中路径数量差异显著,若通过图中的路径执行 PSMT 协议,无法根据网络规模确定其传输复杂度(TC),因此需要根据关键路径数量来确定 TC,这就需要对对手结构进行重新刻画。

一般来说,对手结构中的参与者被视为网络图中的节点,记为 AV。给定关键路径集合 W,定义新的对手结构 AW,使得 |AW| = |AV|,并且对于每个 AV ∈ AV,都有一个对应的 AW ∈ AW,其中 AW 由 W 中经过 AV 中节点的所有路径组成。显然,如果 S 和 R 是 dAV - 连通的,那么它们在 W 上是 dAW - 连通的。后续将使用 AW 作为对手结构,即 A = AW,对手结构的参与者是网络图的关键路径。

2. 对先前结果的改进

设 n = |W| 为关键路径的数量,A 是关于这 n 条路径的对手结构。先前的协议对 PSMT 有不同的刻画,因此直接比较它们的 TC 与当前结果并不容易,需要比较决定协议 TC 的三个参数 (n, |A|, h)。虽然不知道 h 的严格上

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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