34、配对计算中避免全扩展域算术的策略

配对计算中避免全扩展域算术的策略

在配对计算中,提高效率是一个关键目标。本文将深入探讨如何通过优化算法来避免全扩展域算术,从而提升配对计算的速度。

1. 增加 (n) 的代价与收益

增加 (n) 会使计算函数 (f^ ) 的公式复杂度上升。随着 (n) 增大,(f^ ) 的显式形式规模迅速增长,需要更多操作来计算。不过,这些操作是在全扩展域的较小子域中进行的,计算成本更低。如果在 (F_{p^k}) 的较小子域中计算更复杂的线函数乘积 (f^*) 的代价,小于在 (F_{p^k}) 本身节省的成本,就能显著加快配对计算。

2. Miller 2n - 元组加法算法

以下是 Miller 2n - 元组加法算法的详细步骤:

Algorithm 2. Miller 2n - tuple - and - add Algorithm
Input: R, S, m = (m_{l - 1}...m_1, m_0)_{2^n}, and the necessary precomputed values of w[R] where w < 2^n.
Output: f_{m,R}(S).
1: T ← R, f ← 1.
2: Compute function f^+ as the product described in (5) with w = m_{l - 1}.
3: f ← f · f^+.
4: T ← T + [m_{l - 1}]R.
5: for i = l - 2 to 0 do
6: Compute function f^* in t
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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