10、整数分解与离散对数算法解析

整数分解与离散对数算法解析

1. 整数分解算法

1.1 SQUFOF 算法

SQUFOF 算法是目前最强大的算法之一。对于一个待分解的数 $a$,该算法的运行时间约为 $a^{1/4}$。虽然这仍然是指数级的(以 $a$ 的位数衡量),但比其他方法要好一些。

1.2 椭圆曲线分解法(ECM)

1.2.1 原理

椭圆曲线分解法(ECM)的工作原理与 Pollard 的 $p - 1$ 算法类似,不同之处在于,它使用基于随机选择的椭圆曲线的椭圆曲线群,而不是模 $p$ 的整数域。由于许多相同的原理适用于椭圆曲线群,Pollard 的 $p - 1$ 算法背后的思想在这里同样适用。其优势在于操作往往耗时更少(椭圆曲线所需的较小数字的乘法和加法比基于指数的群乘法中的较大数字更容易)。

1.2.2 步骤

假设我们有一个小于某个界限 $B$ 的所有素数列表 ${p_1, p_2, p_3, …}$,以下是 ECM 算法的具体步骤:
1. 生成随机数 $A$ 和 $B$,满足 $0 \leq A < a$ 且 $0 \leq B < a$,从而得到椭圆曲线 $y^2 = x^3 + Ax + B \pmod{a}$。
2. 在椭圆曲线上选择一个非无穷远点 $P$。例如,选择一个小于 $a$ 的随机正整数 $x$,将其代入 $x^3 + Ax + B$ 并求解平方根以得到 $y$ 值。
3. 计算判别式 $(4A^3 + 27B^2)$ 与 $a$ 的最大公约数 $g$。如果 $g = a$,则生成新的 $A$、$B$ 和 $P$ 并重新尝试;如果 $g \n

【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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