5、重新审视带计时的并发零知识证明

重新审视带计时的并发零知识证明

在密码学领域,零知识证明是一个非常重要的概念。它允许一方(证明者)向另一方(验证者)证明某个陈述是真实的,而不泄露除了该陈述为真之外的任何额外信息。本文将深入探讨零知识证明的相关内容,包括其基本定义、不同类型的零知识证明以及具体的协议实现。

零知识证明的基本概念

零知识是某些证明者策略的一个属性。简单来说,它意味着通过(可能不恰当的)与证明者交互可以有效计算的任何内容,在不与证明者交互的情况下也可以有效计算。对于证明者 $P$ 关于语言 $L$ 的零知识的最基本定义要求,对于每个概率多项式时间验证者策略 $V^ $,存在一个概率多项式时间模拟器 $M^ $,使得以下两个概率集合在计算上不可区分:
1. ${\langle P, V^ \rangle(x)}_{x\in L}$:验证者 $V^ $ 在与证明者 $P$ 就公共输入 $x\in L$ 进行交互时的输出。
2. ${M^ (x)}_{x\in L}$:模拟器 $M^ $ 在输入 $x\in L$ 时的输出。

如果对于每个有效过程 $D$,都有 $|Pr[D(\alpha, X_{\alpha}) = 1] - Pr[D(\alpha, Y_{\alpha}) = 1]| < \mu(|\alpha|)$,其中 $\mu$ 是一个可忽略函数,那么集合 ${X_{\alpha}} {\alpha\in S}$ 和 ${Y {\alpha}}_{\alpha\in S}$ 被称为在计算上不可区分。可忽略函数 $\mu : N \to [0, 1]$ 是指它比任何正多项式的倒数消失得更

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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