18、现代密码学中的椭圆曲线密码学基础

现代密码学中的椭圆曲线密码学基础

1. 椭圆曲线密码学概述

在现代密码学领域,许多密码方案和协议,尤其是基于公钥密码学的那些,通常存在基础的“教科书密码”版本。不过,我们这里更关注适合实际应用的密码学方面。椭圆曲线构造的群在现代密码学中具有重要地位,最初由Miller和Koblitz提出将椭圆曲线群用于实现公钥密码学。

椭圆曲线密码学中的椭圆曲线是在有限代数结构(如有限域)上定义的。为便于说明,我们先考虑特征大于3的素域的简单情况。这样的曲线是满足特定方程的几何解集合,其方程形式为:
[y^2 = x^3 + ax + b \quad (mod \ p)]
其中 (a) 和 (b) 是素域 (F_p)((p > 3))中的常数,且满足 (4a^3 + 27b^2 \not\equiv 0 \ (mod \ p))。为使曲线上的点构成群,需引入一个额外的点 (O),称为无穷远点。此时,群的形式可表示为:
[E = {O} \cup {(x, y) \in F_p \times F_p : y^2 = x^3 + ax + b \ (mod \ p)}]
这个点集在通常用“+”表示的群运算下构成一个群。

2. 椭圆曲线群的点

设 (f(x)) 为方程 (y^2 = x^3 + ax + b) 右边的三次多项式。若 (f(x)) 在 (F_p) 上可约,对于 (f(x)) 的零点 (\xi)(即 (f(\xi) \equiv 0 \ (mod \ p))),点 ((\xi, 0)) 属于 (E),且这些点在群运算“+”下的阶为2。由于 (f(x)) 是三次多项式,这样的点最多有三个(具体是1个还是3个取决于 (f(x

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 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、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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