33、任意 t < n/3 下的完美安全乘法

任意 t < n/3 下的完美安全乘法

在安全多方计算领域,一组拥有私有输入的参与方希望联合计算其输入的某些功能。本文聚焦于在存在至多 t < n/3 恶意参与方的情况下实现完美乘法,对相关协议进行了详细阐述和证明。

1. BGW 完美乘法协议

BGW 乘法协议旨在让一组参与方在给定单个值 a 和 b 的共享情况下,计算出它们乘积 a·b 的共享。假设 a1, …, an 是参与方对 a 的共享,b1, …, bn 是对 b 的共享,该协议按以下步骤执行:
1. 共享份额 :每个参与方 Pi 将其份额 ai 和 bi 与其他所有参与方共享。通过纠错码的方式,防止被篡改的 Pi 共享不同的值。
2. 分发乘积份额
- 计算多项式 :Pi 计算多项式 D1, …, Dt,使得 C(x) = A(x)·B(x) - ∑(t, ℓ=1) x^ℓ· Dℓ(x) 是一个次数为 t 且自由系数为 ai·bi 的多项式。
- 可验证共享多项式 :Pi 向所有参与方可验证地共享多项式 D1, …, Dt。
- 计算 C(x) 的份额 :每个参与方根据其 ai、bi 的份额以及多项式 D1, …, Dt 计算 C(x) 的份额。
- 验证多项式次数 :需要验证这些份额定义的是一个次数为 t 的多项式,而不是更高次数的多项式。
3. 本地线性计算 :完成上述步骤后,所有参与方

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 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Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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