98、所有域上HFE系统求逆的拟多项式性质

所有域上HFE系统求逆的拟多项式性质

1. HFE系统基础

在HFE(Hidden Field Equations)系统的研究中,我们首先从一些基本概念入手。设$F$是一个阶为$q$的有限域,$K$是$F$的$n$次扩域。从$K$到$K$的任何函数都可以表示为系数在$K$中且次数小于$q^n$的多项式,其一般形式为:
$P(X) = \sum_{i = 0}^{q^n - 1} a_iX^i$,其中$a_i \in K$。

这里,多项式$P$有两个不同的次数概念:在$K$上的次数$\text{deg} K(P)$,这是多项式函数通常意义上的次数;在$F$上的次数$\text{deg}_F(P)$。对于单项式$X^d$,其在$F$上的次数是$d$的$q$进制展开中各位数字之和,即若$d = \sum {i} d_iq^i$,则$\text{deg} F(X^d) = \sum {i} d_i$。当$q = 2$时,这就是$d$的二进制表示的汉明重量,而$\text{deg}_F(P)$是$P$中单项式项次数的最大值。

一个从$K$到$K$的$F$-二次函数是所有单项式项的指数为$q^i + q^j$或$q^i$(其中$i$和$j$为某些值)的多项式,其一般形式为:
$P(X) = \sum_{i,j = 0}^{n - 1} a_{ij}X^{q^i + q^j} + \sum_{i = 0}^{n - 1} b_iX^{q^i} + c$。

在HFE密码系统中,来自$F^n$的明文通过将$F^n$与$K$进行标识,并使用一个$F$-二次映射$P$进行加密。为了进一步隐藏$P$的性质,会在前后分别与可逆仿射

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维的具体优化措施,包括异步处理网络请、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值