2、格罗布纳基与 ℓ-IC 签名方案的密码分析

格罗布纳基与 ℓ-IC 签名方案的密码分析

1. 格罗布纳基的定义与性质

1.1 格罗布纳基的定义

设多项式集合 (G \subset K[x_1, \ldots, x_n]),若对于理想 (I) 中的任意多项式 (p),都存在 (g \in G) 使得 (LM(g, \prec)) 能整除 (LM(p, \prec))(其中 (\prec) 是单项式序),则称 (G) 是理想 (I) 关于单项式序 (\prec) 的格罗布纳基。

1.2 不同序下的格罗布纳基

  • 字典序格罗布纳基(Lex - Gröbner 基) :可用于轻松描述簇。对于零维系统,其 Lex - Gröbner 基形式为 ({f_1(x_1) = 0, f_2(x_1, x_2) = 0, \ldots, f_{k_n}(x_1, \ldots, x_n)})。计算簇时,通过计算一元多项式的零点并回代结果,可依次消去变量。不过,直接计算 Lex - Gröbner 基的速度较慢。
  • 度逆字典序格罗布纳基(DRL - Gröbner 基) :在实践中计算速度更快。FLGM 算法可在零维情况下有效解决不同序下格罗布纳基的计算问题,该算法利用已知序下的格罗布纳基构造另一个序下的格罗布纳基,其复杂度与理想解的数量呈多项式关系。

1.3 DRL - Gröbner 基的特殊性质

对于向量函数 (f = (f_1, \ldots, f_m)),定义其关系理想 (IR(f) = {z_1 - f_1(x_1, \ldots, x_n)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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