9、计算机编程中的安全计算与类型系统探索

计算机编程中的安全计算与类型系统探索

1. 安全远程计算

1.1 子集的异或代数

在安全远程计算中,我们将类型 E 定义为自然数集合 [0..N) 的幂集 P[0..N),简记为 PN。对于操作 ⊕,我们采用对称集合差运算,记为 Δ。对于 N0, N1 ∈ PN,有 N0ΔN1 = N0 - N1 ∪ N1 - N0。并且对于 E ∈ PN,有等式:

|[ visA a: PN; visB b: PN;
(aΔb):= E ]|
=
skip .

这其实就是子集的加密引理。

1.2 远程超级计算机的安全使用

假设有用户代理 U 想要计算 y := F.x,其中变量 x 和 y 对用户 U 可见,而函数 F 公开但过于复杂,用户 U 自身资源无法计算。最初,用户 U 想将计算任务交给超级计算机代理 A,期望实现:

y:= F.x
⊑
|[ visA a, a′;
a:= x; a′:= F.a; y:= a′ ]|

然而,这不是安全的,因为代理 A 会得知 x 和 y 的值。

假设函数 F 满足 F.(x0 ⊕ x1) = F.x0 ⊕ F.x1,且用户 U 非常重视隐私,愿意支付两次超级计算机运行的费用,第二次由代理 B 运行。此时,提出如下改进:

y:= F.x
⊑
|[ visA a; visB
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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