2、使用 LDGM 码和稀疏校验子实现数字签名

使用 LDGM 码和稀疏校验子实现数字签名

1. 系统基础与参数设置

在系统中,矩阵 $b$ 虽是 $Q$ 的一小部分,但可公开,因其有助于抵御密钥恢复攻击。当使用准循环(QC)码作为私钥码时,$H$ 由 $r_0 \times n_0$ 个大小为 $p \times p$ 的循环矩阵构成,且希望 $H’$ 也保留这种 QC 结构,以在密钥大小方面发挥其优势。

为实现这一点,$Q$ 和 $S$ 都需由与构成 $H$ 相同大小的循环块组成。其中,矩阵 $S$ 通过随机选择一个 $n_0 \times n_0$ 的稀疏或零循环矩阵块得到 QC 形式($S_{QC}$),使得整体行和列权重为 $m_S$。

对于矩阵 $Q$,获得其 QC 形式的方法是定义 $R$ 如下:
$R_{QC} =
\begin{bmatrix}
a_{r_0}^T \
b_{r_0}
\end{bmatrix}
\otimes 1_{p \times p}$
其中,$a_{r_0}$ 和 $b_{r_0}$ 是两个 $z \times r_0$ 的二进制矩阵,$1_{p \times p}$ 是全 1 的 $p \times p$ 矩阵,$\otimes$ 表示克罗内克积。然后,选择 $T_{QC}$ 为 $n_0 \times n_0$ 的稀疏循环块形式,整体行和列权重为 $m_T$,$Q_{QC}$ 则为 $R_{QC} + T_{QC}$。这样,如果 $H$ 是 QC 形式,$H’ = Q_{QC}^{-1} \cdot H \cdot S_{QC}^{-1}$ 也为 QC 形式。在 QC 情况下,对 $s$ 施加的条件 $b \cd

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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