6、可更新非交互零知识证明与安全多方计算比较的研究进展

可更新非交互零知识证明与安全多方计算比较的研究进展

在当今的密码学和机器学习领域,可更新非交互零知识证明(NIZK)以及安全多方计算(MPC)中的比较协议都有着至关重要的地位。本文将深入探讨这两个领域的相关研究成果、创新点以及实际应用中的考量。

可更新NIZK的研究

可更新NIZK在密码学中是一个重要的研究方向,它能够在减少对第三方信任的同时,实现高效的证明和验证。

  • 理论基础与定理证明 :通过对相关定理的证明,将zk - SNARK的证明进行了改进。在每个基于zk - SNARK的ZK属性的游戏变化中,使用NI zap的(Sub - )WI属性;对于依赖zk - SNARK知识健全性的步骤,依赖NI zap的健全性,不过只能实现U - SS而非U - SE。
  • 实例化构造
    • 满足U - SE的构造 :为了获得Sub - ZK和U - SE的NIZK知识论证,将NI - ZoK Ψ实例化为特定方案,密钥可更新签名方案Σ采用特定方案,强不可伪造一次性签名方案ΣOT采用Groth方案。
    • 满足U - SS的构造 :为构建Sub - ZK和U - SS的NIZK论证,将NI zap Ψ实例化为另一特定方案,密钥可更新签名方案Σ和一次性签名方案ΣOT分别采用相应方案。最终得到的NIZK论证具有可更新的SRS,仅包含两个组元素,即密钥可更新签名方案的公钥,可高效更新和验证。
  • 研究结论
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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