46、物理属性的零知识证明:从理论到应用

物理属性的零知识证明:从理论到应用

1. 物理零知识协议的定义与差异

物理零知识协议旨在证明某个物理属性,同时不泄露额外的敏感信息。对于物理操作集 $C$ 下的属性 $\Pi$,若存在模拟器 $S$ 使得对于任意敌手 $A$ 和输出单比特的环境 $Z$,有 $hybrid_{\rho,F_C,A,Z} \approx ideal_{F_{\Pi}^{ZK},F_C,S,Z}$,则物理协议 $\rho$ 是关于 $\Pi$ 的物理零知识协议。

与标准的 $FR^{ZK}$ 相比,主要有两点不同。其一,允许验证者通过公然作弊获取泄露信息,但 $FR^{ZK}$ 也可类似扩展。其二,$F_{\Pi}^{ZK}$ 验证 $\Pi$ 的方式不同。$FR^{ZK}$ 要求证明者提交输入 $x$ 及见证 $w$,以便高效验证 $(x, w) \in R$;而 $F_{\Pi}^{ZK}$ 只需证明者转移访问权限,自行验证 $id_X \in \Pi$。这种差异导致 $FR^{ZK}$ 在无可信设置的情况下无法在通用可组合(UC)模型中实现,而 $F_{\Pi}^{ZK}$ 的 UC 仿真不需要提取见证,标准的 UC 零知识证明是知识证明(ZKPoK),$F_{\Pi}^{ZK}$ 则不是,且 $F_{\Pi}^{ZK}$ 的 UC 协议虽可能依赖物理假设,但本质上不需要可信设置假设。

2. 中子射线照相中的应用

在核弹头认证问题上,Glaser 等人首次提出应用零知识证明,避免泄露弹头设计的敏感信息,其中一种认证方法是“模板匹配”。中子射线照相可用于比较物体,通过向物体发射中子并测量不同角度的中子散射强度。Glaser 等人建议使用被动气泡探测器记录随机角度的中子计数,

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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