27、高效有限域乘法与对称私密信息检索技术解析

高效有限域乘法与对称私密信息检索技术解析

在当今数字化时代,有限域乘法算法和私密信息检索技术在信息安全和数据处理领域起着至关重要的作用。本文将深入探讨高效的正规基乘法算法以及一种单轮、单服务器的对称私密信息检索方案。

高效正规基乘法算法

在有限域 $GF(2^m)$ 中,正规基乘法是一个重要的运算。为了比较不同算法在 $GF(2^{33})$ 上的位级运算情况,我们列出了如下表格:
| 乘法器 | CN | #Mult | #Add | 总位运算 |
| — | — | — | — | — |
| MO [11] | 65 | 1089 | 2112 | 3201 |
| RR MO [8] | 65 | 1584 | 2673 | 2673 |
| LCNB | 65 | 561 | 2112 | 2673 |
| MO [11] | 105 | 1089 | 3432 | 4521 |
| RR MO [8] | 105 | 2244 | 3333 | 3333 |
| LCNB | 105 | 561 | 2772 | 3333 |
| CFNB | 105 | 396 | 1452 | 1848 |

从表格中可以看出,提出的 CFNB 乘法器具有最少的位级运算。对于复合值 $m$,在考虑位级运算时,著名的最优正规基 $GF(2^m)$ 并非最佳选择,因为位级运算决定了正规基乘法器硬件实现的空间复杂度。

下面给出了广义复合域上正规基乘法的位级运算定理:
设 $m = \prod_{i=1}^{n} m_i$,其中 $1 < m_1 < m_2

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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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