24、概率算法:原理、类型与应用

概率算法:原理、类型与应用

1. 概率算法概述

在密码学领域,概率算法有着举足轻重的地位。一方面,加密和数字签名方案中所使用的算法常常包含随机选择,例如 Vernam 一次性密码本、DSA 等,这些算法都具有概率性;另一方面,在研究密码方案的安全性时,攻击者通常被建模为概率算法。

确定性算法的输出完全由输入决定。对于确定性算法 A,若输入为 x,其输出 y 是通过程序员预先确定的一系列步骤从 x 计算得出的。每次对相同的输入 x 应用 A,都会得到相同的输出 y,就像一个数学映射。我们可以用数学符号 A : X → Y 来表示确定性算法 A,其中输入来自集合 X,输出在集合 Y 中。常见的确定性算法的形式化模型之一是图灵机,确定性算法由具有确定性状态转移的图灵机来建模,即状态转移完全由输入决定。

而概率算法 A 的行为部分由随机事件控制。对于输入 x,其输出 y 的计算依赖于有限次随机实验的结果。对相同的输入 x 两次应用概率算法 A,可能会得到不同的输出。

2. 抛硬币算法

概率算法具备抛硬币的能力,其控制流程取决于抛硬币的结果,因此表现出随机行为。

2.1 定义

给定输入 x,概率(或随机化)算法 A 在计算输出 y 的过程中可能会有限次抛硬币,下一步的操作可能依赖于之前抛硬币的结果。抛硬币的次数可能取决于之前的结果,但对于给定的输入 x,它受某个常数 tx 的限制。抛硬币是相互独立的,且硬币是公平的,即每一面出现的概率均为 1/2。

2.2 示例

以下是一些概率算法的示例:
- Vernam 一次性密码本、OAEP 和 ElGamal

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值