27、单向函数与基本假设解读

单向函数与基本假设解读

1. 模平方函数与二次剩余
  • 模平方函数的双射性 :将模平方函数的定义域和值域限制在模 $n$ 的平方集合 $QR_n$(二次剩余)上,在很多情况下可使其成为双射函数。当 $p$ 和 $q$ 是不同的素数,且 $p, q \equiv 3 \mod 4$,$n := pq$ 时,$QR_n$ 中每个元素 $x$ 的四个平方根中恰好有一个也在 $QR_n$ 中。取密钥集 $I := {n | n = pq, p, q$ 为不同素数,$|p| = |q|, p, q \equiv 3 \mod 4}$,得到双射函数族 $Square := (Squaren : QRn \to QRn, x \mapsto x^2) {n \in I}$,其逆映射族记为 $Sqrt := (Sqrtn : QRn \to QRn) {n \in I}$,$Sqrtn$ 将 $x$ 映射到其在 $QRn$ 中的平方根。$Squaren$ 可高效计算,而计算 $Sqrtn$ 等价于对 $n$ 进行因式分解,所以 $Square$ 是具有陷门信息 $p$ 和 $q$ 的陷门置换族。
  • 二次剩余性性质
    • 勒让德符号 :若 $p$ 是素数,$x \in Z_p^*$,勒让德符号 $\left(\frac{x}{p}\right)$ 可判断 $x$ 是否为模 $p$ 的二次剩余,$\left(\frac{x}{p}\right) = 1$ 表示 $x \in QR_p$,$\left(\frac{x}{p}\right) = -1$
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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