11、同源序列的高效算法及其密码学应用

同源序列的高效算法及其密码学应用

在密码学领域,椭圆曲线和亏格 2 雅可比簇的同源序列计算是一项重要的基础操作。本文将聚焦于低次同源序列的计算,特别是椭圆曲线上的 2 - 同源和 3 - 同源序列,以及亏格 2 雅可比簇上的 (2, 2) - 同源和 (3, 3) - 同源序列,并探讨它们在密码系统和离散对数问题的随机自归约中的应用。

1. 同源计算的背景与意义

同源计算在密码学中有多种应用。例如,基于扩展图的密码哈希函数需要计算同源序列,其安全性基于构造两个同源曲线之间同源的困难性。另外,基于同源的迪菲 - 赫尔曼(Diffie - Hellman)类型的密钥交换协议,如超奇异同源迪菲 - 赫尔曼(SIDH),也依赖于同源计算。

在普通椭圆曲线(或亏格 2 雅可比簇)的情况下,同源序列计算对于分析不同同源椭圆曲线(或亏格 2 雅可比簇)上离散对数问题(DLP)的安全性至关重要。普通曲线的同源图具有扩展性质(在广义黎曼假设下)和(几乎)火山结构,这些特性对分析起着关键作用。

2. 椭圆曲线基础

设 (p) 是大于 3 的素数,(F_p) 是具有 (p) 个元素的有限域,其代数闭包为 (\overline{F_p})。椭圆曲线 (E) 在 (F_p) 上的韦伊斯特拉斯标准形式为:
[E: Y^2 = X^3 + AX + B]
其中 (A, B \in F_p),且上述等式右边的判别式不为零。椭圆曲线 (E) 上的无穷远点记为 (O_E),它具有以 (O_E) 为单位元的唯一代数群结构。椭圆曲线 (E) 的 (j) - 不变量定义为:
[j(E) := j(A, B) := 1728\frac{4A^3}{4

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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