10、模约简算法详解

模约简算法详解

1. 引言

在数学计算中,模约简是一项重要的操作。当一系列操作都使用相同的模数时,预先计算一些常量虽然有一次性成本,但后续操作会比直接进行除法运算快很多。接下来将详细介绍几种常见的模约简算法。

2. 蒙哥马利约简算法(Montgomery Reduction)

蒙哥马利约简算法用于计算 $xR^{-1} \bmod m$,其中 $R^{-1}$ 是 $R$ 关于 $m$ 的乘法逆元。该算法在模幂运算等场景中非常有用。

2.1 算法原理

可以通过两次约简并中间乘以 $R^2 \bmod m$ 来计算 $x \bmod m$:
- 第一次约简:$u = xR^{-1} \bmod m$
- 计算:$z = u (R^2 \bmod m)$
- 第二次约简:$y = (zR^{-1}) \bmod m$

经过推导可得 $y = x \bmod m$。

$x$、$m$ 和 $R$ 需要满足以下三个条件:
- $\gcd(m, R) = 1$,确保乘法逆元存在。
- $m < R$,保证算法在乘法运算中有效。
- $0 \leq x < mR$,确保算法的正确性。

在计算机实现中,$R$ 通常取 2 的幂次方,此时 $m$ 必须为奇数以满足第一个条件。

2.2 算法步骤

设 $R^{-1}$ 是 $R$ 关于 $m$ 的乘法逆元,$m^{-1}$ 是 $m$ 关于 $R$ 的乘法逆元,$\tilde{m}$ 是 $m^{-1}$ 关于 $R$ 的加法逆元

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink型,逐步实现建与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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