68、基于LWE的简单BGN型密码系统

基于LWE的简单BGN型密码系统

1. 参数设置

固定安全参数 $n$ 和任意 $c = c(n) > 0$,设置参数 $q$、$m$、$\beta$ 如下:
- $q > 2^{20}(c + 4)^3n^{3c + 4}\log^5 n$,且 $q$ 为素数
- $m = \lfloor8n\log q\rfloor$
- $\beta = \frac{1}{27n^{1 + \frac{3c}{2}}\log n\log q\sqrt{qm}}$

使用这些参数的加密方案在矩阵环 $\mathbb{Z}_2^{m\times m}$ 上支持 $n^c$ 次加法和一次乘法(顺序任意)。

1.1 线性组合与加法

对于非恒定的 $c$,允许 $n^c$ 次加法。若有密文矩阵 $C_1, C_2, \cdots$,只要 $|\sum \alpha_i| < n^c$,就可以同态计算 $\sum \alpha_iC_i$。

1.2 证明过程

设 $C$ 是由 $\ell\leq n^c$ 个密文相加得到的矩阵,$C = \sum_{i = 1}^{\ell}(AS_i + 2X_i + B_i)$。记 $X = \sum_{i = 1}^{\ell} X_i$,$B = \sum_{i = 1}^{\ell} B_i$,分析矩阵 $T(2X + B)$ 中元素的大小:
1. 已知 $T$ 的每一行的欧几里得范数至多为 $20n\log q$,根据 Fact 1($g = \log n - 1$),$TX_i$ 的每个元素至多为 $20\beta q(\log n

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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