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随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色,如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注,其中基于秘密共享的方案数量最多,但普遍通信复杂度较高,而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外,现有大多数方案基于同步网络模型,网络假设较强,与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术,抽象出不同方案的共性并兼容特殊性,以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下:(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标,并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析,从而更加证明其通用性;(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n3)和O(f2n2)的通信复杂度降为O(fn2),将O(fn2)计算复杂度降为O(n2);(3)实现了分布式随机数仿真... 相似文献
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线性卷积在图像处理中发挥着重要作用,但是在处理海量高分辨率图像时,求解线性卷积会消耗许多计算资源.为此,本文就量子线性卷积及其在图像处理问题中的应用开展相关研究,首先提出单通道,单位步长,零补充情况下的量子一维和二维线性卷积,然后实现多通道,非单位步长,非零补充的情况,最后将量子二维线性卷积应用于量子图像平滑,量子图像锐化和量子图像边缘检测.通过理论分析证明了量子线性卷积的空间复杂度O(logM)和时间复杂度O(log2M)较经典线性卷积有指数级下降,且基于Qiskit的仿真实验成功验证了量子线性卷积和量子图像处理算法的正确性和可行性. 相似文献
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为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号;采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量;利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用? 相似文献
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