0 Simon简介 详细文档请直接阅读参考文献[1]. Simon是由NSA设计的轻量级分组密码算法(LIGHTWEIGHT BLOCK CIPHER).主要应用于硬件或软件条件受限(例如:芯片面积要求小.微处理器.低功耗等),同时对安全有一定需求的低端设备.相比DES.AES等,Simon在结构上相对简单,轮函数操作也不复杂.因此在计算速度和资源消耗上更有优势,更能适应软硬件条件受限的情况. 为了适应不同的场合,Simon提供了不同的方案,如图0. 图0 Simon密码族 图1 Simon轮函

字符串匹配问题的形式定义: 文本(Text)是一个长度为 n 的数组 T[1..n]: 模式(Pattern)是一个长度为 m 且 m≤n 的数组 P[1..m]: T 和 P 中的元素都属于有限的字母表 Σ 表: 如果 0≤s≤n-m,并且 T[s+1..s+m] = P[1..m],即对 1≤j≤m,有 T[s+j] = P[j],则说模式 P 在文本 T 中出现且位移为 s,且称 s 是一个有效位移(Valid Shift). 比如上图中,目标是找出所有在文本 T = abcabaabca

前情回顾: 简单的量子算法(一):Hadamard 变换.Parity Problem 好的,现在开始正版的故事,Simon's Algorithm 问题: 有一个secret string,是n位的0,1串 \(s \in \{0,1 \} ^n\) 现在有一个黑盒子,f(x),我们对他唯一的了解就是 \(f(x)=f(x \oplus s)\) ,输入的x也是n位的0,1串 \(x \in \{0,1 \} ^n\) 请问,要多少次,我们可以找到这个secret string? 经典解法:

Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\rangle\). 那么对多量子的Hadamard门呢? 对于多量子逻辑门,其实说过一句,是单量子逻辑门的张量积. 对于多量子比特的Hadamard门,就是把每一个量子比特都由\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\r

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作者:桂. 时间:2017-03-26  06:06:44 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记04] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括: 1)背景介绍: 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导: 3)

C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors 我本想写C++与人工智能,但是转念一想,人工智能范围太大了,我根本介绍不完也没能力介绍完,所以还是取了他的子集.我想这应该是一个有关机器学习的系列文章,我会不定期更新文章,希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教. 本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个领

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

本文主要参考自<算法>. 加权图是一种为每条边关联一个权值或是成本的图模型.这种图能够自然地表示许多应用.在一幅航空图中,边表示航线,权值则可以表示距离或是费用.在一幅电路图中,边表示导线,权值则可能表示导线的长度即成本,或是信号通过这条线路所需的时间.在这些情形中,最令人感兴趣的自然是将成本最小化. 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图.一幅加权图的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)是它的一棵权值(树中所有边的权值之和)最小的生成树. 下方中我们主

webrtc的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块: 回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP(非线性滤波) CNG(舒适噪声产生) 回声时延估计 这张图很多东西可以无视,我们重点看T0,T1,T2三项. T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间,这个时间可以忽略,因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远,考虑到声音340米每秒的速度,这个时间都不会超过1毫秒. T1代表远处传到你这来的声音,这个声音被传递到回声消除远端接口(WebRtcAec_BufferF

Bloom Filter的中文翻译叫做布隆过滤器,是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.如文章标题所述,本文只是做简单介绍,属于科普文章. 应用场景在正式介绍Bloom Filter算法之前,先来看看什么时候需要用到Bloom Filter算法.1. HTTP缓存服务器.Web爬虫等主要工作是判断一条URL是否在现有的URL集

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

试题 算法训练 My Bad 问题描述 一个逻辑电路将其输入通过不同的门映射到输出,在电路中没有回路.输入和输出是一个逻辑值的有序集合,逻辑值被表示为1和0.我们所考虑的电路由与门(and gate,只有在两个输入都是1的时候,输出才为1).或门(or gate,只要两个输入中有一个是1,输出就是1).异或门(exclusive or(xor)gate,在两个输入中仅有一个是1,输出才是1)和非门(not gate,单值输入,输出是输入的补)组成.下图给出两个电路. 不幸的是,在实际中,门有时会

<关于胡小兔的博客又诈尸了这件事> 信息物理真是难啊!上节课讲了量子计算的最基础的概念和Deutsch-Jozsa算法,我看了好几天才看懂-- 等考完试估计我就忘了,所以今天先写个博客给未来的我讲讲! 前置技能 // 这部分暂时鸽了. // 信女愿在博客更新量子计算基础合集,只求小学期两门A--- // 不过安利一个网站:IBM的量子计算教程,还可以用IBM的qiskit库实践!而且这个网站的颜值真的很高2333 Deutsch算法 众所周知,量子计算机可以利用量子比特(qubit)的叠加态,

一  概述 图像处理算法一般是用matla或OpenCV实现的,若是用FPGA实现,设计思路差别极大.matlab和opencv的优势:这些工具的优势在于可以方便地载入图像文件,或输出数据到图像文件,同时提供了大量的API函数,便于使用者快速实现想要的功能,同时又能通过查看图像文件直观地看到预想结果.将算法直接在FPGA实现是有难度和漫长的,在matlab中,一个直方图处理和双边滤波器,引导图像滤波,仅仅一行代码即可,有现成的函数调用,十分简单.而在FPGA实现则需要考虑帧缓存,算法的设计结构与

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一