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linearization，線性近似法local linearization

來(lái)源：整理時(shí)間：2025-01-19 04:34:30 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，線性近似法local linearization
2，Simulink中如何觀察信號(hào)的幅頻特性
3，關(guān)于lingo的幾個(gè)問(wèn)題
4，一段英語(yǔ)翻譯
5，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中為什么要對(duì)變量取對(duì)數(shù)
6，代數(shù)公式密碼規(guī)則

1，線性近似法local linearization

他的公式是求函數(shù)在a點(diǎn)的近似值利用函數(shù)在a點(diǎn)的切線（近似地）替代函數(shù)在a點(diǎn)附近的圖像。..但求出該結(jié)果的函數(shù)并不是原來(lái)的函數(shù)了。所以是近似值，所以公式是約等于

線性近似法local linearization

2，Simulink中如何觀察信號(hào)的幅頻特性

在simulink 模塊中操作，你在輸入信2113號(hào)后面右擊 linearization point 選input point 在輸出信號(hào)邪5261惡線上4102右擊linearization point 選output point然后 tools -- control design -- linear analysis 這個(gè)窗口選擇 bode magnitude plot 再點(diǎn)擊左邊的linearize model就出1653圖了然后你雙回?fù)魣D形可以改范圍加標(biāo)注伯德圖答就是幅頻特性曲線。

Simulink中如何觀察信號(hào)的幅頻特性

3，關(guān)于lingo的幾個(gè)問(wèn)題

此為線性模型68個(gè)約束條件17個(gè)變量17個(gè)整數(shù)變量找到全局最優(yōu)解：目標(biāo)值為104沒(méi)有擴(kuò)展，達(dá)到最優(yōu)停止總的迭代次數(shù)為54變量值和判別數(shù)的系數(shù)（目標(biāo)函數(shù)的變化率），看看運(yùn)籌學(xué)某一行的值和對(duì)偶價(jià)格：可以看看運(yùn)籌學(xué) 有理論說(shuō)明不知我解釋的是否合理？

最優(yōu)解是3360totalsolveriterations:2是表示經(jīng)過(guò)兩次迭代其中x1=20x2=30reducedcost列出最優(yōu)單純形法表中判別數(shù)所在行的變量的系數(shù)slackorsurplus給出松弛變量的值dualprice是對(duì)偶價(jià)格也就是影子價(jià)格教材在網(wǎng)上很多的，下一個(gè)就很全的，要想跟深入的了解最好是買書

關(guān)于lingo的幾個(gè)問(wèn)題

4，一段英語(yǔ)翻譯

在微積分，數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，衍生物是衡量其輸入的變化如何作為一個(gè)功能的變化。寬松地講，導(dǎo)數(shù)可以被看作是一個(gè)數(shù)量多少是因應(yīng)在其他一些量的變化改變想法，例如，在一個(gè)隨時(shí)間移動(dòng)對(duì)象位置的導(dǎo)數(shù)是對(duì)象的瞬時(shí)速度。相反，對(duì)象的速度隨時(shí)間的積分是多少，從當(dāng)時(shí)的對(duì)象的位置變化時(shí)的積分開(kāi)始的時(shí)候積分結(jié)束。一個(gè)函數(shù)的輸入值，在選定的衍生描述了輸入值的函數(shù)附近的最佳線性逼近。對(duì)于一個(gè)實(shí)值單變量實(shí)函數(shù)，導(dǎo)數(shù)等于在一個(gè)點(diǎn)的切線的斜率到該點(diǎn)的功能圖。在更高的層面，一個(gè)函數(shù)在某點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)是一個(gè)線性變換稱為linearization.A密切相關(guān)的概念是一個(gè)函數(shù)的微分。

hello，GOOGLE的翻譯大體上還是可以接受的，適合英文語(yǔ)句、文化的習(xí)慣。比起其他在線的翻譯，數(shù)比較地道的，再下來(lái)雅虎的也可以考慮。你可以上去試翻下，把太過(guò)粗糙過(guò)分的按語(yǔ)法修改一下，基本就OK了。。

在微積分,數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,粘附是測(cè)量一個(gè)函數(shù)作為其輸入變化改變。不嚴(yán)格地說(shuō),一種衍生能被認(rèn)為是多少人數(shù)量變化的響應(yīng)改變一些其他的數(shù)量;例如,衍生的位置移動(dòng)物體相對(duì)于時(shí)間為對(duì)象的瞬時(shí)速度。相反地,整體的物體的速度隨時(shí)間是多么的對(duì)象的位置變化的時(shí)候,從整體開(kāi)始

微機(jī)分＝＝我敗了……

5，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中為什么要對(duì)變量取對(duì)數(shù)

有很多原因啊.（1）減弱模型中數(shù)據(jù)的異方差性,只能是減弱,并不能徹底消除（2）模型形式的需要,利用線性回歸模型的前提是解釋變量和被解釋變量之間的線性關(guān)系,但是在實(shí)際中這一點(diǎn)很難滿足,很多的時(shí)候需要對(duì)多個(gè)變量或者是單一變量做對(duì)數(shù)變換,讓模型的形式變?yōu)榫€性（3）取對(duì)數(shù),再配合差分變化,把絕對(duì)數(shù)變成相對(duì)數(shù),這樣,數(shù)據(jù)更能表示變動(dòng)的相關(guān)性.（4）對(duì)取對(duì)數(shù)以后的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸,其前面的參數(shù)表示的就是百分比變化率(dlnx=dx/x),也就是彈性（5）有時(shí)候變量不符合正態(tài)分布的假定,取了對(duì)數(shù)可以漸近正態(tài)分布………………

原因是 (1) 時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù), 都要做平穩(wěn)的單位根檢驗(yàn), 取對(duì)數(shù)一般能使序列平穩(wěn)(stationary), 不然就取差分進(jìn)行平穩(wěn). (2) 能使模型的殘差呈現(xiàn)隨機(jī)的特性, 而不是趨勢(shì)或者截距. (3) 減少共線性和異方差(heteroscedasticity)出現(xiàn)的概率 (4) 有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上, 比如增長(zhǎng)率, 變化率和彈性. (5) 統(tǒng)計(jì)學(xué)認(rèn)為變量具有內(nèi)在的指數(shù)增長(zhǎng)的趨勢(shì), 取對(duì)數(shù)可以讓聯(lián)合分布 (對(duì)應(yīng)的f-statistics)呈現(xiàn)正態(tài), level形式的數(shù)據(jù), 特別是時(shí)間序列, 最好做lavene檢驗(yàn)(6) log-linearization 取對(duì)數(shù)方便最小二乘的線性擬合, 乘積運(yùn)算用對(duì)數(shù)就變成了求和.

6，代數(shù)公式密碼規(guī)則

、代數(shù)攻擊流密碼的方法和基本思想（一）“代數(shù)攻擊（algebraic attack）[4]”流密碼的基本方法在求解一個(gè)隨機(jī)生成的多變?cè)危╩ultivariate quadratic）多項(xiàng)式方程組是np-hard問(wèn)題。該問(wèn)題與傳統(tǒng)的大整數(shù)分解，離散對(duì)數(shù)問(wèn)題完全不同。最典型的代表就是由patarin在1996年提出的hfe密碼，及其相應(yīng)的變種hfe--、hfe-、hfev、hfef等。courtois等人在2002年對(duì)aes的研究[1]得出代數(shù)攻擊流密碼結(jié)構(gòu)形式，aes中在字節(jié)變換步驟中aes所使用的非線性s-盒可以由一個(gè)有限域gf（256）上超定的多變?cè)?次方程組來(lái)表示。并且aes候選算法中的serpent同樣也滿足假設(shè)條件，再由toyocrypt、e0等幾個(gè)具有線性的反饋結(jié)構(gòu)形式的流密碼的安全性進(jìn)行了比較系統(tǒng)的研究[3，4]，從而得出這些公開(kāi)密碼系統(tǒng)的安全完全可以歸約為求解一個(gè)超定的多變?cè)叽畏匠探M。并且linearization、relinearization、xl、grobner bases等人也給出了求解超定的高次多變?cè)匠探M的一此比較好的算法。二、（二）代數(shù)攻擊流密碼的基本步驟（1）通過(guò)某些方法將要研究分析的密碼系統(tǒng)的安全性（設(shè)為安全參數(shù)p）規(guī)約（reduce）到求解一個(gè)超定（overdefined）的多變?cè)叽畏匠探M的問(wèn)題上（2）然后再用一些比較好的方法，比如linearization、relinearization、xl等，對(duì)（1）中所產(chǎn)生的超定（overdefined）的多變?cè)叽畏匠探M系統(tǒng)求解。（3）再把（2）中求出的（1）中的解反饋到具體的密碼系統(tǒng)的所設(shè)定的安全參數(shù)p上來(lái)。最后達(dá)到代數(shù)攻擊流密碼的目的。二、流密碼代數(shù)攻擊的主要研究成果與改進(jìn) （一）armknecht等人利用linearization方法，來(lái)研究基于bluetooth的現(xiàn)代通信技術(shù)中常常使用的流密碼算法e0[3] 設(shè)定e0是一個(gè)雙層密碼系統(tǒng)，并且在每一層中都使用相同ksg（key stream generator），約定密鑰初始長(zhǎng)度是比特，然后把初始密鑰和一個(gè)給定的nonce用于第一個(gè)ksg的輸入，輸出的128比特就作為第二個(gè)ksg的密鑰輸入，這樣第二個(gè)ksg的輸出的密鑰流，就是人們真正實(shí)際應(yīng)用來(lái)加密明文的密鑰流。多數(shù)文章僅僅考慮了一層ksg的安全性問(wèn)題。這里也充分考慮了經(jīng)典的求和生成器的特點(diǎn)，加入4個(gè)比特的記憶在非線性組合函數(shù)中，以期達(dá)到攻擊者難以攻破密碼系統(tǒng)的目的。改進(jìn)：本人的深入研究表明，只要利用連續(xù)的4個(gè)密鑰流比特，完全可以建立一個(gè)僅僅以lfsr的初始狀態(tài)來(lái)作為基變量的4次方程，其中也不用不包含相應(yīng)的記憶比特，再然用linearization方法，就可以給出了破解。改進(jìn)后的算法的復(fù)雜度為，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它已知的結(jié)果。（二）代數(shù)攻擊簡(jiǎn)化后的具有線性反饋結(jié)構(gòu)性質(zhì)的濾

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