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linearization，線性近似法local linearization

來源：整理 時間：2025-01-19 04:34:30 編輯：智能門戶 手機版

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1，線性近似法local linearization

他的公式是求函數(shù)在a點的近似值利用函數(shù)在a點的切線（近似地）替代函數(shù)在a點附近的圖像。..但求出該結果的函數(shù)并不是原來的函數(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中如何觀察信號的幅頻特性

在simulink 模塊中操作，你在輸入信2113號后面右擊 linearization point 選input point 在輸出信號邪5261惡線上4102右擊linearization point 選output point然后 tools -- control design -- linear analysis 這個窗口選擇 bode magnitude plot 再點擊左邊的linearize model就出1653圖了 然后你雙回擊圖形可以改范圍 加標注 伯德圖答就是幅頻特性曲線。

Simulink中如何觀察信號的幅頻特性

3，關于lingo的幾個問題

此為線性模型68個約束條件17個變量17個整數(shù)變量找到全局最優(yōu)解：目標值為104沒有擴展，達到最優(yōu)停止總的迭代次數(shù)為54變量值和判別數(shù)的系數(shù)（目標函數(shù)的變化率），看看運籌學某一行的值和對偶價格：可以看看運籌學 有理論說明不知我解釋的是否合理？
最優(yōu)解是3360totalsolveriterations:2是表示經(jīng)過兩次迭代其中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是對偶價格也就是影子價格教材在網(wǎng)上很多的，下一個就很全的，要想跟深入的了解最好是買書

關于lingo的幾個問題

4，一段英語翻譯

在微積分，數(shù)學的一個分支，衍生物是衡量其輸入的變化如何作為一個功能的變化。寬松地講，導數(shù)可以被看作是一個數(shù)量多少是因應在其他一些量的變化改變想法，例如，在一個隨時間移動對象位置的導數(shù)是對象的瞬時速度。相反，對象的速度隨時間的積分是多少，從當時的對象的位置變化時的積分開始的時候積分結束。一個函數(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。對于一個實值單變量實函數(shù)，導數(shù)等于在一個點的切線的斜率到該點的功能圖。在更高的層面，一個函數(shù)在某點的導數(shù)是一個線性變換稱為linearization.A密切相關的概念是一個函數(shù)的微分。
hello，GOOGLE的翻譯大體上還是可以接受的，適合英文語句、文化的習慣。比起其他在線的翻譯，數(shù)比較地道的，再下來雅虎的也可以考慮。 你可以上去試翻下，把太過粗糙過分的按語法修改一下，基本就OK了。。
在微積分,數(shù)學的一個分支,粘附是測量一個函數(shù)作為其輸入變化改變。不嚴格地說,一種衍生能被認為是多少人數(shù)量變化的響應改變一些其他的數(shù)量;例如,衍生的位置移動物體相對于時間為對象的瞬時速度。相反地,整體的物體的速度隨時間是多么的對象的位置變化的時候,從整體開始
微機分＝＝我敗了……

5，在統(tǒng)計學中為什么要對變量取對數(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系,但是在實際中這一點很難滿足,很多的時候需要對多個變量或者是單一變量做對數(shù)變換,讓模型的形式變?yōu)榫€性（3）取對數(shù),再配合差分變化,把絕對數(shù)變成相對數(shù),這樣,數(shù)據(jù)更能表示變動的相關性.（4）對取對數(shù)以后的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行線性回歸,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）有時候變量不符合正態(tài)分布的假定,取了對數(shù)可以漸近正態(tài)分布………………
原因是 (1) 時間序列和面板數(shù)據(jù), 都要做平穩(wěn)的單位根檢驗, 取對數(shù)一般能使序列平穩(wěn)(stationary), 不然就取差分進行平穩(wěn). (2) 能使模型的殘差呈現(xiàn)隨機的特性, 而不是趨勢或者截距. (3) 減少共線性和異方差(heteroscedasticity)出現(xiàn)的概率 (4) 有經(jīng)濟學意義上, 比如增長率, 變化率和彈性. (5) 統(tǒng)計學認為變量具有內在的指數(shù)增長的趨勢, 取對數(shù)可以讓聯(lián)合分布 (對應的f-statistics)呈現(xiàn)正態(tài), level形式的數(shù)據(jù), 特別是時間序列, 最好做lavene檢驗(6) log-linearization 取對數(shù)方便最小二乘的線性擬合, 乘積運算用對數(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 在求解一個隨機生成的多變元二次（multivariate quadratic）多項式方程組是np-hard問題。該問題與傳統(tǒng)的大整數(shù)分解，離散對數(shù)問題完全不同。最典型的代表就是由patarin在1996年提出的hfe密碼，及其相應的變種hfe--、hfe-、hfev、hfef等。courtois等人在2002年對aes的研究[1]得出代數(shù)攻擊流密碼結構形式，aes中在字節(jié)變換步驟中aes所使用的非線性s-盒可以由一個有限域gf（256）上超定的多變元的2次方程組來表示。并且aes候選算法中的serpent同樣也滿足假設條件，再由toyocrypt、e0等幾個具有線性的反饋結構形式的流密碼的安全性進行了比較系統(tǒng)的研究[3，4]，從而得出這些公開密碼系統(tǒng)的安全完全可以歸約為求解一個超定的多變元高次方程組。并且linearization、relinearization、xl、grobner bases等人也給出了求解超定的高次多變元方程組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）通過某些方法將要研究分析的密碼系統(tǒng)的安全性（設為安全參數(shù)p）規(guī)約（reduce）到求解一個超定（overdefined）的多變元高次方程組的問題上 （2）然后再用一些比較好的方法，比如linearization、relinearization、xl等，對（1）中所產(chǎn)生的超定（overdefined）的多變元高次方程組系統(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)的所設定的安全參數(shù)p上來。最后達到代數(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 （一）armknecht等人利用linearization方法，來研究基于bluetooth的現(xiàn)代通信技術中常常使用的流密碼算法e0[3] 設定e0是一個雙層密碼系統(tǒng)，并且在每一層中都使用相同ksg（key stream generator），約定密鑰初始長度是 比特，然后把初始密鑰和一個給定的nonce用于第一個ksg的輸入，輸出的128比特就作為第二個ksg的密鑰輸入，這樣第二個ksg的輸出的密鑰流，就是人們真正實際應用來加密明文的密鑰流。多數(shù)文章僅僅考慮了一層ksg的安全性問題。這里也充分考慮了經(jīng)典的求和生成器的特點，加入4個比特的記憶在非線性組合函數(shù)中，以期達到攻擊者難以攻破密碼系統(tǒng)的目的。 改進：本人的深入研究表明，只要利用連續(xù)的4個密鑰流比特，完全可以建立一個僅僅以lfsr的初始狀態(tài)來作為基變量的4次方程，其中也不用不包含相應的記憶比特，再然用linearization方法，就可以給出了破解。改進后的算法的復雜度為 ，遠遠優(yōu)于其它已知的結果。 （二）代數(shù)攻擊簡化后的具有線性反饋結構性質的濾
同問。。。
文章TAG：線性線性近似近似法locallinearizationlinearization

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