1) two-variable one-way function
双变量单向函数
1.
A new(t,n) threshold multi-stage secret sharing scheme is proposed,which based on two-variable one-way function.
提出了一个新的多级秘密(t,n)门限多级秘密共享方案,该方案基于双变量单向函数,克服了He和Harn方案的不足。
2) two variable one-way function
双变量单向函数
1.
A new multiple secrets sharing scheme,based on the intractability of the discrete logarithm and two variable one-way function and Hermite interpolation polynomial is presented,in which the participants\' shadows remain secret and can be reused,and those multiple secrets can be recovered at the same time.
利用离散对数计算的困难性、双变量单向函数的隐蔽性以及Hermite插值多项式,获得了一个门限可验证多秘密分享方案,具有子秘密可重复使用、子秘密可离线验证、多个主秘密可以同时被重构等特点。
2.
An efficient new verifiable multi-secret sharing scheme based on two variable one-way function and Hermite interpolation polynomial and discrete logarithm problem is presented.
利用双变量单向函数的隐蔽性、离散对数问题的难解性,基于Hermite插值多项式提出了一个新的可验证多秘密共享方案以共享p个主秘密,该方案具有效率高、子秘密可重复使用、多个主秘密能同时被重构、可验证等特点。
3) Univariate function
单变量函数
1.
This article discusses integral calculation of odd and even function from differential calculus of univariate function and multivariable function,and demostrats the author’s view by some concrete examples.
本文从单变量函数和多变量函数微分学两个方面分别探讨了奇偶函数的积分计算,并结合具体实例进一步论证了自己的观点。
4) one-way bijective function
单向双射函数
5) bianalytic vector function
双解析向量函数
1.
In this paper,the Riemann boundary value problem for bianalytic vector functions is investigated using the theory of boundary value problem for analytic functions,we have not only found the solution method for bianalytic vector functions,but also established an explicit form of the general solution and the conditions for the solvability of the above problem.
利用解析向量函数边值问题理论,提出了双解析向量函数的R iem ann边值问题,并研究了问题的解法和解的一般表达式及可解性条件,得到了相应的可解性定理,同样方法可解决多解析向量函数的边值问题。
6) Biregular function vector
双正则函数向量
补充资料：极小化方法(强依赖于多个变量的函数的)
极小化方法(强依赖于多个变量的函数的)
lion methods for functions depending strongly on a few variables
则数r称为函数J(x)在x‘G的谷维数(di~ionof the valley)(见[l」). 描述J(x)的下降轨道的微分方程组 d义 嚣一J’(x)，‘(0)一‘。，(3)是一个刚性微分方程组(s叮山晚肥爪阁s势记m). 特别地，当J(x)是严格凸的且其He资℃矩阵是正定的(它的本征值是严格正的)时候，不等式(l)与熟知的场翔e矩阵的病态要求: n笼以」(x、 人{J‘IX))=—二戈>l rnln又八x)一致.在这情况下谱条件数与山谷的陡度相同. 坐标方式的下降法(coo攻垃扭te一~d留eent ITrth-ed)(见[ZJ)J(x:，*+:，“‘，x‘一，.*十，，x.，*+，，x‘+1.*，…，x。.*)一塑J(x，，*+:，‘”，x卜1，*，y，x‘+:，*，“’，xo.*)， k=0，1，…，(4)不管其简单性和普遍性，仅当山谷的位置处于罕见情况下，即当山谷的方向是沿着坐标轴时才有效. 「2】中提出了方法(4)的一个现代化版本，它包括坐标轴的一个旋转，使得一个轴沿x*一x七一伸展，此后搜索在第(k+l)步开始.这样的一个办法导致一个坐标轴有一种与谷底的一条母线一致的趋向，使在若干情况下能顺利实现带有一维山谷的函数的极小化.这方法对多维山谷是不适用的. 最速下降法(s慨pest des以泊t，m出加吐of)的方案是由差分方程 x*十一x*一h*J{，J诬=J‘(x*)(5)给出的，这里h*由条件 J(‘*、:)一嘿J(‘厂hJ口选取.对严格凸的谷函数，特别对二次函数 J(x)一合X·DX一。·x，(6)由算法(5)构造的序列{x*}几何地收敛于函数的极小值点x’(见「3』): 1 Ix*一x‘11簇eg‘，这里C=常数且 。一典4共手共咎井. k(J"(x’))+l’由于对谷函数，k(J“(x))》1，q“1，从而收敛性在实际上是不存在的. 对简单梯度方案(见阱】);梯度法(脚曲ntme-thod)) x*十，=x*一hJ二，J*十1“J(x*、，)，h=常数， (7)类似的情况也能看到.加速其收敛性的基础在于用以前迭代的结果使得谷底更精确.梯度法(7)能够同每一次迭代的比率q=}人}/{J*一」}的计算一起应用(见阱]，【51).当它变得稳固地接近于常数值q=1时，按照表达式 h x二，=x。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条