我被要求实现NTRU公开密钥系统作为我的最后一年大学项目的一部分。我试图实现一种算法,通过递归将长多项式相乘,但是我很难理解伪码。
Algorithm PolyMult(c, b, a, n, N)
Require: N, n, and the polynomial operands, b and c.
PolyMult returns the product polynomial a through the argument list
PolyMult(a,b,c,n,N)
{
1. if(...)
2. {
3. ...
4. ...
5. ...
6. ...
7
在Karatsuba算法的实现中,该方法只计算小数目的真数,但是大的答案是不正确的,问题是什么?
var x = "1685287499328328297814655639278583667919355849391453456921116729";
var y = "7114192848577754587969744626558571536728983167954552999895348492";
function karatsuba(x, y) {
if (x.length < 2 && y.length < 2) {
我在R中运行了一个三阶多项式回归,并运行了“摘要”函数,但我需要能够在Excel中复制“预测”函数。我在下面有我当前的工作代码。谢谢你的帮助!
#Have access to this output:
AICFit <- lm(R60 ~ poly(M20, 3) + poly(M40, 3), data = mydata)
summary(AICFit)
#do not have access to output:
predict(AICFit,data.frame(M20=0.972375241,M40=0.989086129,interval ="prediction&
给定两个非空整数列表,您的提交应该计算并返回这两个整数的离散卷积。有趣的是,如果将列表元素看作多项式的系数,则两个列表的卷积表示两个多项式乘积的系数。
定义
给定列表A=[a(0),a(1),a(2),...,a(n)]和B=[b(0),b(1),b(2),...,b(m)] (设置a(k)=0 for k<0 and k>n和b(k)=0 for k<0 and k>m),则将两者的卷积定义为A*B=[c(0),c(1),...,c(m+n)],其中c(k) = sum [ a(x)*b(y) for all integers x y such that x+y=k]
我只是想澄清一下我对如何在表达式中应用布尔优先顺序的理解。我将使用以下优先级顺序给出一个示例:
1) NOT
2) AND
3) OR
给定表达式A NOT B AND C,我知道将首先计算NOT。但是,这是应用于表达式(B AND C)的其余部分,还是仅应用于下一个标记B
我目前的理解是,它是前者,所以它应该被评估为A NOT (B AND C)。这是正确的吗?
谢谢
我有FFT和IFFT函数。我知道
A*B = IFFT(FFT(A)*FFT(B))
哪里
压缩(A,B)中q,w的_FFT(B)=q_w
但是当我输入: 10 =>输出:(0.5+0j),(0.5+0j)我做错了什么?这是我的代码:
from cmath import exp,pi
def FFT(X):
n = len(X)
w = exp(-2*pi*1j/n)
if n > 1:
X = FFT(X[::2]) + FFT(X[1::2])
for k in range(n//2):
我的老师让我用链表来做一个像这段代码一样的多项式
class Node {
public:
int data; // only data, has no power
Node* next;
};
class PolyList {
private:
Node* pHead;
public:
PolyList();
~PolyList();
............
}
列表由文件input.txt读取。例子:2 4 0 3-->多项式=( 2x^3 + 4x^2 +3
我希望更深入地了解.fit_transform()方法在PolynomialFeatures类中输出的内容。
据我所知,该方法正在做两件事: 1)通过将数据拟合成回归算法来生成数据模型;2)根据1中发现的模型创建新数据。
但我不理解的是输出。这是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
np.random.seed(0)
n = 15
x = np.linspace(0,10,n) + np.random.randn(n)/5
y = n