1樓：
現代分組密碼的研究始於20世紀70年代中期，至今已有20餘年歷史，這期間人們在這一研究領域已經取得了豐碩的研究成果。大體上，分組密碼的研究包括三方面：分組密碼的設計原理，分組密碼的安全性分析和分組密碼的統計效能測試。
分組密碼的設計與分析是兩個既相互對立又相互依存的研究方向，正是由於這種對立促進了分組密碼的飛速發展。早期的研究基本上是圍繞des進行，推出了許多類似於des的密碼，例如，loki、feal、gost等。進入90年代，人們對des類密碼的研究更加深入，特別是差分密碼分析（differential cryptanalysis）和線性密碼分析（linear cryptanalysis）的提出，迫使人們不得不研究新的密碼結構。
idea密碼的出現打破了des類密碼的壟斷局面，idea密碼的設計思想是混合使用來自不同代數群中的運算。隨後出現的square、shark和safer-64都採用了結構非常清晰的代替-置換（sp）網路，每一輪由混淆層和擴散層組成。這種結構的最大優點是能夠從理論上給出最大差分特徵概率和最佳線性逼近優勢的界，也就是密碼對差分密碼分析和線性密碼分析是可證明安全的。
aes的徵集掀起了分組密碼研究的新高潮，15個aes候選演算法反映了當前分組密碼設計的水平，可以說是近幾年研究成果的一個總彙。目前分組密碼所採用的整體結構可分為feistel結構（如cast-256、deal、dfc/e2等）、sp網路（如safer+、serpent等）及其他密碼結構（如frog和hpc）。feistel結構由於des的公佈而廣為人知，已被許多分組密碼所採用。
feistel結構的最大優點是容易保證加解密相似，這一點在實現中尤其重要。而sp網路比較難做到這一點，但是sp網路的擴散特性比較好。在現有的分組密碼中，所有的基本運算有異或、加、減、查表、乘及資料依賴迴圈等。
查表運算提供了des的安全基礎，仔細地選擇s-盒能較好地抗擊線性和差分密碼分析，提供好的資料及金鑰位元的雪崩特性。不過，s-盒需要一些儲存器，所以s-盒的規模不能太大。15個aes候選演算法所採用的s-盒規模有6種，分別是4×4、8×8、8×32、11×8、13×8、及8×32。
2樓：平毅然
一、一般線性模型的組成
方差分析（anova）
成組設計的方差分析
配伍設計的方差分析
多因素方差分析
多元方差分析（manova）
重複測量方差分析
協方差分析
多元線性迴歸分析
二、方差分析
對因變數的變異可以分解成兩部分，一部分來自於自變數不同處理效應的影響（人為可控制的因素–控制變數），一部分來自於誤差因素的影響（人為難以控制的因素–隨機因素）。
總變異=組間變異+組內變異；
統計模型和大資料模型所使用的主要演算法有什麼異同
1.什麼是數學模型？數學建模的一般步驟是什麼？ 2.數學建模需要具備哪些能力和知識？ 答的好懸賞加 100
3樓：匿名使用者
數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐.即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後,將實際問題用數學方式表達,建立起數學模型,然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解.
數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中,是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一.
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式,但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
機理分析：根據對現實物件特性的認識,分析其因果關係,找出反映內部機理的規律,所建立的模型常有明確的物理或現實意義.
測試分析方法：將研究物件視為一個“黑箱”系統,內部機理無法直接尋求,通過測量系統的輸入輸出資料,並以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的準則在某一類模型中選出一個資料擬合得最好的模型.測試分析方法也叫做系統辯識.
將這兩種方法結合起來使用,即用機理分析方法建立模型的結構,用系統測試方法來確定模型的引數,也是常用的建模方法.
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究物件的瞭解程度和建模目的來決定.機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設,確定變數、引數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定引數；
3、 用實際問題的實測資料等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際,交付使用,從而可產生經濟、社會效益；不符合實際,重新建模.
數學模型的分類：
1、 按研究方法和物件的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等.
2、 按研究物件的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、汙染模型、經濟模型、社會模型等.
數學建模需要豐富的數學知識,涉及到高等數學,離散數學,線性代數,概率統計,複變函式等等基本的數學知識.同時,還要有廣泛的興趣,較強的邏輯思維能力,以及語言表達能力等等.
參加數學建模競賽需知道的內容
一、全國大學生數學建模競賽
二、數學建模的方法及一般步驟
三、重要的數學模型及相應案例分析
1、線性規劃模型及經濟模型案例分析
2、層次分析模型及管理模型案例分析
3、統計迴歸模型及案例分析
4、圖論模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相關軟體
1、matlab軟體及程式設計；2、lingo軟體；3、lindo軟體。
五、數模十大常用演算法
1. 蒙特卡羅演算法。2.
資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法。3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。
4. 圖論演算法。5.
動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法。6. 最優化理論的三大非經典演算法。
7. 網格演算法和窮舉法。8.
一些連續資料離散化方法。9. 數值分析演算法。
10. 圖象處理演算法。
六、如何查閱資料
七、如何寫作**
八、如何組織隊伍：團隊精神，配合良好，不斷的提出問題和解決問題。
九、如何才能獲獎：比較完整，有幾處創新點。
十、如何資訊處理：word、latex，飛秋、qq。
其實主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我這裡也有很多例子，各個學校的講座都有要的話直接向我要
什麼是分組密碼及密碼分析啊?
4樓：那孩子
美國早在2023年就制定了自己的資料加密標準:des。隨著des的出現,人們對分組密碼了深入的研究和討論。
出現了各種各樣的分組密碼。用抽象的觀點來看,分組密碼就是一種滿足下列條件的對映e:fm2×sk→fm2對每個k∈sk,e(.
,k是從fm2到fm2的一個置換。可見,設計分組密碼的問題在於找到一種演算法,能在金鑰控制下從一個足夠大且足夠“好”的置換子集合中,簡單而迅速地選出一個置換。一個好的分組密碼應該是既難破譯又容易實現,即加密函式e（.
,k）和解密函式d(.,k)都必須容易計算,但是至少要從方程y=e(x,k)或x=d(y,k)中求出金鑰k應該是一個困難問題。 在分組密碼設計技術發展的同時,分組密碼分析技術也得到了空前的發展。
已有很多分組密碼分析技術,如強力攻擊(包括窮盡金鑰搜尋攻擊、字典攻擊、查表攻擊、時間—儲存權衡攻擊)、差分密碼分析、差分密碼分析的推廣(包括截段差分密碼分析、高階差分密碼分析、不可能差分密碼分析)、線性密碼分析、線性密碼分析的推廣(包括多重線性密碼分析、非線性密碼分析、劃分密碼分析)、差分—線性密碼分析、插值攻擊、金鑰相關攻擊、能量分析、錯誤攻擊、定時攻擊等等。
相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼？
5樓：love生活
一、迴歸分析和相關分析主要區別是：
1、在迴歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制.
二、迴歸分析與相關分析的聯絡：
1、迴歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題。
2、在專業上研究上：
有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線迴歸方程等問題,需進行直線相關分析和迴歸分析。
3、從研究的目的來說：
若僅僅為了瞭解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向,宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線迴歸方程,宜選用直線迴歸分析.
擴充套件資料：
1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關係的統計分析方法。
例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對溼度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛。
迴歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元迴歸和多元迴歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單迴歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析
6樓：峰
一、相關分析與迴歸分析的區別：
1、相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在迴歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在迴歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在迴歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、相關分析主要是通過一個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個迴歸方程。
二、相關分析與迴歸分析的聯絡
1、相關分析是迴歸分析的基礎和前提，迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。
2、相關分析需要依靠迴歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
3、只有當變數之間存在高度相關時，進行迴歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。
4、如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行迴歸分析，很容易造成“虛假迴歸”。
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