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随机化算法与素性测试
seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 随机化算法应用之素性测试 素性测试介绍 素性测试宣称一个数不是素数，那么可以肯定这个数不是素数，若宣称一个数是素数，那么这个数将以高概率是素数。 素数测试依赖于两个定理，下面介绍。 代码 结合两个定理，以随机数生产A，的素性测试代码如下： package chapter10.random; import java.util.Random; /** * 一种概率，测试一个数是否是素数 修正A^p-1的解 y=(a*y)%p; } return y; } /** * 尝试五次 */ public static final int TRIALS = 5; /** * 素性测试 floor07/DataStructuresAndAlgorithm-Demo/blob/master/src/main/java/chapter10/random/MyRandom2.java 素性测试地址
87230发布于 2019-12-12 - 来自专栏温安适的blog
随机化算法与素性测试
seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 随机化算法应用之素性测试 素性测试介绍 近似确定一个大数是否是素数。 素性测试宣称一个数不是素数，那么可以肯定这个数不是素数，若宣称一个数是素数，那么这个数将以高概率是素数。 素数测试依赖于两个定理，下面介绍。 代码 结合两个定理，以随机数生产A，的素性测试代码如下： package chapter10.random; import java.util.Random; /** * 一种概率，测试一个数是否是素数 代码地址 github地址 仿Java实现随机化算法 素性测试地址 码云地址 仿Java实现随机化算法 素性测试地址
1.2K60发布于 2018-05-17 - 来自专栏小樱的经验随笔
数论部分第一节：素数与素性测试【详解】
数论部分第一节：素数与素性测试 一个数是素数（也叫质数），当且仅当它的约数只有两个——1和它本身。规定这两个约数不能相同，因此1不是素数。 这就是Fermat素性测试。 人们自然会想，如果考虑了所有小于n的底数a，出错的概率是否就可以降到0呢？ Miller和Rabin两个人的工作让Fermat素性测试迈出了革命性的一步，建立了传说中的Miller-Rabin素性测试算法。 我们下面来演示一下上面的定理如何应用在Fermat素性测试上。前面说过341可以通过以2为底的Fermat测试，因为2^340 mod 341=1。 还有其它的素性测试算法也是概率型的，比如Solovay-Strassen算法。
1.7K100发布于 2018-04-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-7 ROC曲线
使用手写数字识别制作有偏的二分类数据集的过程和前几个小节一样，选择样本标签是否为9作为二分类是否为1的标准，接下来使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。 之后在训练集上训练逻辑回归算法，最后通过将X_test传入decision_function函数获得所有测试样本的分数值score（对于逻辑回归算法score = θT · xb） 。 定义两个命名为fprs和tprs的list空列表，其中fprs列表中用于存放在不同阈值上计算的FPR值，tprs列表中用于存放在不同阈值上计算的TPR； decision_function(X_test)函数计算测试集中每个样本的 roc_curve函数需要传入两个参数： 第一个参数就是分类的真值y_test； 第二个参数就是decision_function(X_test)函数计算出的所有测试样本的score值，即前面的decision_scores 调用roc_auc_score函数同样需要传入两个参数： 第一个参数就是分类的真值y_test； 第二个参数就是decision_function(X_test)函数计算出的所有测试样本的score值
2.3K10发布于 2020-05-14 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-7)
为方便更换管理平台的产品Logo以及产品名称信息。引入“OEM管理功能”对外提供可视化更新Logo以及产品名称信息的入口。
50210编辑于 2025-03-11 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2020-09-20：如何判断一个数是质数？
2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。 3.米勒拉宾素性检验法。 试除法+米勒拉宾素性检验。 5.AKS算法。暂时无代码。 因为用到了大整数，所以用python语言编写。 费尔马素性测试法（Fermat primality test） 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。 米勒拉宾素性检验是一种概率算法 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。 0xFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFEBAAEDCE6AF48A03BBFD25E8CD0364141 # 质数 num = 2 ** 10000 + 111 # 合数 print(is_prime_fermat(num), "费尔马素性测试法
1.1K10发布于 2020-09-20 - 来自专栏ACM算法日常
世界总决赛选手带你玩转数论 1——素数及素性检测
素性检测 暴力判断 从 开始尝试是否是 的约数，直到 。
1.5K40发布于 2021-06-16 - 来自专栏旅途散记
素数检验---跨越2000年的人类智慧
然而，需要注意的是，费马检验是一种概率性测试，它不能完全确定一个数是素数。 作用： 在素数测试中的重要性：卡迈克尔数在密码学和数论中尤为重要，因为它们是费马素性测试的潜在“陷阱”。 由于卡迈克尔数即使不是素数，也能通过基于费马小定理的素性测试，这使得仅仅依赖费马测试来判断素数可能会出错。 对密码学的影响：在公钥加密和数字签名算法的设计中，正确识别素数是至关重要的。 卡迈克尔数的存在表明，需要更复杂的算法（如米勒-拉宾素性测试）来可靠地区分素数和合数。 数论研究：卡迈克尔数对于理解素数的性质和分布提供了重要视角。它们是研究数论中素数和合数特性的一个有趣案例。 重复这个过程若干次可以提高测试的准确性。 尽管米勒-拉宾检验是一个概率性测试，但其在实际应用中非常有效且准确度较高。
1K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪时间检定仪检定电子秒表/机秒表
12.png 标称频率：10MHz · 波形：正弦波 · 幅度：≥7dBm · 日老化率：≤1×10-9/日 · 秒稳定度：≤5×10-11/s · 准确度： ≤1×10-7 · 预热时间：大于12小时 检定机械秒表和电子秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋3ms） · 幅度：﹢24V（仪器面板接口输出） （1×10-7×T0＋0.8ms）（使用数字式电秒表方式输出） 图片1111.png 1. 标准时间间隔（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋1μs） · 幅度：±5V · 物理接口：BNC 1. 仪器前面板有如右图所示部分： 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间，精度为优于±（1×10-7×T0＋0.8ms）；如果需要更高精度，使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.
1.6K40发布于 2020-01-19 - 来自专栏C/C++基础
判断一个数是不是素数
5.Miller-Rabin 概率素性测试算法 尽管上面的 O(sqrt(n)/6) 的算法已经非常优秀了，但是面对更高数量级的“大数”却会显得力不从心，所以上面朴素简单的算法一般不会用于工程实践中，一般使用 Golang 标准库基于 Miller-Rabin 已经实现了素性判断的方法，下面看下如何使用。 对于小于 2^64 的数，可以使用 big.ProbablyPrime(0)，这种素性测试是100％准确的。 对于 n 次测试，对于随机选择的非素数，返回 true 的概率最多为 (1/4)^n。 另外 Solovay–Strassen 也是工程中使用的概率素性判断算法，还有确定性算法 AKS，可在在多项式时间之内，决定一个给定整数是素数或者合数，感兴趣的同学可以了解一下这两个算法。
3.3K10发布于 2020-12-08 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定装置秒表检定仪时间检定仪秒表检定设备
本设备是根据JJG237-2010《秒表检定规程》的要求制作的一款多功能，综合性的时间检定自动测试装置，用于检定机械秒表、电子秒表、指针式电秒表、数字式电秒表、数字式毫秒仪，以及各种计时器等，被测仪器通过测量该标准时间间隔信号 2) 作为日差测量仪使用； 3) 作为标准时间间隔发生器使用； 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋3ms）物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围 0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±（市电频率准确度×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10 -7×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋1μs）物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10 DB9外参考输入10MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNC秒表夹具一次同时测试四块秒表，可适应各种形状的秒表环境特性工作温度0℃～＋50℃相对湿度≤90%（40℃）存储温度-30℃～＋70℃供电电源交流
1.1K20发布于 2020-01-15 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪的使用说明
检定机械秒表和电子秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋3ms） · 幅度：﹢24V（仪器面板接口输出） 检定毫秒表和数字式电秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋0.1μs）（使用标准时间间隔方式输出） 优于± （1×10-7×T0＋0.8ms）（使用数字式电秒表方式输出） 1. 标准时间间隔（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋1μs） · 使用与操作 1. 通电前准备 1. 仪器前面板有如右图所示部分： 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间，精度为优于±（1×10-7×T0＋0.8ms）；如果需要更高精度，使用标准时间间隔方式测量。 1.
1.7K00发布于 2020-01-07 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪时间检定仪检定电子/机械秒表
，方便用户安排测试事宜。 秒表检定仪时间检定仪 图片1.png 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋3ms）物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±（市电频率准确度×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7× T0＋0.6ms）物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋1μs）物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10-9/ 日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
1.5K20发布于 2020-01-16 - 来自专栏前端菜鸟变老鸟
各种密码学算法的GUI编程实现（DES、AES、Present、扩展欧几里得算法、素性检测）
/article/details/85337080 encryption-algorithm 各种密码学算法的 C# GUI编程实现，包含： DES AES Present 扩展欧几里得算法 素性检测 素性检测 ? 使用说明（输入输出） 建议使用visual studio 2015打开此项目（解决方案）。 1. 素性检测 点击顶部选项卡中的Miller-Robin --> 在第一个输入框和第二个输入框都输入同一个需要被判定的数 --> 分别点击计算 --> 可以看见计算结果 下面的普通方式是使用输入的数去除1 素性检测算法（Miller-Robin） 定义 一个数是素数（也叫质数），当且仅当它的约数只有两个——1和它本身。规定这两个约数不能相同，因此1不是素数。 利用费尔马小定理，对于给定的整数n，可以设计素数判定算法，通过计算d=a^(n-1)%n来判断n的素性，当d!
2K30发布于 2019-01-03 - 来自专栏十二惊惶的网络安全研究记录
RSA公钥密码体系的Python实现
(mod n) 实验环境： 实验环境为： Python3.7 版本 Pycharm 编译器 Random拓展库及gmpy2拓展库 难点分析： RSA的具体实现存在一定难点，在秘钥生成阶段有：大数生成和素性检测 素性验证： 实现素性验证的算法均为 概率性算法，即如果素性验证为真则不一定为真，若素性验证为假则一定为假。 根据费马小定理p是素数 用某种概率性算法（如Miller-Rabin算法）对n进行一次素性检验，如果n没有通过检验，则重新生成随机数 重复步骤1足够多次，如果n都通过了检测，则认为n为素数 Miller-Rabin
1.2K10编辑于 2024-02-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-7 十进制转换二进制
习题10-7 十进制转换二进制 本题要求实现一个函数，将正整数n转换为二进制后输出。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> void dectobin( int n ); int main() { int n; scanf("%d", &n);
87020发布于 2020-09-15 - 来自专栏用户4866861的专栏
高精度频率计数器功能简介
SYN5637型高精度频率计数器是一款能精准测量信号频率的高性价比频率测试仪器。 SYN5104型时间综合参数测试仪.jpg 产品功能 1) 频率测量分辨率最高可达12位/秒； 2) 测量频率可达12.4GHz； 3) 可测试平均值、最大值、最小值、峰峰值等； 4) 多种数据通信接口 SYN5307型数字式电秒表.png 典型应用 1) 计量检测校准部门及科研院所等； 2) 雷达设备测量、通信设备测量； 3) 晶体振荡器元器件性能测试； 4) 电子产品生产线测试及外场维护、检修。 10Vrms闸门时间10ms～1000s测量功能平均值，最大值，最小值，峰峰值，频率趋势图功率测量范围-50dBm～+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10 -7老化率≤1×10-6/年恒温晶振（选件010）开机特性V≤1×10-8频率准确度A≤1×10-7老化率≤1×10-9/日秒稳定度≤3×10-11/s铷原子钟（选件020）频率准确度A≤5×10-11
1K40发布于 2020-04-23 - 来自专栏全栈程序员必看
使用Python实现RSA加密算法及详解RSA算法「建议收藏」
九、Miller-Rabin素性测试算法 素性测试(即测试给定的数是否为素数)是近代密码学中的一个非常重要的课题。 虽然Wilson定理(对于给定的正整数n，n是素数的充要条件为)给出了一个数是素数的充要条件，但根据它来素性测试所需的计算量太大，无法实现对较大整数的测试。 目前，尽管高效的确定性的素性算法尚未找到，但已有一些随机算法可用于素性测试及大整数的因数分解。下面描述的Miller-Rabin素性测试算法就是一个这样的算法。 = b1 ** 2 % n b1 = b2 if b1 == 1: return True return False # Miller-Rabin素性检验算法 Miller-Rabin素性检验有一定概率会失败。
8.1K31编辑于 2022-08-15 - 来自专栏用户4866861的专栏
电子式时间继电器的测试方案
检定如下图所示： 继电器校准测试整个过程中如图所示只需要配置一台SYN5606型测试仪和一台记录测试结果的电脑就可以完成。 6、SYN5606型时间继电器测试仪特点 该款时间继电器延时时间检测仪可以测试各种电子式时间继电器。 该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s，测量精度优于±（1×10-7×T0±0.5ms）。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考，日老化率≤5×10-10/日，秒稳定度≤5×10-11/s，准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用，适用于单通道/双通道，30ns～99999.999 999 990s，准确度优于±（1×10-7×T0±30ns）。
74220发布于 2020-06-09 - 来自专栏用户4866861的专栏
电子式时间继电器的测试方案
检定如下图所示： 继电器校准测试整个过程中如图所示只需要配置一台SYN5606型测试仪和一台记录测试结果的电脑就可以完成。 6、SYN5606型时间继电器测试仪特点 该款时间继电器延时时间检测仪可以测试各种电子式时间继电器。 该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s，测量精度优于±（1×10-7×T0±0.5ms）。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考，日老化率≤5×10-10/日，秒稳定度≤5×10-11/s，准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用，适用于单通道/双通道，30ns～99999.999 999 990s，准确度优于±（1×10-7×T0±30ns）。
82930发布于 2020-06-12
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