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密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科，它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来，主要是为了保护军事通信，以及通过娱乐谜题。然而，很大程度上由于计算机网络的发展，特别是因特网，我们大多数人现在每天都在使用密码学。
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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Non-deterministic generators
There are two general approaches to generating randomness. First, we will look at non-deterministic generation, which relies on unpredictable sources in the physical world. This is a compelling, but often expensive, approach to producing randomness. On the other hand, there are many situations where we are willing to compromise and use a ‘cheaper’ source of randomness. In this case, deterministic generation techniques, which we examine in Section 8.1.4, can be adopted.
A non-deterministic generator is based on the randomness produced by physical phenomena and therefore provides a source of ‘true randomness’ in the sense that the source is very hard to control and replicate. Non-deterministic generators can be based on hardware or software.
HARDWARE-BASED NON-DETERMINISTIC GENERATORS
Hardware-based non-deterministic generators rely on the randomness of physical phenomena. Generators of this type require specialist hardware. Generally speaking, these are the best sources of ‘true’ randomness. Examples include:
- measurement of the time intervals involved in radioactive decay of a nuclear atom;
- semiconductor thermal (Johnson) noise, which is generated by the thermal motion of electrons;
- instability measurements of free running oscillators;
- white noise emitted by electrical appliances; and
- quantum measurements of single photons reflected into a mirror.
Hardware-based generators provide a continuous supply of randomly generated output for as long as the power required to run the generator lasts, or until the process ceases to produce output. However, because specialist hardware is required, these types of generator are relatively expensive. In some cases, the randomly generated output is produced too slowly to be of much practical use.
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Deterministic generators
The idea of a deterministic random generator may sound like an oxymoron, since anything which can be determined cannot be truly random. The term pseudorandom (which we introduced in Section 4.2.1) is often used to describe both a deterministic generator and its output.
BASIC MODEL OF ADETERMINISTIC GENERATOR
A deterministic generator is an algorithm which outputs a pseudorandom bit string, in other words a bit string with no apparent structure. However, as we just hinted, the output of a deterministic generator is certainly not randomly generated. In fact, anyone who knows the information that is input to the deterministic generator can completely predict the output. Each time the algorithm is run using the same input, the same output will be produced. Such predictability is, in at least one sense, the opposite of randomness.
However, if we use a secret input into the deterministic generator, then, with careful design of the generation process, we might be able to generate output that will have no apparent structure. It will thus appear to have been randomly generated to anyone who does not know the secret input. This is precisely the idea behind a deterministic generator. The basic model of a deterministic generator is shown in Figure 8.1.
密码学代写
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Non-deterministic generators
产生随机性的一般方法有两种。首先，我们将看看非确定性生成，它依赖于物理世界中不可预测的来源。这是一种引人注目但代价高昂的创造随机性的方法。另一方面，在许多情况下，我们愿意妥协并使用“更便宜”的随机性来源。在这种情况下，可以采用我们将在第8.1.4节中介绍的确定性生成技术。
非确定性生成器基于物理现象产生的随机性，因此提供了“真正随机性”的来源，因为该来源很难控制和复制。非确定性生成器可以基于硬件或软件。
基于硬件的非确定性生成器
基于硬件的非确定性生成器依赖于物理现象的随机性。这种类型的生成器需要专门的硬件。一般来说，这些都是“真正的”随机性的最佳来源。例子包括:
放射性衰变:对原子核放射性衰变时间间隔的测量;
半导体热(约翰逊)噪声，由电子的热运动产生;
自由运行振荡器的不稳定性测量;
电器发出的白噪音;和
对反射到镜子中的单个光子的量子测量。
基于硬件的发电机提供随机生成的连续输出，只要运行发电机所需的功率持续，或者直到过程停止产生输出。然而，由于需要专业的硬件，这些类型的发电机相对昂贵。在某些情况下，随机生成的输出产生得太慢，没有多少实际用途。
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确定性随机生成器的想法可能听起来像是一种矛盾修饰法，因为任何可以确定的东西都不可能是真正随机的。伪随机这个术语(我们在4.2.1节中介绍过)通常用来描述确定性生成器和它的输出。
确定性发电机的基本模型
确定性生成器是一种输出伪随机位串的算法，换句话说，是一个没有明显结构的位串。然而，正如我们刚才所暗示的，确定性生成器的输出肯定不是随机生成的。事实上，任何知道确定性生成器的输入信息的人都可以完全预测输出。每次使用相同的输入运行算法时，都会产生相同的输出。至少在某种意义上，这种可预测性是随机性的对立面。
然而，如果我们在确定性生成器中使用秘密输入，那么，通过仔细设计生成过程，我们可能能够生成没有明显结构的输出。因此，对于不知道秘密输入的任何人来说，它似乎是随机生成的。这正是确定性生成器背后的思想。确定性发电机的基本模型如图8.1所示。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。