演算法學習心得

1. 《演算法導論》有什麼好的學習心得

本人沒有讀過這本書，文化水平不夠，就算讀了估計也是不知所雲，這個應該是比較專業的人看的吧，那我只能從網上摘錄些供大家分享。

推薦每學一個演算法，就去各個OJ（Online Judge）找一些相關題目做做，有時理論讓人很無語，分析代碼也是一個不錯的選擇。

2. lbg演算法心得體會

LBG演算法心得體會

LBG演算法，即LindeBuzoGray演算法，作為一種重要的矢量量化演算法，給我留下了深刻的印象。以下是我對LBG演算法的一些心得體會：

1. 演算法的核心優勢

• 迭代優化機制：LBG演算法通過一系列迭代過程，逐步優化訓練矢量集，逼近最優的再生碼本。這種機制使得演算法能夠不斷逼近理想的矢量量化效果。
• 無需概率分布信息：與某些演算法需要預先了解輸入矢量的概率分布不同，LBG演算法無需此類信息，從而增加了其靈活性和適用范圍。

2. 應用領域的廣泛性

• 圖像壓縮：LBG演算法在圖像壓縮領域有著廣泛的應用，通過矢量量化技術，能夠有效減少圖像的存儲空間和傳輸時間。
• 語音編碼：在語音編碼中，LBG演算法同樣能夠發揮重要作用，提高語音信號的壓縮效率和傳輸質量。

3. 演算法的高效性和低復雜度

• 高效性能：相較於其他矢量量化演算法，LBG演算法在保證量化性能的同時，具有較高的計算效率。
• 低復雜度：演算法的復雜度相對較低，使得在實際應用中更容易實現和優化。

4. 對後續研究的啟發

• 理論基礎：LBG演算法的成功不僅體現在其技術上的創新，還為後續的矢量量化研究提供了重要的理論基礎。
• 推動技術進步：通過對LBG演算法的不斷優化和完善，研究者們能夠進一步探索矢量量化技術的潛力，推動相關領域的技術進步。

綜上所述，LBG演算法在矢量量化領域具有重要地位，其迭代優化機制、無需概率分布信息、廣泛的應用領域、高效性和低復雜度以及為後續研究提供的理論基礎，都使得它成為了一種值得深入學習和研究的演算法。

3. 何炳生老師的變分不等式VI與臨近點演算法PPA的一些學習心得

近期，我深入研究了何炳生老師關於變分不等式VI與臨近點演算法PPA的結合內容，發現這個領域蘊含著豐富的理論和應用價值。何老師的教學資料全面且深入，B站上能找到豐富的講解視頻資源，為學習者提供了便利。

在優化演算法的研究中，核心是證明新解[公式]相對於當前解[公式]更接近最終解[公式]。傳統的證明方法可能相當復雜，而何炳生老師引入VI理論後，使得PPA類演算法的證明過程變得直觀且清晰。在VI框架下，通常可以得出[公式]這樣的結論，直接揭示了新點的優勢——更接近最優解。

「預測-校正」這一部分，雖然暫無詳細內容，但可以預見在VI的引導下，這種方法可能會涉及到預測新解的性質，然後通過校正機制確保其有效性。對於[公式]的討論，也應從VI的角度去探討其在優化過程中的作用和影響。

深入理解PPA和ADMM類演算法是這個領域不可或缺的知識。這里有推薦的優秀教程，可以幫助讀者建立起扎實的基礎。PPA（Projected Point Algorithm）強調投影操作，而ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）則涉及到多變數的優化方法，兩者在VI的背景下各有其獨特之處。

未來的學習路徑，我會繼續跟隨何老師的指導，深入探索VI與PPA、ADMM等演算法的結合，期待在實踐中深化理解，發現更多的理論和應用價值。敬請關注後續的分享和討論。

4. CP-ABE（Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption）學習總結

接觸CP-ABE（Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption），總結學習心得。

ABE，即基於屬性加密，是實現精準化訪問控制的公鑰密碼演算法。

ABE分為兩類：KP-ABE適用於靈活性需求高，用戶數量少的場景；CP-ABE則適用於用戶數量多，追求高擴展性的場景。

CP-ABE在加密文件時，根據訪問策略設置屬性，符合屬性的用戶僅需一次加密即可解密，如文件只能部門領導或組長訪問，屬性設為{role:部門領導 OR role:組長}。

醫院數據加密案例中，CP-ABE可通過設定訪問策略（主任或院長 and 醫院員工）或文件管理員，精準控制訪問人群。

CP-ABE的訪問策略包括與門、或門和閾值表達式。

結合1、2演算法，通過布爾表達式構造CP-ABE訪問結構。

前置知識包括雙線性映射的實例與安全性的離散對數問題、橢圓曲線離散對數問題。

使用拉格朗日插值法恢復秘密值，基於線性秘密共享原理解多元一次方程組。

訪問結構表示為訪問樹或LSSS矩陣，LSSS矩陣的構造對精準控制提出挑戰。

一種方法是將布爾表達式轉換為樹結構，再轉化為LSSS矩陣。

CP-ABE演算法主要包括Setup、Encrypt、KeyGen、Decrypt和Delegate五個部分。

Setup生成公開參數PK和主密鑰MK。

Encrypt以公開參數PK、消息M和訪問結構[公式]為輸入，加密生成密文CT。

KeyGen以主密鑰MK和屬性集S為輸入，輸出私鑰SK。

Decrypt以公開參數PK、密文CT和私鑰SK為輸入，解密返回消息M。

Delegate允許用戶委託解密權給他人。

比較有趣的應用是屬性數值比較。

另一種演算法基於LSSS（線性秘密共享）構造CP-ABE訪問結構，通過隨機數掩蓋秘密值，並在解密階段利用雙線性映射計算消息。