云計算中大規(guī)模矩陣分解的計算外包
本文關(guān)鍵詞:云計算中大規(guī)模矩陣分解的計算外包
更多相關(guān)文章: 云計算 安全外包 特征值分解 奇異值分解 LU分解 主成分分析 線性方程組
【摘要】:云計算是一種通過網(wǎng)絡(luò)為客戶端提供方便的、按需分配的、可配置資源的虛擬化技術(shù)。外包計算是云計算服務(wù)商提供的重要服務(wù)之一,在外包計算中,計算資源有限的客戶端無需自己構(gòu)建復(fù)雜的計算系統(tǒng),只要將需要消耗巨大計算資源的任務(wù)外包給云端。然而,為了安全有效的利用外包計算,我們需要解決這種計算模式隨之帶來的各種問題,特別是安全問題。矩陣分解是一類重要的科學(xué)計算問題,同時它在工程領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。在本文中我們主要設(shè)計了安全的、正確的、高效的特征值分解、奇異值分解和LU分解的外包協(xié)議,并分別基于奇異值分解和LU分解的外包協(xié)議,提出了主成分分析的外包以及解大規(guī)模線性方程組的外包協(xié)議。在協(xié)議的設(shè)計中,為了解決安全問題,我們采用高效的加密算法,以保護輸入和輸出的隱私信息。為了保證從云端返回結(jié)果的正確性,我們采取了有效的驗證算法。我們同時對協(xié)議的計算復(fù)雜度進行分析,以此說明我們外包協(xié)議的有效性。
【關(guān)鍵詞】:云計算 安全外包 特征值分解 奇異值分解 LU分解 主成分分析 線性方程組
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 1 緒論8-12
- 1.1 云計算8-9
- 1.2 外包計算9-10
- 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排10-12
- 2 大規(guī)模矩陣特征值分解的外包計算12-24
- 2.1 數(shù)學(xué)背景12-13
- 2.2 系統(tǒng)模型和協(xié)議設(shè)計目標(biāo)13-15
- 2.3 大規(guī)模矩陣特征值分解的外包協(xié)議設(shè)計15-19
- 2.4 大規(guī)模矩陣特征值分解的外包協(xié)議分析19-21
- 2.5 仿真分析21-23
- 2.6 小結(jié)23-24
- 3 大規(guī)模矩陣奇異值分解的外包計算24-39
- 3.1 奇異值分解24-25
- 3.2 系統(tǒng)模型和協(xié)議設(shè)計目標(biāo)25-26
- 3.3 大規(guī)模矩陣的奇異值分解的外包協(xié)議26-29
- 3.4 大規(guī)模矩陣奇異值分解的外包協(xié)議分析29-32
- 3.5 主成分分析的外包協(xié)議32-33
- 3.6 仿真分析33-36
- 3.7 小結(jié)36-39
- 4 解線性方程組——基于大規(guī)模矩陣LU分解的外包計算39-49
- 4.1 線性方程組和LU分解39-40
- 4.2 系統(tǒng)模型40-41
- 4.3 大規(guī)模線性方程組的外包協(xié)議設(shè)計41-45
- 4.4 大規(guī)模線性方程組的外包協(xié)議分析45-46
- 4.5 仿真分析46-47
- 4.6 小結(jié)47-49
- 5 總結(jié)49-50
- 參考文獻50-54
- 發(fā)表文章目錄54-55
- 致謝55
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5 何朕,趙文斌,于達(dá)仁;攝動矩陣的分解[J];電機與控制學(xué)報;2004年03期
6 李華云;;F范數(shù)及矩陣分解實例研究[J];現(xiàn)代情報;2008年10期
7 鄒理和;;系數(shù)矩陣分解二維譜估值[J];信號處理;1985年03期
8 陳伯倫;陳];鄒盛榮;徐秀蓮;;基于矩陣分解的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘算法[J];計算機科學(xué);2014年02期
9 王鋒;趙志文;牟盛;;整數(shù)提升小波多相矩陣分解系數(shù)的快速提取算法[J];中國圖象圖形學(xué)報;2012年03期
10 段華杰;;考慮時間效應(yīng)的矩陣分解技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];微型電腦應(yīng)用;2013年03期
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,本文編號:788945
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