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np問題的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包
np問題的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（瑞士）讓-菲力浦·奧馬松寫的 嚴肅的密碼學：實用現代加密術 和（英）基特·耶茨的 救命的數學都 可以從中找到所需的評價。
另外網站AI數學基礎之:P、NP、NPC問題也說明：在計算複雜度理論中，NP（nondeterministic polynomial time）不確定性多項式時間主要用來衡量分類決策問題的複雜度。 NP是一組決策問題，對於這些問題例 ...
這兩本書分別來自電子工業 和中信所出版 。
國立中正大學 通訊工程研究所 李昌明所指導 李政賢的 基於通用樹狀結構之低密度奇偶校驗碼的高效率循環搜尋演算法設計 （2021），提出np問題關鍵因素是什麼，來自於低密度奇偶校驗碼、循環、樹狀結構。
而第二篇論文國立東華大學 物理學系 陳企寧所指導 洪玄容的 以模擬退火蟻群演算法求解TSP問題 （2020），提出因為有 旅行銷售員問題、模擬退火演算法、蟻群演算法的重點而找出了 np問題的解答。
最後網站ベラルーシの難民問題 人道的視点で救援急げ | 社説則補充：ベラルーシ西部のポーランド国境に、中東からの難民や移民が大勢押し寄せ、問題となっている。ポーランドを入り口として、欧州連合（EU）加盟国に ...
嚴肅的密碼學：實用現代加密術
為了解決np問題 的問題，作者（瑞士）讓-菲力浦·奧馬松 這樣論述：
本書是著名密碼演算法BLAKE2、SipHash和NORX的創造者、當代應用密碼學大師Jean-Philippe Aumasson的重磅力作的中文譯本。正如其名，本書並非淺嘗輒止的領域概述，而是全面深入地討論了密碼工程的理論、技術以及前沿進展。 本書面向密碼學研究及從業人員，從本書中您不僅能學到密碼演算法的工作原理，還將學習如何在實際的系統中使用它們。 Jean-Philippe Aumasson是總部位於瑞士的國際網路安全公司Kudelski Security的首席研究工程師，他在密碼學和密碼分析領域發表文章40餘篇。他設計了廣為人知的雜湊函數BLAKE2和SipHash
，也是Black Hat、DEF CON、Troopers和Infiltrate等資訊安全會議上的常客。 譯者介紹： 陳華瑾，資訊工程大學網路空間安全學院副教授，2013年獲得密碼學博士學位。長期從事密碼學教學與科研工作，研究方向是對稱密碼設計與分析。 俞少華，公安部第三研究所資訊網路安全公安部重點實驗室網路安全專家，2007年碩士畢業于浙江大學數學系，一直從事網路安全工作，在網路攻擊與防禦、網路安全事件取證溯源和密碼學領域有著深入研究。 第1章 加密 古典密碼 凱撒密碼 維吉尼亞密碼 密碼是如何工作的：置換|操作模式 完美的加密：一次一密體制 加密安全性 非對稱
加密 加密之外的密碼學 認證加密|格式保持加密|全同態加密|可搜索加密|可調加密 意外如何發生：弱密碼|錯誤模型 第2章 隨機性 作為概率分佈的隨機性 熵：不確定性的度量指標 亂數發生器和偽亂數發生器 現實世界中的PRNG 在基於UNIX的系統中生成隨機比特 Windows中的CryptGenRandom()函數 基於硬體的PRNG：英特爾微處理器中的RDRAND 意外如何發生：熵源不理想|啟動時熵不足|非加密PRNG|對強隨機性的採樣漏洞 第3章 密碼學中的安全性 理論上安全：資訊安全性|實際安全：計算安全性 以比特度量安全性|全攻擊成本|選擇和評估安全強度 安全實現：可證明安全性|啟
發式安全性 生成對稱金鑰|生成非對稱金鑰|保護金鑰 意外如何發生：不正確的安全性證明|支援遺留系統的短金鑰 第4章 區塊編碼器 安全目標|分組大小|碼本攻擊 如何構造區塊編碼器：區塊編碼器的輪數|滑動攻擊和子金鑰|替換-置換網路|Feistel結構 高級加密標準（AES）：AES內核|使用AES 實現AES：基於查詢表實現|原生指令集 電碼本模式（ECB）|密碼分組連結（CBC）模式|如何在CBC模式中加密消息|計數（CTR）模式 意外如何發生：中間相遇攻擊|Padding Oracle攻擊 第5章 序列密碼 基於狀態轉移的和基於計數器的序列密碼 面向硬體的序列密碼：回饋移位暫存器|Gra
in-128a演算法|A5/1演算法 面向軟體的序列密碼：RC4|Salsa20 意外如何發生：nonce的重複使用|破解RC4|硬體燒制時的弱密碼 第6章 雜湊函數 雜湊函數的安全性：不可預測性|原像攻擊抗性|抗碰撞性|查找碰撞 基於壓縮的雜湊函數：Merkle–Damgård結構 基於置換的雜湊函數：海綿函數 雜湊函數SHA系列：SHA-1|SHA-2|SHA-3競賽|Keccak（SHA-3） BLAKE2雜湊函數 意外如何發生：長度擴展攻擊|欺騙存儲證明協定 第7章 帶金鑰的雜湊 安全通信中的消息認證碼|偽造和選擇消息攻擊|重放攻擊 偽隨機函數：PRF的安全性|為什麼PRF比MAC
更安全 加秘密首碼的構造方法|帶秘密尾碼的構造方法 HMAC的構造方法|針對基於雜湊的MAC的一般攻擊 由區塊編碼器構造的帶金鑰雜湊：CMAC：破解CBC-MAC|修改CBC-MAC 專用設計：Poly1305|SipHash 意外如何發生：針對MAC認證的計時攻擊|當海綿結構洩露 第8章 認證加密 使用MAC的認證加密 使用關聯資料的認證加密|使用nonce來避免可預測性 怎樣才是一個好的認證加密演算法 AES-GCM：認證加密演算法標準 OCB: 比GCM更快的認證加密演算法 SIV是最安全的認證演算法嗎 基於置換的AEAD 意外如何發生：AES-GCM和弱雜湊金鑰|AES-GCM和短標
籤 第9章 困難問題 計算困難性：測量執行時間|多項式時間vs超多項式時間 複雜度的分類：非確定多項式時間|NP完全問題|P問題vs NP問題 因數分解問題：實踐中的分解大數演算法|分解演算法是NP完全的嗎 離散對數問題 意外如何發生：小規模的困難問題並不困難 第10章 RSA RSA背後的數學概念 RSA陷門置換 RSA的金鑰生成和安全性 利用教科書式RSA加密的擴展性進行攻擊|加強版RSA加密：OAEP 針對教科書式RSA簽名的攻擊|PSS簽名標準|全域雜湊簽名 RSA的實現：快速求冪演算法：平方乘|用於更快公開金鑰操作的小指數|中國剩餘定理 意外如何發生：針對RSA-CRT的Bell
core攻擊|共用秘密指數或共用模數 第11章 Diffie-Hellman Diffie-Hellman函數 Diffie-Hellman問題 非DH金鑰協商協定示例|金鑰協商協定的攻擊模型 匿名Diffie-Hellman協定|含身份驗證的Diffie-Hellman協定|Menezes–Qu–Vanstone（MQV）協定 意外如何發生：不雜湊共用秘密|TLS中Diffie–Hellman的歷史遺留問題|不安全的群參數 第12章 橢圓曲線 整數上的橢圓曲線|加法點和乘法點|橢圓曲線群 ECDLP問題 橢圓曲線上的Diffie–Hellman金鑰協商 NIST曲線|曲線25519 意外
如何發生：隨機性差的ECDSA|用另一條曲線破解ECDH 第13章 TLS TLS協議套件：TLS和SSL協議家族的簡單歷史 TLS握手協定|TLS 1.3的密碼演算法 TLS 1.3對TLS 1.2的改進：降級保護|單次往返握手|會話恢復 TLS安全性的優勢：認證|前向保密性 意外如何發生：不安全的憑證授權|不安全的伺服器|不安全的用戶端|實現中的缺陷 第14章 量子和後量子時代的密碼學 量子電腦的工作原理：量子比特|量子門 量子加速：指數加速和Simon問題|Shor演算法的威脅 Shor演算法解決因數分解問題|Shor演算法和離散對數問題|Grover演算法 為什麼製造量子電腦如此困
難 後量子密碼演算法：基於編碼的密碼|基於格的密碼|基於多變數的密碼|基於雜湊的密碼 意外如何發生：不明晰的安全水準|快進：如果太晚會發生什麼|實現問題
np問題進入發燒排行的影片
体感昨日よりドロップしてる疑惑ある。
ハンティングクエスト第10弾3日目は「巨人の指輪」が入手できる巨人・ハントでした。ボーナスエネミーも変更され、こちらは愚者の鎖をドロップします。名前はかわらずサクラがついてるので、やっぱり黒幕は・・・。
00:00 (1)アビー/ダビデ/プロトアーサー
01:45 (2)アビー/エルバサ/アーラシュ
巨人は巨大/男性/地属性らしく、弱点はかなりあるのでエウリュアレや水着虞美人なども有効です。特攻持ちのなかで、カリスマ系サポができるのがダビデで、NP問題さえパスできれば、3wave目の火力アップに貢献できます。1wave目2wave目が単体なので、バフ巻きできる単体宝具鯖を２体編成に組み込めばだいぶ対応力が増すイメージです。そのなかでやはり優秀なのが火力サポ、NPサポ、NPチャージ力のそこそこ高いアビーちゃん。
03:29 (3)アビー/三蔵/エレナ
アビーPTの三蔵ちゃんに２連射してもらう特殊PT、エレナのスキル2が確率スキルなので、宝具レベルが低かったり、抽選漏れした場合はターゲット選択をしっかりしないとたまに中央の敵に三蔵ちゃんが飛び掛かります、ご注意を。
05:25 (4)紅閻魔/坂本龍馬/鈴鹿御前
アビーちゃんより若干チャージ力とバフ量が低い紅閻魔は坂本さんあたりと一緒に組ませるとアーツ宝具同士なのでいい感じに機能します。3wave目は宝具強化済みの天属性サーヴァントがいると特攻無しでもいい感じにダメージが通ります。出来れば宝具レベル2以上の星4↑
07:27 (5)オケキャス/水着キアラ＋キャストリア
相手が狂なので、宝具レベルのある程度ある特攻サーヴァントも有効。サブはキュケキャスがいると3wave目に若干デバフで貢献できます。メインサポーターとメインアタッカーのカードバフが同じ場合は3wave目はそれだけで十分たりると思うので、2wave目をマスタースキルで支援してあげるとより安定しそうです。
09:28 (6)アーラシュ/サンバサンタ/嫁王＋孔明
アタッカー件サポーターは嫁王も優秀で、今回は地属性の敵がメインでしたが、対天属性になった時はより活躍すると思います。
#FGO#ハント#ばいす
基於通用樹狀結構之低密度奇偶校驗碼的高效率循環搜尋演算法設計
為了解決np問題 的問題，作者李政賢 這樣論述：
低密度同位檢測碼（Low-density parity-check codes, LDPC codes）是一種錯誤更正碼，具有優於RS codes的錯誤更正能力，其錯誤校正能力接近香農極限(Shannon limit)，對傳輸的資訊進行編碼，以較低的功率發送訊號仍能在遠端收到正確的訊息。LDPC codes具有良好的編碼增益 (Coding gain)，與Turbo code相比，亦有較低的計算複雜度，在無線傳輸、衛星通訊等領域均有廣泛的使用及研究。Tanner graph可以用來表示LDPC codes，而存在於其中較短的循環 (Cycle) 會使得訊息的獨立性降低，進而影響錯誤更
正碼的效能，因此如何找出每個Tanner graph中的短循環數量並判斷何者有較佳的解碼性能便是一個重要的議題。 本論文提出一種基於通用樹狀結構之高效率搜尋循環的新穎方法，根據Tanner graph建立樹狀結構的資料型態，並記錄根 (Root) 與葉 (Leaf) 的關係，使得樹狀結構能以更精簡的架構作生成，減少冗餘不必要的分支產生，在搜尋數量時能有較高的效率。此方法能搜尋不限長度的循環數量，在檢測矩陣之行權重、列權重較小時，有較低的時間複雜度，所提出的演算法應用於檢測矩陣CODE Ⅳ，在搜尋長度為2g-2之循環時，搜尋效率約為相關文獻所提出之演算法的215.08倍，而在檢測矩陣之行權
重、列權重較大時，如檢測矩陣CODE Ⅰ，與其它先前文獻所提出之演算法相比，則具備4.36倍的搜尋效率，因此不論權重大小，皆具有較佳的運算效率，且此通用樹狀結構可一次計算出包含預設長度內的所有短循環數量。而本篇論文最後會根據複雜度做分析，可觀察出擴展複雜度及追溯複雜度與搜尋時間彼此的關係。
救命的數學
為了解決np問題 的問題，作者（英）基特·耶茨 這樣論述：
1999年11月，莎莉•克拉克因兩個年幼的孩子接連死于家中，被判謀殺罪成立，並處以無期徒刑。陪審團認定莎莉有罪的其中一項重要證據是一個統計數字——7300萬分之一。控方律師稱，一個家庭中同時有兩個嬰兒猝死的概率微乎及微，所以肯定是莎莉謀殺了兩個孩子。控方的數據從何而來？推導過程是否合理？它真的能確證莎莉是有罪的嗎？ 事實證明，控方計算的7300萬 分之一存在明顯的偏差，但可惜的是，當時的辯方、陪審團、法官都沒能理解這其中的數學原理，因此造成了一次錯判。2003年，在經過了多次上訴之後，莎莉終於被判無罪。 這起案件留給人們的啟示是深遠的，也時刻警醒著人們既要善用資料，也要對別人出具的資料
保持懷疑態度，直到你確認資料的來源可靠且推理正確。 濫用資料的事例屢見不鮮，很多研究報告為了讓你相信產品效果會隱藏必要的事實；一些媒體為了向你兜售觀點，會只挑選對他們有利的資料；有些律師為了達到自己的目的，會有意篡改資料。 如何識別這些騙局？如何從海量資料中，得到正確的結論，不被片面的資料蒙蔽住雙眼？本書將回答這些問題。畢竟，數學與一 切有關。 基特•耶茨，牛津大學數學博士畢業，現為英國巴斯大學數學生物學教授。他致力於用數學的方法解讀生物系統，説明實驗者建立數學模型，回答實驗解釋不了的問題。作為一名數學顧問以及科學傳播者，他希望通過在電視臺、廣播電臺以及報刊上普及數學
和科學教育，讓更多的人瞭解到數學和科學實用而有趣的一面。 前言 與一切有關 第1章 指數思維：探索指數行為的強大力量和極限 為時已晚 投資騙局 指數發育的胎兒 毀滅世界的人 核能之路 鑒別名畫 冰桶挑戰 指數爆發的危機 人口爆炸 加速流逝的時間 第2章 概率計算：為什麼醫生學好數學很重要 什麼是概率？ 高光時刻 上帝公式 報虛警也是一種假陽性 醫學篩查中的假陽性 確定性幻覺 兩次比一次更精確 第3章 有罪還是無罪：數學在法律中的應用 德雷斯福冤案 有罪推定 不能忽略的數字 獨立的錯誤 生態謬誤 檢察官謬論 諾克斯案件 數學也會使人閉目塞聽 第4章 不要相信“真相”：
揭穿媒體統計數據的騙局 生日問題 廣告中的騙局 失敗的預測 特朗普的數學錯誤 聳人聽聞的飲食報告 表述的技巧 回歸均值 發現自旋 第5章 計數系統：小數點錯誤引發的致命災難 位元值系統 記錄時間 十二進位與十進位 統一度量衡 千年蟲 二元邏輯 第6章 優化：演算法的無窮潛力 價值百萬美元的問題 P vs NP問題 貪心演算法 自然界中的演算法 37%法則 保持冷靜，檢查你的演算法 閃電崩盤 趨勢爆炸 第7章 瘟疫的流行：什麼決定了傳染病的結束 天花的流行與疫苗的誕生 S-I-R模型 傳染病的暴發和結束 HPV不只是腫瘤病毒 下一場大瘟疫 零號病人 R0和指數爆炸 控制疫情的辦法 群體免疫
疫苗引發的爭議 後記 將數學掌控在手 致謝 參考文獻
以模擬退火蟻群演算法求解TSP問題
為了解決np問題 的問題，作者洪玄容 這樣論述：
旅行銷售員問題是很經典的NP問題，隨著問題中城市數的增加，所需的計算時間會大幅增加，終至難以計算。近年來模擬自然的優化算法陸續被提出，如模擬退火法與蟻群演算法，此兩方法都可以用來求解旅行銷售員問題。 以單一的演算法求解旅行銷售員問題的效率可能有限，本論文詳細探討如何設定模擬退火法及蟻群演算法的參數，比較兩者呈現在不同規模的TSP範例的結果，最後討論將模擬退火法與蟻群演算法結合的可能性，期望對求解旅行銷售員問題有所突破。