簇头就是管理它组内的所有节点的老大，像LEACH协议，就是把一个WSN划分为多个独立自治的小网络，每个小网络就是一个簇，簇内可以存在一个或者多个簇头，看协议定义，簇头负责管理簇内所有节点的吃喝拉撒，然后负责跟各个簇的老大通信，通过多跳把组内消息传递到网关或者中心节点，以达到与外网交换与更新信心。 那个图的文章应该是优化的LEACH协议，一个簇内存在多个簇头，因为如果存在一个簇头，等簇头低于一定的能量界限后，就会重新选举组内其他成员成为簇头，但选举过程是很费电源的，多个簇头可以优化能源，减少重选次数等，看具体协议针对的优化目标。
双色球33+1总排列可能性为 C^(33 6) *C^(16 1) = 17,721,088 种
因此每不相同的17,721,088种排列（相当于3500万投注额）中，共有1,188,988种为中奖号码，其中
1等奖 1种可能性，概率实为1/17,721,088
2等奖 15种可能性，概率约为1/1,181,406
3等奖 162种可能性，概率约为1/109,389
4等奖 7,695种可能性，概率约为1/2,303
5等奖 137,475种可能性，概率约为1/129
6等奖1,043,640种可能性，概率约为1/17
总中奖概率为 0.067094526024587203675079092209237约=1/15
因此每期投注额9000W（4500W注）来算，每期中头奖数平均值约为2-3个 二等获奖约38个 三等奖约410个，四等奖约19500个（如有快乐星期天，则为约39000个），你买15注大概有1注可以中奖
也许每次中奖注数和上面的有差别，不过只要开奖期数较多，则平均值应接近上面的数值（要看它是哪种分布了，是正态、三角形还是其它）。
黄杰教授是“速效离子导入疗法”主要研究人员之一，“速效离子导入疗法”特有的：“A+B双程疗法”、免疫代谢疏通系统、“生物激活分子缓释技术”、“纳米药物分子导入技术“四大技术，能针对灰指甲各种症状及感染真菌的不同类型，渗入甲床突破甲板的屏障。杀灭致病真菌达到彻底治愈灰指甲。优势速效离子导入疗法4大优势：1、采用微电脑导入技术，突破了传统治疗无法穿透甲板的难题，杀灭彻底深层真菌。2、避免了拔甲的痛苦和口服药物对肝肾的损伤。3、直接针对病甲，稳定释放杀菌成份，方便快捷，缩短治疗周期。4、创新A+B双程疗法，加速新甲生成，有效防止愈后复发。 “纳米中药灭菌疗法”特点是药物浓度主要是呈分子和离子状态分散，并能够被皮肤有效吸收利用的生物利用度， 深层杀菌， 直接破坏真菌的酶系统，从根本上治疗脚气、脚臭、汗脚、新生的皮肤对真菌的抵抗力强，从此让您告别脚气，一身轻松。治疗脚气，光靠止痒不能杀灭深层真菌起到标本兼治的效果，如使用了不合适的药物，或者日常护理不当好容易导致脚气顽固，不宜彻底治好。而“纳米中药灭菌疗法”是经多年的临床实践加上现代医学理论知识总结出的一种最新脚气疗法，可从根源上彻底杀灭真菌，该疗法通过先进的仪器检测，调配合理的中成药内服，再结合外用药联合进行，可在短期迅速控制真菌的生长，有效消灭和清除病菌。最后配合患者的饮食康复措施，能有效快速从根源上杜绝脚气反复发作的难题。
黄杰教授长期以来，进行真菌病的基础理论和实验研究、手足癣的诊治，以及灰指甲临床机理、病理和最新治疗药物与治疗手段的研究，，在国内外权威医学杂志上发表重要学术论文近30篇，其中《速效离子导入疗法应用于甲真菌病治疗的技术研究》、《“纳米速效中药导入法”临床应用技术研究》、《现代医学模式（多学科协作）在灰指甲并发症防治中的应用》等多篇文章获中华医学科技进步奖等奖项，对灰指甲得治疗及科研，取得了重大突破并卓有成效。
在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。
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% 卡尔曼滤波器在INS-GPS组合导航中应用仿真
% Author : lylogn
% Email : lylogn@gmail.com
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
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% 参考文献:
% [1]. 邓正隆. 惯导技术, 哈尔滨工业大学出版社.2006.
clear all;
%% 惯性-GPS组合导航模型参数初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自转角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %这三个参数的含义详见参考文献
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 连续空间系统状态方程
% X_dot(t) = A(t)*X(t) + B(t)*W(t)
A=[0 we*sin(psi) -we*cos(psi) 1 0 0 1 0 0;
-we*sin(psi) 0 0 0 1 0 0 1 0;
we*cos(psi) 0 0 0 0 1 0 0 1;
0 0 0 -1/Tge 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 -1/Tgn 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 -1/Tgz 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %状态转移矩阵
B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge) 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn) 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz) 0 0 0;]';%输入控制矩阵
%% 转化为离散时间系统状态方程
% X(k+1) = F*X(k) + G*W(k)
T = 0.1;
[F,G]=c2d(A,B,T);
H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 -sec(psi) 0 0 0 0 0 0 0;];%观测矩阵
%% 卡尔曼滤波器参数初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系统噪声协方差
R=0.25^2*eye(2); %测量噪声协方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有噪声的假定观测值，2维
X=zeros(9,length); %状态估计值，9维
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %状态估计初始值设定
P=eye(9); %状态估计协方差
%% 卡尔曼滤波算法迭代过程
for n=2:length
X(:,n)=F*X(:,n-1);
P=F*P*F'+ G*Q*G';
Kg=P*H'/(H*P*H'+R);
X(:,n)=X(:,n)+Kg*(Z(:,n)-H*X(:,n));
P=(eye(9,9)-Kg*H)*P;
end
%% 绘图代码
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的观测量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('带有噪声的观测量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('滤波后的观测量');
RSA算法的数学原理
RSA算法的数学原理:
先来找出三个数, p, q, r,
其中 p, q 是两个相异的质数, r 是与 (p-1)(q-1) 互质的数。
p, q, r 这三个数便是 private key。接著, 找出m, 使得 rm == 1 mod (p-1)(q-1)..... 这个 m 一定存在, 因为 r 与 (p-1)(q-1) 互质, 用辗转相除法就可以得到了..... 再来, 计算 n = pq....... m, n 这两个数便是 public key。
编码过程是, 若资料为 a, 将其看成是一个大整数, 假设 a = n 的话, 就将 a 表成 s 进位 (s 若 p, q 是相异质数, rm == 1 mod (p-1)(q-1), a 是任意一个正整数, b == a^m mod pq, c == b^r mod pq, 则 c == a mod pq 证明的过程, 会用到费马小定理, 叙述如下: m 是任一质数, n 是任一整数, 则 n^m == n mod m (换另一句话说, 如果 n 和 m 互质, 则 n^(m-1) == 1 mod m) 运用一些基本的群论的知识, 就可以很容易地证出费马小定理的........ 因为 rm == 1 mod (p-1)(q-1), 所以 rm = k(p-1)(q-1) + 1, 其中 k 是整数 因为在 modulo 中是 preserve 乘法的 (x == y mod z and u == v mod z => xu == yv mod z), 所以, c == b^r == (a^m)^r == a^(rm) == a^(k(p-1)(q-1)+1) mod pq 1. 如果 a 不是 p 的倍数, 也不是 q 的倍数时, 则 a^(p-1) == 1 mod p (费马小定理) => a^(k(p-1)(q-1)) == 1 mod p a^(q-1) == 1 mod q (费马小定理) => a^(k(p-1)(q-1)) == 1 mod q 所以 p, q 均能整除 a^(k(p-1)(q-1)) - 1 => pq | a^(k(p-1)(q-1)) - 1 即 a^(k(p-1)(q-1)) == 1 mod pq => c == a^(k(p-1)(q-1)+1) == a mod pq 2. 如果 a 是 p 的倍数, 但不是 q 的倍数时, 则 a^(q-1) == 1 mod q (费马小定理) => a^(k(p-1)(q-1)) == 1 mod q => c == a^(k(p-1)(q-1)+1) == a mod q => q | c - a 因 p | a => c == a^(k(p-1)(q-1)+1) == 0 mod p => p | c - a 所以, pq | c - a => c == a mod pq 3. 如果 a 是 q 的倍数, 但不是 p 的倍数时, 证明同上 4. 如果 a 同时是 p 和 q 的倍数时, 则 pq | a => c == a^(k(p-1)(q-1)+1) == 0 mod pq => pq | c - a => c == a mod pq Q.E.D. 这个定理说明 a 经过编码为 b 再经过解码为 c 时, a == c mod n (n = pq).... 但我们在做编码解码时, 限制 0 <= a < n, 0 <= c < n, 所以这就是说 a 等於 c, 所以这个过程确实能做到编码解码的功能.....
head-on 释义：adj.正面的;迎头的;头朝前的adv.迎头;正面地;头朝前地读音：英 [ˈhedˌɔn, -ˌɔ:n] 美 [ˈhɛdˌɑn, -ˌɔn] 用法例句：1、用作形容词(adj.)There was a head-on confrontation between management and unions.资方与工会之间发生了正面冲突。2、用作副词(adv.)Try to tackle the problem head-on.尽量正面处理问题。扩展资料：相似短语face-to-face 读音：英 [ˈfeɪstəˈfeɪs] 美 [ˈfestəˈfes] 释义：adj. 当面的；面对面的adv. 面对面地用法例句：1、用作形容词(adj.)Now that he has returned,we can have a face to face talk with him.他既然回来了，我们可以和他作一次面对面的谈话。2、用作副词(adv.)They are standing there, face to face.他们面对面地站在那里。
