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为了提高单密钥签名系统的安全性,设计了一种基于组合公钥的密钥派生方案.首先,针对组合公钥体系中存在的共谋攻击提出一种新的密钥生成方案,通过引入素数系数使得映射系数矩阵达到满秩,且数量小于其秩的私钥均线性无关.其次,分析本方案对线性共谋攻击、选择共谋攻击和随机共谋攻击的抵抗能力.最后,使用Python语言实现密钥派生方案并对消息签名与验签,给出了该方案与传统ECDSA签名的性能比较. 相似文献
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应用密度泛函理论B3LYP方法对金属串配合物[CoMCo(dpa)4(NCS)2](1:M=Co, 2:M=Ni, 3:M=Pd, 4:M=Pt; dpa=dipyridylamide)的成键性质和自旋过滤效应进行了研究,结果表明:配合物1的基态为二重态,Co36+金属链形成三中心三电子键(2nb1*0);而配合物2~4的基态均为反铁磁耦合单重态(AF态),对应的最低能量高自旋态(HS态)分别为三重态、七重态和七重态,单电子分布在两端Co原子上,[CoMCo]6+链具有三中心四电子键(2nb1*1)。由分子轨道能级图和PDOS图分析得到配合物1~4均具有自旋过滤效应,电子传输通道主要为-自旋nb轨道,与费米能级的距离大小为1234。电场作用下,1~4的高电势端Co2―N4键增长而低电势端Co3―N7键缩短,Co―M平均键长略为缩短,Co―M键增强;电场作用下金属原子的自旋密度和电荷密度变化很小,电磁性质稳定;电场作用下nb轨道分布仍保持沿金属轴方向离域,LUMO-HOMO能隙减小,有利于电子输运。 相似文献
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紫杉醇类似物的电子结构与抗癌活性关系的研究( Ⅰ ) 总被引:3,自引:0,他引:3
应用MM3分子力学方法对R6=H的13个紫杉醇类似物进行几何优化,并采用MNDO法计算了化合物的电子结构,应用回归分析、神经网络等方法寻找其量化指数与抗癌活性的关系,结果表明,R2取代基、2-OBz中苯甲酰基(Bz)的碳氧原子的净电荷之和∑QBz、核-核排斥能Ep对活性影响较大,并得到显著性较好的QSAR:ID50(A)/ID50(T)(act)=71.20535 155.35016∑QBz,表明随着∑QBz减小,ID50(A)/ID50(T)值将减小,而化合物活性将增大,神经网络(BP网络)算法的结果表明,神经网络计算值R=0.992,神经网络的结果可精确地预测化合物的抗癌活性。 相似文献
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取代芳烃化合物电子结构与其对发光菌毒性关系的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
应用量子化学半经验的MNDO方法计算了40个取代芳烃化合物的电子结构,探讨了化合物电子结构与其对发光菌毒性的关系.结果表明:(1)当化合物的分子极化度P、分子体积V、疏水参数logP较大时具有较大的水溶性和脂溶性,因而化合物的毒性较大;(2)当最高占据轨道(HOMO)能级和最低空轨道(LUMO)能级较低时,化合物容易接受电子具有较大的氧化性,取代芳烃的毒性也随之增大;(3)取代基的吸电子能力越强,吸电子基个数越多,苯环的正电性越大,化合物的毒性越大.得到的QSAR方程为:-logEC50=-2.230 O.202P-0.366EHOMO,据此可预测取代芳烃化合物对发光细菌的毒性. 相似文献
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目的利用电磁阻尼单元代替经典调谐质量阻尼器中的黏性阻尼单元,引入惯质概念,提出一种具有结构减震功能的新型电磁调谐双质阻尼器(EM-TMID).方法依据达朗伯原理,建立EM-TMID与单自由度耦合结构在地震作用下的动力学模型;然后基于蒙特卡洛-模式搜索法数值优化理论,分别以主结构位移和加速度峰值最小为目标函数,对EM-TMID进行参数优化,得到EM-TMID的结构频率比、电磁阻尼比和机电耦合系数的优化参数;最后通过频域和时域两种方法仿真分析了EM-TMID对结构的减震性能.结果在频域分析中,EM-TMID的主结构位移和加速度频响峰值优于固定点法的经典TMD;在时域分析中,EM-TMID对结构位移、加速度峰值和均方根的减震性能均优于经典TMD.结论 EM-TMID较经典TM D有更好的动态特性和鲁棒性,有效地提高了对结构的减震效果. 相似文献
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紫杉醇类似物抗癌活性构效关系的神经网络模式识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
经对MM3、MM+、MNDO、PM3几何优化结果进行比较,选用速度最快且精确度较好的MM3分子力学方法计算43个紫杉醇类似物的优势构型,应用MNDO法计算了化合物的电子结构,并用回归分析和BP神经网络模式识别方法寻找其电子结构与抗癌活性的关系.结果表明:(1)紫杉醇类似物及C13侧链的油水分配系数与活性参数问呈抛物线关系,最适油水分配系数Popt=3.14;(2)2-OBz中Bz基团的负电荷密度越大,C1、C3原子的正电荷密度越大对活性越有利;(3)R1、R2、1-OH和2-OBz基团可能是药物与受体作用的重要部位.四参数的定量构效关系显著性较好,神经网络模式识别总识别率为98%,可较精确地预测化合物的抗癌活性. 相似文献
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