文件名称：dpa-chi-function：研究chi函数的微分功效分析
文件大小：87KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 22:04:54
Python
关于Chi函数的微分功效分析 由Anna Guinet用Python 3.7.2编写。 输入参数 这些脚本在命令行中包含以下参数： n {3，5}中的整数。 这是所研究的chi行的长度。 i是{0，1，2}中的整数。 这是第一行的第i个研究位。 K长度为三或五位的字符串（例如00101）。 这是初始的秘密状态。 kappa字符串，长度为三或五位（例如01110）。 这是一个中间值。 Kappa是线性层输出的前几位。 num_sim一个整数（例如1000）。 这是模拟的次数。 根据脚本在{1，2}或{1,2,3}中设置整数mode 。 这是为绝对（1），平方（2）或两个（3）选项编译代码的选项。 绘制一次模拟的标量乘积函数 为了绘制一次仿真的标量积函数，请使用Python编译脚本sim_* 。 单仿真脚本采用以下参数： 用于DoM策略 sim_1bit_to_plot_a
【文件预览】：
dpa-chi-function-master
----sim_1bit_to_plot_abs.py(15KB)
----sim_1bit_to_plot_sq.py(16KB)
----num_sim_1bit_pr_success_to_csv_sq.py(15KB)
----num_sim_1x3bits_avgrank_csv_to_csv.py(4KB)
----plot()
--------README.md(99B)
----num_sim_3bits_avgrank_csv_to_plot.py(2KB)
----sim_1x5bits_to_plot_abs.py(92KB)
----num_sim_3bits_pr_success_csv_to_plot.py(3KB)
----num_sim_1x3bits_pr_success_csv_to_plot.py(13KB)
----num_sim_1bit_pr_success_csv_to_plot.py(9KB)
----sim_3bits_3row_to_plot.py(30KB)
----sim_1x5bits_to_plot_sq.py(41KB)
----num_sim_1x3bits_avgrank_csv_to_plot.py(4KB)
----LICENSE(7KB)
----num_sim_1bit_pr_success_to_csv_abs.py(15KB)
----README.md(4KB)
----num_sim_1x3bits_pr_success_to_csv_abs.py(29KB)
----csv()
--------README.md(102B)
----num_sim_3bits_pr_success_to_csv.py(46KB)
----num_sim_3bits_avgrank_csv_to_csv.py(3KB)
----num_sim_1x3bits_pr_success_to_csv_sq.py(19KB)
----num_sim_1bit_avgrank_csv_to_plot.py(5KB)
----num_sim_1bit_avgrank_csv_to_csv.py(4KB)