بایگانی برچسب برای: اعداد تصادفی مشترک

A Secure Cloud Computing Based Framework[taliem.ir]

A Secure Cloud Computing Based Framework for Big Data Information Management of Smart Grid

Smart grid is a technological innovation that improves efficiency, reliability, economics, and sustainability of electricity services. It plays a crucial role in modern energy infrastructure. The main challenges of smart grids, however, are how to manage different types of front-end intelligent devices such as power assets and smart meters efficiently; and how to process a huge amount of data received from these devices. Cloud computing, a technology that provides computational resources on demands, is a good candidate to address these challenges since it has several good properties such as energy saving, cost saving, agility, scalability, and flexibility. In this paper, we propose a secure cloud computing based framework for big data information management in smart grids, which we call “Smart-Frame.” The main idea of our framework is to build a hierarchical structure of cloud computing centers to provide different types of computing services for information management and big data analysis. In addition to this structural framework, we present a security solution based on identity-based encryption, signature and proxy re-encryption to address critical security issues of the proposed framework.

روش های کاهش واریانس در روش مونت کارلو

روش شبیهسازی مونت کارلو، روشی برای تقریب زدن انتگرال به کمک اعداد تصادفی میباشند. ایدهی اصلی این روش، تبدیل انتگرال به یک امید ریاضی بر اساس یک تابع چگالی احتمال مشخص، تولید نمونهی تصادفی از این تابع چگالی و استفاده از قانون اعداد بزرگ برای تقریب این امید ریاضی است. در روش مونت کارلو، با تولید دنبالهای از متغیرهای تصادفی، که امید ریاضی آنها برابر با θاست، θبرآورد می شود. میزان کارایی این روش زمانی که متغیر تصادفی دارای واریانس کوچک باشد افزایش می یابد. به روشهایی که میتوانند متغیر تصادفی با امید θو واریانس نسبتا کوچک تولید کنند روشهای کاهش واریانس می گویند. در این مقاله به بررسی روشهای کاهش واریانس می پردازیم.