了解有错误学习（LWE）的参数 在本笔记本中，我将简要介绍有错误学习（LWE）方法，该方法是一种量子后的公钥密码算法。 我们提供了数学背景，然后详细介绍了基于Python 3和numpy ，最后是我们的实验，其目的是了解更改算法参数如何影响预期结果。 我们的实验基于对值为1的单个消息的加密和解密，对于每个测试的配置，该消息执行一万次。 创建图形以可视化结果。 试试住 LWE解密 LWE是一种后量子公钥算法，有关更多信息和，请参阅。 该方法可以恢复到本节中描述的计算。 首先，创建一个公钥和私钥： 和 是公钥， 是私钥， 是随机误差，并且 。 矩阵 有尺寸 ，即它们是单列，因为在此报告中，我们实现了一位加密和解密。 加密一位消息 使用公钥 我们获得由以下组成的加密消息 和： 在哪里 是从以下样本中随机选择的 和 。 最后，解密消息 并找到位消息的值 ： LWE实施 以下run函数基于，

移动窗口填补时间序列缺失值（imputeTS的matlab版本），包括简单移动平均值的简单缺失值插补； 线性加权移动平均值的线性缺失值插补； 指数加权移动平均值的指数缺失值插补

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