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第1章緒論1
1.1程序設計語言概述1
1.1.1機器語言1
1.1.2匯編語言2
1.1.3高級語言2
1.1.4c語言3
1.2c語言的優點和缺點4
1.2.1c語言的優點4
1.2.2c語言的缺點6
1.3演算法概述7
1.3.1演算法的基本特徵7
1.3.2演算法的復雜度8
1.3.3演算法的准確性10
1.3.4演算法的穩定性14
第2章復數運算18
2.1復數的四則運算18
2.1.1[演算法1]復數乘法18
2.1.2[演算法2]復數除法20
2.1.3【實例5】 復數的四則運算22
2.2復數的常用函數運算23
2.2.1[演算法3]復數的乘冪23
2.2.2[演算法4]復數的n次方根25
2.2.3[演算法5]復數指數27
2.2.4[演算法6]復數對數29
2.2.5[演算法7]復數正弦30
2.2.6[演算法8]復數餘弦32
2.2.7【實例6】 復數的函數運算34
第3章多項式計算37
3.1多項式的表示方法37
3.1.1系數表示法37
3.1.2點表示法38
3.1.3[演算法9]系數表示轉化為點表示38
3.1.4[演算法10]點表示轉化為系數表示42
3.1.5【實例7】系數表示法與點表示法的轉化46
3.2多項式運算47
3.2.1[演算法11]復系數多項式相乘47
3.2.2[演算法12]實系數多項式相乘50
3.2.3[演算法13]復系數多項式相除52
3.2.4[演算法14]實系數多項式相除54
3.2.5【實例8】復系數多項式的乘除法56
3.2.6【實例9】實系數多項式的乘除法57
3.3多項式的求值59
3.3.1[演算法15]一元多項式求值59
3.3.2[演算法16]一元多項式多組求值60
3.3.3[演算法17]二元多項式求值63
3.3.4【實例10】一元多項式求值65
3.3.5【實例11】二元多項式求值66
第4章矩陣計算68
4.1矩陣相乘68
4.1.1[演算法18]實矩陣相乘68
4.1.2[演算法19]復矩陣相乘70
4.1.3【實例12】 實矩陣與復矩陣的乘法72
4.2矩陣的秩與行列式值73
4.2.1[演算法20]求矩陣的秩73
4.2.2[演算法21]求一般矩陣的行列式值76
4.2.3[演算法22]求對稱正定矩陣的行列式值80
4.2.4【實例13】 求矩陣的秩和行列式值82
4.3矩陣求逆84
4.3.1[演算法23]求一般復矩陣的逆84
4.3.2[演算法24]求對稱正定矩陣的逆90
4.3.3[演算法25]求托貝里斯矩陣逆的trench方法92
4.3.4【實例14】 驗證矩陣求逆演算法97
4.3.5【實例15】 驗證t矩陣求逆演算法99
4.4矩陣分解與相似變換102
4.4.1[演算法26]實對稱矩陣的ldl分解102
4.4.2[演算法27]對稱正定實矩陣的cholesky分解104
4.4.3[演算法28]一般實矩陣的全選主元lu分解107
4.4.4[演算法29]一般實矩陣的qr分解112
4.4.5[演算法30]對稱實矩陣相似變換為對稱三對角陣116
4.4.6[演算法31]一般實矩陣相似變換為上hessen-burg矩陣121
4.4.7【實例16】 對一般實矩陣進行qr分解126
4.4.8【實例17】 對稱矩陣的相似變換127
4.4.9【實例18】 一般實矩陣相似變換129
4.5矩陣特徵值的計算130
4.5.1[演算法32]求上hessen-burg矩陣全部特徵值的qr方法130
4.5.2[演算法33]求對稱三對角陣的全部特徵值137
4.5.3[演算法34]求對稱矩陣特徵值的雅可比法143
4.5.4[演算法35]求對稱矩陣特徵值的雅可比過關法147
4.5.5【實例19】 求上hessen-burg矩陣特徵值151
4.5.6【實例20】 分別用兩種雅克比法求對稱矩陣特徵值152
第5章線性代數方程組的求解154
5.1高斯消去法154
5.1.1[演算法36]求解復系數方程組的全選主元高斯消去法155
5.1.2[演算法37]求解實系數方程組的全選主元高斯消去法160
5.1.3[演算法38]求解復系數方程組的全選主元高斯-約當消去法163
5.1.4[演算法39]求解實系數方程組的全選主元高斯-約當消去法168
5.1.5[演算法40]求解大型稀疏系數矩陣方程組的高斯-約當消去法171
5.1.6[演算法41]求解三對角線方程組的追趕法174
5.1.7[演算法42]求解帶型方程組的方法176
5.1.8【實例21】 解線性實系數方程組179
5.1.9【實例22】 解線性復系數方程組180
5.1.10【實例23】 解三對角線方程組182
5.2矩陣分解法184
5.2.1[演算法43]求解對稱方程組的ldl分解法184
5.2.2[演算法44]求解對稱正定方程組的cholesky分解法186
5.2.3[演算法45]求解線性最小二乘問題的qr分解法188
5.2.4【實例24】 求解對稱正定方程組191
5.2.5【實例25】 求解線性最小二乘問題192
5.3迭代方法193
5.3.1[演算法46]病態方程組的求解193
5.3.2[演算法47]雅克比迭代法197
5.3.3[演算法48]高斯-塞德爾迭代法200
5.3.4[演算法49]超鬆弛方法203
5.3.5[演算法50]求解對稱正定方程組的共軛梯度方法205
5.3.6[演算法51]求解托貝里斯方程組的列文遜方法209
5.3.7【實例26】 解病態方程組214
5.3.8【實例27】 用迭代法解方程組215
5.3.9【實例28】 求解托貝里斯方程組217
第6章非線性方程與方程組的求解219
6.1非線性方程求根的基本過程219
6.1.1確定非線性方程實根的初始近似值或根的所在區間219
6.1.2求非線性方程根的精確解221
6.2求非線性方程一個實根的方法221
6.2.1[演算法52]對分法221
6.2.2[演算法53]牛頓法223
6.2.3[演算法54]插值法226
6.2.4[演算法55]埃特金迭代法229
6.2.5【實例29】 用對分法求非線性方程組的實根232
6.2.6【實例30】 用牛頓法求非線性方程組的實根233
6.2.7【實例31】 用插值法求非線性方程組的實根235
6.2.8【實例32】 用埃特金迭代法求非線性方程組的實根237
6.3求實系數多項式方程全部根的方法238
6.3.1[演算法56]qr方法238
6.3.2【實例33】用qr方法求解多項式的全部根240
6.4求非線性方程組一組實根的方法241
6.4.1[演算法57]梯度法241
6.4.2[演算法58]擬牛頓法244
6.4.3【實例34】 用梯度法計算非線性方程組的一組實根250
6.4.4【實例35】 用擬牛頓法計算非線性方程組的一組實根252
第7章代數插值法254
7.1拉格朗日插值法254
7.1.1[演算法59]線性插值255
7.1.2[演算法60]二次拋物線插值256
7.1.3[演算法61]全區間插值259
7.1.4【實例36】 拉格朗日插值262
7.2埃爾米特插值263
7.2.1[演算法62]埃爾米特不等距插值263
7.2.2[演算法63]埃爾米特等距插值267
7.2.3【實例37】 埃爾米特插值法270
7.3埃特金逐步插值271
7.3.1[演算法64]埃特金不等距插值272
7.3.2[演算法65]埃特金等距插值275
7.3.3【實例38】 埃特金插值278
7.4光滑插值279
7.4.1[演算法66]光滑不等距插值279
7.4.2[演算法67]光滑等距插值283
7.4.3【實例39】 光滑插值286
7.5三次樣條插值287
7.5.1[演算法68]第一類邊界條件的三次樣條函數插值287
7.5.2[演算法69]第二類邊界條件的三次樣條函數插值292
7.5.3[演算法70]第三類邊界條件的三次樣條函數插值296
7.5.4【實例40】 樣條插值法301
7.6連分式插值303
7.6.1[演算法71]連分式插值304
7.6.2【實例41】 驗證連分式插值的函數308
第8章數值積分法309
8.1變步長求積法310
8.1.1[演算法72]變步長梯形求積法310
8.1.2[演算法73]自適應梯形求積法313
8.1.3[演算法74]變步長辛卜生求積法316
8.1.4[演算法75]變步長辛卜生二重積分方法318
8.1.5[演算法76]龍貝格積分322
8.1.6【實例42】 變步長積分法進行一重積分325
8.1.7【實例43】 變步長辛卜生積分法進行二重積分326
8.2高斯求積法328
8.2.1[演算法77]勒讓德-高斯求積法328
8.2.2[演算法78]切比雪夫求積法331
8.2.3[演算法79]拉蓋爾-高斯求積法334
8.2.4[演算法80]埃爾米特-高斯求積法336
8.2.5[演算法81]自適應高斯求積方法337
8.2.6【實例44】 有限區間高斯求積法342
8.2.7【實例45】 半無限區間內高斯求積法343
8.2.8【實例46】 無限區間內高斯求積法345
8.3連分式法346
8.3.1[演算法82]計算一重積分的連分式方法346
8.3.2[演算法83]計算二重積分的連分式方法350
8.3.3【實例47】 連分式法進行一重積分354
8.3.4【實例48】 連分式法進行二重積分355
8.4蒙特卡洛法356
8.4.1[演算法84]蒙特卡洛法進行一重積分356
8.4.2[演算法85]蒙特卡洛法進行二重積分358
8.4.3【實例49】 一重積分的蒙特卡洛法360
8.4.4【實例50】 二重積分的蒙特卡洛法361
第9章常微分方程(組)初值問題的求解363
9.1歐拉方法364
9.1.1[演算法86]定步長歐拉方法364
9.1.2[演算法87]變步長歐拉方法366
9.1.3[演算法88]改進的歐拉方法370
9.1.4【實例51】 歐拉方法求常微分方程數值解372
9.2龍格-庫塔方法376
9.2.1[演算法89]定步長龍格-庫塔方法376
9.2.2[演算法90]變步長龍格-庫塔方法379
9.2.3[演算法91]變步長基爾方法383
9.2.4【實例52】 龍格-庫塔方法求常微分方程的初值問題386
9.3線性多步法390
9.3.1[演算法92]阿當姆斯預報校正法390
9.3.2[演算法93]哈明方法394
9.3.3[演算法94]全區間積分的雙邊法399
9.3.4【實例53】 線性多步法求常微分方程組初值問題401
第10章擬合與逼近405
10.1一元多項式擬合405
10.1.1[演算法95]最小二乘擬合405
10.1.2[演算法96]最佳一致逼近的里米茲方法412
10.1.3【實例54】 一元多項式擬合417
10.2矩形區域曲面擬合419
10.2.1[演算法97]矩形區域最小二乘曲面擬合419
10.2.2【實例55】 二元多項式擬合428
第11章特殊函數430
11.1連分式級數和指數積分430
11.1.1[演算法98]連分式級數求值430
11.1.2[演算法99]指數積分433
11.1.3【實例56】 連分式級數求值436
11.1.4【實例57】 指數積分求值438
11.2伽馬函數439
11.2.1[演算法100]伽馬函數439
11.2.2[演算法101]貝塔函數441
11.2.3[演算法102]階乘442
11.2.4【實例58】伽馬函數和貝塔函數求值443
11.2.5【實例59】階乘求值444
11.3不完全伽馬函數445
11.3.1[演算法103]不完全伽馬函數445
11.3.2[演算法104]誤差函數448
11.3.3[演算法105]卡方分布函數450
11.3.4【實例60】不完全伽馬函數求值451
11.3.5【實例61】誤差函數求值452
11.3.6【實例62】卡方分布函數求值453
11.4不完全貝塔函數454
11.4.1[演算法106]不完全貝塔函數454
11.4.2[演算法107]學生分布函數457
11.4.3[演算法108]累積二項式分布函數458
11.4.4【實例63】不完全貝塔函數求值459
11.5貝塞爾函數461
11.5.1[演算法109]第一類整數階貝塞爾函數461
11.5.2[演算法110]第二類整數階貝塞爾函數466
11.5.3[演算法111]變型第一類整數階貝塞爾函數469
11.5.4[演算法112]變型第二類整數階貝塞爾函數473
11.5.5【實例64】貝塞爾函數求值476
11.5.6【實例65】變型貝塞爾函數求值477
11.6carlson橢圓積分479
11.6.1[演算法113]第一類橢圓積分479
11.6.2[演算法114]第一類橢圓積分的退化形式481
11.6.3[演算法115]第二類橢圓積分483
11.6.4[演算法116]第三類橢圓積分486
11.6.5【實例66】第一類勒讓德橢圓函數積分求值490
11.6.6【實例67】第二類勒讓德橢圓函數積分求值492
第12章極值問題494
12.1一維極值求解方法494
12.1.1[演算法117]確定極小值點所在的區間494
12.1.2[演算法118]一維黃金分割搜索499
12.1.3[演算法119]一維brent方法502
12.1.4[演算法120]使用一階導數的brent方法506
12.1.5【實例68】使用黃金分割搜索法求極值511
12.1.6【實例69】使用brent法求極值513
12.1.7【實例70】使用帶導數的brent法求極值515
12.2多元函數求極值517
12.2.1[演算法121]不需要導數的一維搜索517
12.2.2[演算法122]需要導數的一維搜索519
12.2.3[演算法123]powell方法522
12.2.4[演算法124]共軛梯度法525
12.2.5[演算法125]准牛頓法531
12.2.6【實例71】驗證不使用導數的一維搜索536
12.2.7【實例72】用powell演算法求極值537
12.2.8【實例73】用共軛梯度法求極值539
12.2.9【實例74】用准牛頓法求極值540
12.3單純形法542
12.3.1[演算法126]求無約束條件下n維極值的單純形法542
12.3.2[演算法127]求有約束條件下n維極值的單純形法548
12.3.3[演算法128]解線性規劃問題的單純形法556
12.3.4【實例75】用單純形法求無約束條件下n維的極值568
12.3.5【實例76】用單純形法求有約束條件下n維的極值569
12.3.6【實例77】求解線性規劃問題571
第13章隨機數產生與統計描述574
13.1均勻分布隨機序列574
13.1.1[演算法129]產生0到1之間均勻分布的一個隨機數574
13.1.2[演算法130]產生0到1之間均勻分布的隨機數序列576
13.1.3[演算法131]產生任意區間內均勻分布的一個隨機整數577
13.1.4[演算法132]產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列578
13.1.5【實例78】產生0到1之間均勻分布的隨機數序列580
13.1.6【實例79】產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列581
13.2正態分布隨機序列582
13.2.1[演算法133]產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數582
13.2.2[演算法134]產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列585
13.2.3【實例80】產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數587
13.2.4【實例81】產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列588
13.3統計描述589
13.3.1[演算法135]分布的矩589
13.3.2[演算法136]方差相同時的t分布檢驗591
13.3.3[演算法137]方差不同時的t分布檢驗594
13.3.4[演算法138]方差的f檢驗596
13.3.5[演算法139]卡方檢驗599
13.3.6【實例82】計算隨機樣本的矩601
13.3.7【實例83】t分布檢驗602
13.3.8【實例84】f分布檢驗605
13.3.9【實例85】檢驗卡方檢驗的演算法607
第14章查找609
14.1基本查找609
14.1.1[演算法140]有序數組的二分查找609
14.1.2[演算法141]無序數組同時查找最大和最小的元素611
14.1.3[演算法142]無序數組查找第m小的元素613
14.1.4【實例86】基本查找615
14.2結構體和磁碟文件的查找617
14.2.1[演算法143]無序結構體數組的順序查找617
14.2.2[演算法144]磁碟文件中記錄的順序查找618
14.2.3【實例87】結構體數組和文件中的查找619
14.3哈希查找622
14.3.1[演算法145]字元串哈希函數622
14.3.2[演算法146]哈希函數626
14.3.3[演算法147]向哈希表中插入元素628
14.3.4[演算法148]在哈希表中查找元素629
14.3.5[演算法149]在哈希表中刪除元素631
14.3.6【實例88】構造哈希表並進行查找632
第15章排序636
15.1插入排序636
15.1.1[演算法150]直接插入排序636
15.1.2[演算法151]希爾排序637
15.1.3【實例89】插入排序639
15.2交換排序641
15.2.1[演算法152]氣泡排序641
15.2.2[演算法153]快速排序642
15.2.3【實例90】交換排序644
15.3選擇排序646
15.3.1[演算法154]直接選擇排序646
15.3.2[演算法155]堆排序647
15.3.3【實例91】選擇排序650
15.4線性時間排序651
15.4.1[演算法156]計數排序651
15.4.2[演算法157]基數排序653
15.4.3【實例92】線性時間排序656
15.5歸並排序657
15.5.1[演算法158]二路歸並排序658
15.5.2【實例93】二路歸並排序660
第16章數學變換與濾波662
16.1快速傅里葉變換662
16.1.1[演算法159]復數據快速傅里葉變換662
16.1.2[演算法160]復數據快速傅里葉逆變換666
16.1.3[演算法161]實數據快速傅里葉變換669
16.1.4【實例94】驗證傅里葉變換的函數671
16.2其他常用變換674
16.2.1[演算法162]快速沃爾什變換674
16.2.2[演算法163]快速哈達瑪變換678
16.2.3[演算法164]快速餘弦變換682
16.2.4【實例95】驗證沃爾什變換和哈達瑪的函數684
16.2.5【實例96】驗證離散餘弦變換的函數687
16.3平滑和濾波688
16.3.1[演算法165]五點三次平滑689
16.3.2[演算法166]α-β-γ濾波690
16.3.3【實例97】驗證五點三次平滑692
16.3.4【實例98】驗證α-β-γ濾波演算法693
b. c語言中怎樣輸入e的x次方 以及e的根號x次方
首先添加數學函數的頭文件：
#include
然後，使用下面的開放和平方函數：
開方：sqrt(a)
平方：power(a,n)
(2)c語言乘冪擴展閱讀：
c語言中的指數函數
power函數的主要作用是返回給定數字的乘冪。power函數的語法為：
power(number,power)，
功 能：指數函數(x的y次方)
其中參數number表示底數；參數power表示指數。
兩個參數可以是任意實數，當參數power的值為小數時，表示計算的是開方；當參數number取值小於0且參數power為小數時，power函數將返回#num!錯誤值。
c. 用c語言實現稀疏矩陣的除法
一般人在使用matlab時
對於矩陣的左除與右除很難正確的!區別出須要使用那一個
因此藉此機會說明一下
希望能更大家多多討論
矩陣之除法是有其特別的定義
下面是例子：
假設a矩陣為方矩陣，且有反矩陣存在；b為配合之列向量或行向量，x為與b同大小之未知向量。
則以矩陣表示之聯立方程式可以表示如下：
a*x=b
利用兩矩陣」左除」即 」 \ 」之意義可以獲得上式之解，即：
x = a\b
換言之，利用這樣的左除指令，可以解聯立方程式。
反之若方程式寫成另一種型式：
x*a=b
則其解可以用右除表示：
x=b/a
利用左除法，若a 方矩陣，則其乘冪是使用高斯遞減法解a*x=b 之矩陣方程式。
若a 不為方矩陣，則其乘冪是使用歐斯侯德之正交法，以最小平方之方式就不足或過多變數系統求解。右除法與左除法之關系實際上可表示如下：
b/a = (a'\b')'
d. 如何用c語言實現rsa演算法
rsa演算法它是第一個既能用於數據加密也能用於數字簽名的演算法。它易於理解和操作，也很流行。演算法的名字以發明者的名字
命名：ron rivest, adi shamir 和leonard
adleman。但rsa的安全性一直未能得到理論上的證明。它經歷了各種攻擊，至今未被完全攻破。
一、rsa演算法 :
首先, 找出三個數, p, q, r,
其中 p, q 是兩個相異的質數, r 是與 (p-1)(q-1) 互質的數
p, q, r 這三個數便是 private key
接著, 找出 m, 使得 rm == 1 mod (p-1)(q-1)
這個 m 一定存在, 因為 r 與 (p-1)(q-1) 互質, 用輾轉相除法就可以得到了
再來, 計算 n = pq
m, n 這兩個數便是 public key
編碼過程是, 若資料為 a, 將其看成是一個大整數, 假設 a < n
如果 a >= n 的話, 就將 a 表成 s 進位 (s <= n, 通常取 s = 2^t),
則每一位數均小於 n, 然後分段編碼
接下來, 計算 b == a^m mod n, (0 <= b < n),
b 就是編碼後的資料
解碼的過程是, 計算 c == b^r mod pq (0 <= c < pq),
於是乎, 解碼完畢 等會會證明 c 和 a 其實是相等的 :)
如果第三者進行竊聽時, 他會得到幾個數: m, n(=pq), b
他如果要解碼的話, 必須想辦法得到 r
所以, 他必須先對 n 作質因數分解
要防止他分解, 最有效的方法是找兩個非常的大質數 p, q,
使第三者作因數分解時發生困難
<定理>
若 p, q 是相異質數, rm == 1 mod (p-1)(q-1),
a 是任意一個正整數, b == a^m mod pq, c == b^r mod pq,
則 c == a mod pq
證明的過程, 會用到費馬小定理, 敘述如下:
m 是任一質數, n 是任一整數, 則 n^m == n mod m
(換另一句話說, 如果 n 和 m 互質, 則 n^(m-1) == 1 mod m)
運用一些基本的群論的知識, 就可以很容易地證出費馬小定理的
<證明>
因為 rm == 1 mod (p-1)(q-1), 所以 rm = k(p-1)(q-1) 1, 其中 k 是整數
因為在 molo 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 的倍數, 也不是 q 的倍數時,
則 a^(p-1) == 1 mod p (費馬小定理) => a^(k(p-1)(q-1)) == 1 mod p
a^(q-1) == 1 mod q (費馬小定理) => 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 的倍數, 但不是 q 的倍數時,
則 a^(q-1) == 1 mod q (費馬小定理)
=> 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 的倍數, 但不是 p 的倍數時, 證明同上
4. 如果 a 同時是 p 和 q 的倍數時,
則 pq | a
=> c == a^(k(p-1)(q-1) 1) == 0 mod pq
=> pq | c - a
=> c == a mod pq
q.e.d.
這個定理說明 a 經過編碼為 b 再經過解碼為 c 時, a == c mod n (n = pq)
但我們在做編碼解碼時, 限制 0 <= a < n, 0 <= c < n,
所以這就是說 a 等於 c, 所以這個過程確實能做到編碼解碼的功能
二、rsa 的安全性
rsa的安全性依賴於大數分解，但是否等同於大數分解一直未能得到理論上的證明，因為沒有證明破解
rsa就一定需要作大數分解。假設存在一種無須分解大數的演算法，那它肯定可以修改成為大數分解演算法。目前， rsa
的一些變種演算法已被證明等價於大數分解。不管怎樣，分解n是最顯然的攻擊方法。現在，人們已能分解多個十進制位的大素數。因此，模數n
必須選大一些，因具體適用情況而定。
三、rsa的速度
由於進行的都是大數計算，使得rsa最快的情況也比des慢上倍，無論是軟體還是硬體實現。速度一直是rsa的缺陷。一般來說只用於少量數據加密。
四、rsa的選擇密文攻擊
rsa在選擇密文攻擊面前很脆弱。一般攻擊者是將某一信息作一下偽裝( blind)，讓擁有私鑰的實體簽署。然後，經過計算就可得到它所想要的信息。實際上，攻擊利用的都是同一個弱點，即存在這樣一個事實：乘冪保留了輸入的乘法結構：
( xm )^d = x^d *m^d mod n
前面已經提到，這個固有的問題來自於公鑰密碼系統的最有用的特徵--每個人都能使用公鑰。但從演算法上無法解決這一問題，主要措施有兩條：一條是採用好的公
鑰協議，保證工作過程中實體不對其他實體任意產生的信息解密，不對自己一無所知的信息簽名；另一條是決不對陌生人送來的隨機文檔簽名，簽名時首先使用
one-way hashfunction 對文檔作hash處理，或同時使用不同的簽名演算法。在中提到了幾種不同類型的攻擊方法。
五、rsa的公共模數攻擊
若系統中共有一個模數，只是不同的人擁有不同的e和d，系統將是危險的。最普遍的情況是同一信息用不同的公鑰加密，這些公鑰共模而且互質，那末該信息無需私鑰就可得到恢復。設p為信息明文，兩個加密密鑰為e1和e2，公共模數是n，則：
c1 = p^e1 mod n
c2 = p^e2 mod n
密碼分析者知道n、e1、e2、c1和c2，就能得到p。
因為e1和e2互質，故用euclidean演算法能找到r和s，滿足：
r * e1 s * e2 = 1
假設r為負數，需再用euclidean演算法計算c1^(-1)，則
( c1^(-1) )^(-r) * c2^s = p mod n
另外，還有其它幾種利用公共模數攻擊的方法。總之，如果知道給定模數的一對e和d，一是有利於攻擊者分解模數，一是有利於攻擊者計算出其它成對的e』和d』，而無需分解模數。解決辦法只有一個，那就是不要共享模數n。
rsa的小指數攻擊。 有一種提高 rsa速度的建議是使公鑰e取較小的值，這樣會使加密變得易於實現，速度有
所提高。但這樣作是不安全的，對付辦法就是e和d都取較大的值。
rsa演算法是
第一個能同時用於加密和數字簽名的演算法，也易於理解和操作。rsa是被研究得最廣泛的公鑰演算法，從提出到現在已近二十年，經歷了各種攻擊的考驗，逐漸為人
們接受，普遍認為是目前最優秀的公鑰方案之一。rsa的安全性依賴於大數的因子分解，但並沒有從理論上證明破譯rsa的難度與大數分解難度等價。即rsa
的重大缺陷是無法從理論上把握它的保密性能
如何，而且密碼學界多數人士傾向於因子分解不是npc問題。
rsa的缺點主要有：a)產生密鑰很麻煩，受到素數產生技術的限制，因而難以做到一次一密。b)分組長度太大，為保證安全性，n 至少也要 600
bits
以上，使運算代價很高，尤其是速度較慢，較對稱密碼演算法慢幾個數量級；且隨著大數分解技術的發展，這個長度還在增加，不利於數據格式的標准化。目
前，set( secure electronic transaction )協議中要求ca採用比特長的密鑰，其他實體使用比特的密鑰。
c語言實現
#include
int candp(int a,int b,int c)
{ int r=1;
b=b 1;
while(b!=1)
{
r=r*a;
r=r%c;
b--;
}
printf("%d\n",r);
return r;
}
void main()
{
int p,q,e,d,m,n,t,c,r;
char s;
printf("please input the p,q: ");
scanf("%d%d",&p,&q);
n=p*q;
printf("the n is =\n",n);
t=(p-1)*(q-1);
printf("the t is =\n",t);
printf("please input the e: ");
scanf("%d",&e);
if(e<1||e>t)
{
printf("e is error,please input again: ");
scanf("%d",&e);
}
d=1;
while(((e*d)%t)!=1) d ;
printf("then caculate out that the d is %d\n",d);
printf("the cipher please input 1\n");
printf("the plain please input 2\n");
scanf("%d",&r);
switch(r)
{
case 1: printf("input the m: "); /*輸入要加密的明文數字*/
scanf("%d",&m);
c=candp(m,e,n);
printf("the cipher is %d\n",c);break;
case 2: printf("input the c: "); /*輸入要解密的密文數字*/
scanf("%d",&c);
m=candp(c,d,n);
printf("the cipher is %d\n",m);break;
}
getch();
}