latex高斯差分隐私公式
酒店服务特色高斯差分隐私(Gaussiandifferentialprivacy)是一种常用的隐私保护机制，它通过在原始数据中添加噪声来实现隐私保护。在高斯差分隐私中，噪声的添加遵循高斯分布，具体地，对于原始数据$x$，添加的噪声$Delta x$服从均值为$0$、标准差为$sigma$的高斯分布$N(0,sigma^2)$，即$Delta xsim N(0,sigma^2)$。这样，对于任意两个相邻的数据集$x$和$x'$，根据高斯差分隐私的定义，其对任意查询的隐私保护程度满足以下不等式：
$$祝史
frac{P(f(x)+Delta x)}{P(f(x')+Delta x)}leq e^epsilon
$$
其中，$f$是查询函数，$epsilon$是隐私预算，$Delta x$是添加的高斯噪声。上式可以进一步展开为：
个人转正工作总结$$
frac{1}{sqrt{2pi}sigma}e^{-frac{(f(x)-f(x'))^2}{2sigma^2}}l eq e^{epsilon}
$$
化简后得到：
$$
我眼中的父母sigmageqfrac{|f(x)-f(x')|}{sqrt{2epsilon}}
韩国牛肉汤史宾格犬$$企业登记注册类型
这个公式可以帮助我们在设计高斯差分隐私机制时，确定在给定隐私预算$epsilon$下所需添加的噪声标准差$sigma$大小。需要注意的是，在实际应用中，我们通常不知道查询函数$f$的具体形式，因此需要根据具体情况进行估计或者设计相应的机制。国产优秀电视剧
