Kareye göre üs alma - Exponentiation by squaring - Wikipedia

İçinde matematik ve bilgisayar Programlama, karesini alarak üs alma hızlı hesaplama için genel bir yöntemdir. pozitif tamsayı a'nın güçleri numara veya daha genel olarak bir öğesinin yarı grup gibi polinom veya a Kare matris. Bazı varyantlar genellikle şu şekilde anılır: kare ve çarpma algoritmalar veya ikili üs alma. Bunlar oldukça genel bir kullanım olabilir, örneğin Modüler aritmetik veya matrislere güç verilmesi. Yarı gruplar için katkı notasyonu gibi yaygın olarak kullanılır eliptik eğriler kullanılan kriptografi bu yöntem aynı zamanda çift ve ekle.

Temel yöntem

Yöntem, pozitif bir tamsayı için gözlemine dayanmaktadır. n, sahibiz

{ displaystyle x ^ {n} = { {vakalar} x , (x ^ {2}) ^ { frac {n-1} {2}} ve { mbox {if}} n { başla mbox {tektir}} (x ^ {2}) ^ { frac {n} {2}} ve { mbox {if}} n { mbox {çifttir}}. end {case} }}

Bu yöntem, hangi güçlerin hesaplandığını belirlemek için üssün bitlerini kullanır.

Bu örnek, nasıl hesaplanacağını gösterir ${ displaystyle x ^ {13}}$ Bu yöntemi kullanarak. 13 üssü ikilik tabanda 1101'dir. Bitler soldan sağa sırayla kullanılır. Üs 4 bittir, bu nedenle 4 yineleme vardır.

İlk önce sonucu 1 olarak başlatın: ${ displaystyle r sol tarak 1 , (= x ^ {0})}$ .

Aşama 1)

{ displaystyle r leftarrow r ^ {2} , (= x ^ {0})}

; bit 1 = 1, yani hesaplayın

{ displaystyle r leftarrow r cdot x , (= x ^ {1})}

;

Adım 2)

{ displaystyle r leftarrow r ^ {2} , (= x ^ {2})}

; bit 2 = 1, yani hesaplayın

{ displaystyle r leftarrow r cdot x , (= x ^ {3})}

;

Aşama 3)

{ displaystyle r leftarrow r ^ {2} , (= x ^ {6})}

; bit 3 = 0, yani bu adımla işimiz bitti (eşdeğer olarak bu,

{ displaystyle r leftarrow r cdot x ^ {0} , (= x ^ {6})}

);

Adım 4)

{ displaystyle r leftarrow r ^ {2} , (= x ^ {12})}

; bit 4 = 1, yani hesaplayın

{ displaystyle r leftarrow r cdot x , (= x ^ {13})}

.

Eğer yazarsak ${ displaystyle n}$ ikili olarak ${ displaystyle b_ {k} cdots b_ {0}}$ , o zaman bu bir dizi tanımlamaya eşdeğerdir ${ displaystyle r_ {k + 1}, ldots, r_ {0}}$ izin vererek ${ displaystyle r_ {k + 1} = 1}$ ve sonra tanımlama ${ displaystyle r_ {i} = r_ {i + 1} ^ {2} x ^ {b_ {i}}}$ için ${ displaystyle i = k, ldots, 0}$ , nerede ${ displaystyle r_ {0}}$ eşit olacak ${ displaystyle x ^ {n}}$ .

Bu, aşağıdaki gibi uygulanabilir özyinelemeli algoritma:

  Fonksiyon exp_by_squaring(x, n)    Eğer n < 0  sonra dönüş exp_by_squaring(1 / x, -n);    Başka Eğer n = 0  sonra dönüş  1;    Başka Eğer n = 1  sonra dönüş  x ;    Başka Eğer n dır-dir hatta  sonra dönüş exp_by_squaring(x * x,  n / 2);    Başka Eğer n dır-dir garip  sonra dönüş x * exp_by_squaring(x * x, (n - 1) / 2);

Olmasa da kuyruk özyinelemeli, bu algoritma yardımcı bir fonksiyon getirilerek bir kuyruk özyinelemeli algoritmaya yeniden yazılabilir:

  Fonksiyon exp_by_squaring(x, n)    dönüş exp_by_squaring2(1, x, n)  Fonksiyon exp_by_squaring2(y, x, n)    Eğer n < 0  sonra dönüş exp_by_squaring2(y, 1 / x, - n);    Başka Eğer n = 0  sonra dönüş  y;    Başka Eğer n = 1  sonra dönüş  x * y;    Başka Eğer n dır-dir hatta  sonra dönüş exp_by_squaring2(y, x * x,  n / 2);    Başka Eğer n dır-dir garip  sonra dönüş exp_by_squaring2(x * y, x * x, (n - 1) / 2).

Bir kuyruk özyinelemeli varyant ayrıca aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi yardımcı bir fonksiyon yerine bir çift akümülatör kullanılarak da yapılabilir. F # aşağıdaki örnek. A1 ve a2 akümülatörlerinin değerleri depoladığı düşünülebilir. ${ displaystyle x ^ {i}}$ ve ${ displaystyle x ^ {j}}$ burada i ve j sırasıyla 1 ve 0 olarak başlatılır. Çift durumda i iki katına çıkar ve tek durumda j i kadar artar. Nihai sonuç ${ displaystyle x ^ {i + j}}$ nerede ${ displaystyle i + j = n}$ .

İzin Vermek exp_by_squaring x n =    İzin Vermek kayıt _tecrübe x n ' a1 a2 =        Eğer   n ' = 0   sonra 1        elif n ' = 1   sonra a1*a2        elif n '%2 = 0 sonra _tecrübe x (n '/2) (a1*a1) a2        Başka               _tecrübe x (n '-1) a1 (a1*a2)    _tecrübe x n x 1

Algoritmanın yinelemeli versiyonu ayrıca sınırlı bir yardımcı alan kullanır ve şu şekilde verilir:

  Fonksiyon exp_by_squaring_iterative(x, n)    Eğer n < 0 sonra      x := 1 / x;      n := -n;    Eğer n = 0 sonra dönüş 1    y := 1;    süre n > 1 yapmak      Eğer n dır-dir hatta sonra         x := x * x;        n := n / 2;      Başka        y := x * y;        x := x * x;        n := (n – 1) / 2;    dönüş x * y

Hesaplama karmaşıklığı

Kısa bir analiz, böyle bir algoritmanın ${ displaystyle lfloor log _ {2} n rfloor}$ kareler ve en fazla ${ displaystyle lfloor log _ {2} n rfloor}$ çarpımlar, nerede ${ displaystyle lfloor ; rfloor}$ gösterir zemin işlevi. Daha doğrusu, çarpımların sayısı, çarpımların sayısından bir eksiktir. ikili açılım nın-nin n. İçin n yaklaşık 4'ten büyüktür, bu, tabanı kendisiyle tekrar tekrar saf bir şekilde çarpmaktan hesaplama açısından daha etkilidir.

Her kare, bir öncekinin yaklaşık iki katı basamak sayısıyla sonuçlanır ve bu nedenle, ikisinin çarpımı d-digit sayılar O (d^k) bazı sabit işlemler kve sonra bilgi işlemin karmaşıklığı xⁿ tarafından verilir

{ displaystyle toplam limitler _ {i = 0} ^ {O ( log n)} { büyük (} 2 ^ {i} O ( log x) { büyük)} ^ {k} = O { büyük (} (n log x) ^ {k} { büyük)}.}

2^k-ary yöntem

Bu algoritma, değerini hesaplar xⁿ üs 2 tabanında genişledikten sonra^k. İlk önce tarafından önerildi Brauer 1939'da. Aşağıdaki algoritmada aşağıdaki işlevi kullanıyoruz f(0) = (k, 0) ve f(m) = (s, sen), nerede m = sen·2^s ile sen garip.

Algoritma:

Giriş: Bir element x nın-nin G, bir parametre k > 0, negatif olmayan bir tam sayı $n = (n l -1, n l -2, ..., n 0) 2 k$ ve önceden hesaplanmış değerler ${ displaystyle x ^ {3}, x ^ {5}, ..., x ^ {2 ^ {k} -1}}$ .

Çıktı: Eleman xⁿ içinde G

y: = 1; i: = l - 1süre i ≥ 0 do (s, u): = f (n_ben)    için j: = 1 -e k - s yapmak        y: = y²     y: = y * x^sen    için j: = 1 -e s yapmak        y: = y²    i: = i - 1dönüş y

Optimum verimlilik için, k tatmin edici en küçük tam sayı olmalıdır^[1]^{[açıklama gerekli ]}

{ displaystyle log n <{ frac {k (k + 1) cdot 2 ^ {2k}} {2 ^ {k + 1} -k-2}} + 1.}

Sürgülü pencere yöntemi

Bu yöntem, 2'nin verimli bir çeşididir^k-ary yöntem. Örneğin, ikili açılımı olan 398 üsünü hesaplamak için (110001 110)₂, 2'yi kullanarak 3 uzunluğunda bir pencere alıyoruz^k-ary yöntem algoritması ve 1, x hesaplama³, x⁶, x¹², x²⁴, x⁴⁸, x⁴⁹, x⁹⁸, x⁹⁹, x¹⁹⁸, x¹⁹⁹, x³⁹⁸. Ancak 1, x'i de hesaplayabiliriz³, x⁶, x¹², x²⁴, x⁴⁸, x⁹⁶, x¹⁹², x¹⁹⁸, x¹⁹⁹, x³⁹⁸, bu, bir çarpmayı kaydeder ve değerlendirme için tutar (110001 110)₂

İşte genel algoritma:

Algoritma:

Giriş: Bir element x nın-nin G, negatif olmayan bir tam sayı $n =(n l -1, n l -2, ..., n 0) 2$ , bir parametre k > 0 ve önceden hesaplanmış değerler ${ displaystyle x ^ {3}, x ^ {5}, ..., x ^ {2 ^ {k} -1}}$ .

Çıktı: Eleman xⁿ ∈ G.

Algoritma:

y: = 1; i: = l - 1süre i> -1 yapmak    Eğer n_ben = 0 sonra        y: = y²'i: = i - 1 Başka        s: = maks {i - k + 1, 0} süre n_s = 0 yapmak            s: = s + 1^{[notlar 1]}        için h: = 1 -e i - s + 1 yapmak            y: = y²        u: = (n_ben, n_i-1, ..., n_s)₂        y: = y * x^sen        i: = s - 1dönüş y

Montgomery'nin merdiven tekniği

Üs alma için birçok algoritma, yan kanal saldırıları. Yani, kareler ve çarpmalar dizisini gözlemleyen bir saldırgan, hesaplamada yer alan üssü (kısmen) kurtarabilir. Birçoğunda olduğu gibi üs gizli kalması gerekiyorsa bu bir sorundur. açık anahtarlı şifreleme sistemleri. "Montgomery'nin merdiven"^[2] bu endişeyi giderir.

Verilen ikili açılım sıfır olmayan pozitif bir tamsayının n = (n_k−1...n₀)₂ ile n_{k − 1} = 1, hesaplayabiliriz xⁿ aşağıdaki gibi:

x₁ = x; x₂ = x²için i = k - 2 ila 0 yapmak    Eğer n_ben = 0 sonra        x₂ = x₁ * x₂; x₁ = x₁²    Başka        x₁ = x₁ * x₂; x₂ = x₂²dönüş x₁

Algoritma, sabit bir işlem dizisi gerçekleştirir (kadar günlükn): bitin belirli değerine bakılmaksızın üslerdeki her bit için bir çarpma ve kare alma gerçekleşir. İkiye katlayarak çarpma için benzer bir algoritma mevcuttur.

Montgomery'nin merdiveninin bu özel uygulaması henüz önbelleğe karşı korunmuyor zamanlama saldırıları: Gizli üssün bit değerine bağlı olarak farklı değişkenlere erişildiğinden, bellek erişim gecikmeleri bir saldırgan için hala gözlemlenebilir olabilir. Modern şifreleme uygulamaları, işlemcinin her zaman daha hızlı önbelleği kaçırmasını sağlamak için bir "dağıtma" tekniği kullanır.^[3]

Sabit tabanlı üs

Hesaplamak için kullanılabilecek birkaç yöntem vardır. xⁿ taban sabitlendiğinde ve üs değiştiğinde. Görüldüğü gibi ön hesaplamalar bu algoritmalarda önemli bir rol oynar.

Yao yöntemi

Yao'nun yöntemi ortogonaldir. $2 k$ üsün radix içinde genişletildiği -ary yöntemi $b = 2 k$ ve hesaplama yukarıdaki algoritmada yapıldığı gibidir. İzin Vermek $n$ , $n ben$ , $b$ , ve $b ben$ tamsayı olun.

Üs olsun $n$ olarak yazılmak

{ displaystyle n = toplam _ {i = 0} ^ {w-1} n_ {i} b_ {i},}

nerede ${ displaystyle 0 leqslant n_ {i}$ hepsi için ${ displaystyle i in [0, w-1]}$ .

İzin Vermek $x ben = x b ben$ .

Ardından algoritma eşitliği kullanır

{ displaystyle x ^ {n} = prod _ {i = 0} ^ {w-1} x_ {i} ^ {n_ {i}} = prod _ {j = 1} ^ {h-1} { bigg [} prod _ {n_ {i} = j} x_ {i} { bigg]} ^ {j}.}

Eleman verildiğinde $x$ nın-nin $G$ ve üs $n$ önceden hesaplanmış değerlerle birlikte yukarıdaki biçimde yazılmış $x b 0 ... x b w -1$ eleman $x n$ aşağıdaki algoritma kullanılarak hesaplanır:

y = 1, u = 1, j = h - 1süre j> 0 yapmak    için i = 0 -e w - 1 yapmak        Eğer n_ben = j sonra            u = u × x^b_ben    y = y × u j = j - 1dönüş y

Eğer ayarlarsak $h = 2 k$ ve $b ben = h ben$ , sonra $n ben$ değerler sadece rakamlardır $n$ üssünde $h$ . Yao'nun yöntemi toplanır sen önce bunlar $x ben$ en yüksek güce görünen ${ displaystyle h-1}$ ; sonraki turda güçlü olanlar ${ displaystyle h-2}$ toplandı $sen$ ayrıca vb. Değişken y çarpılır ${ displaystyle h-1}$ baş harfiyle $sen$ , ${ displaystyle h-2}$ sonraki en yüksek güçlere sahip zamanlar vb. algoritma kullanır. ${ displaystyle w + h-2}$ çarpımlar ve ${ displaystyle w + 1}$ hesaplamak için öğeler saklanmalıdır $x n$ .^[1]

Öklid yöntemi

Öklid yöntemi ilk olarak Ön hesaplama ve vektör toplama zincirlerini kullanarak verimli üs alma P.D Rooij tarafından.

Bu hesaplama yöntemi ${ displaystyle x ^ {n}}$ grup içinde $G$ , nerede $n$ Aşağıda algoritması verilen doğal bir tamsayı, aşağıdaki eşitliği yinelemeli olarak kullanıyor:

{ displaystyle x_ {0} ^ {n_ {0}} cdot x_ {1} ^ {n_ {1}} = sol (x_ {0} cdot x_ {1} ^ {q} sağ) ^ { n_ {0}} cdot x_ {1} ^ {n_ {1} mod n_ {0}},}

nerede ${ displaystyle q = sol lfloor { frac {n_ {1}} {n_ {0}}} sağ rfloor}$ Başka bir deyişle, üssün bir Öklid bölümü $n 1$ tarafından $n 0$ bölüm döndürmek için kullanılır $q$ ve dinlen $n 1 mod n 0$ .

Temel öğe verildiğinde $x$ grup içinde $G$ ve üs ${ displaystyle n}$ Yao'nun yönteminde olduğu gibi yazılan öğe ${ displaystyle x ^ {n}}$ kullanılarak hesaplanır ${ displaystyle l}$ önceden hesaplanmış değerler ${ displaystyle x ^ {b_ {0}}, ..., x ^ {b_ {l_ {i}}}}$ ve ardından aşağıdaki algoritma.

Döngüyü başlat       Bul  ${ displaystyle M [0, l-1]}$ , öyle ki  ${ displaystyle forall i in [0, l-1], n_ {M} geq n_ {i}}$ .    Bul  ${ displaystyle N in { büyük (} [0, l-1] -M { büyük)}}$ , öyle ki  ${ displaystyle forall i in { büyük (} [0, l-1] -M { büyük)}, n_ {N} geq n_ {i}}$ .    Kırılma döngüsü Eğer  ${ displaystyle n_ {N} = 0}$ .    İzin Vermek  ${ displaystyle q = lfloor n_ {M} / n_ {N} rfloor}$ , ve daha sonra İzin Vermek  ${ displaystyle n_ {N} = (n_ {M} { bmod {n}} _ {N})}$ .    Özyinelemeli hesaplama  ${ displaystyle x_ {M} ^ {q}}$ , ve daha sonra İzin Vermek  ${ displaystyle x_ {N} = x_ {N} cdot x_ {M} ^ {q}}$ .Döngüyü sonlandır;Dönüş  ${ displaystyle x ^ {n} = x_ {M} ^ {n_ {M}}}$ .

Algoritma ilk olarak en büyük değeri bulur $n ben$ ve sonra setin içindeki üstünlük ${ nben \ ben ≠ M }$ Sonra yükselir $x M$ güce $q$ , bu değeri ile çarpar $x N$ ve sonra atar $x N$ bu hesaplamanın sonucu ve $n M$ değer $n M$ modulo $n N$ .

Diğer uygulamalar

Aynı fikir, hızlı bir şekilde büyük üsler modulo bir sayı. Özellikle kriptografi, bir içindeki güçleri hesaplamak yararlıdır yüzük nın-nin tamsayılar modulo q. Aynı zamanda bir tamsayı güçlerini hesaplamak için de kullanılabilir. grup, kuralı kullanarak

Güç(x, −n) = (Güç (x, n))⁻¹.

Yöntem her yerde işe yarar yarı grup ve genellikle güçlerini hesaplamak için kullanılır matrisler.

Örneğin,

13789⁷²²³⁴¹ (mod 2345) = 2029

saf bir yöntem kullanılsaydı çok uzun bir zaman ve çok fazla depolama alanı alırdı: 13789 hesaplayın⁷²²³⁴¹, sonra al kalan 2345'e bölündüğünde. Daha etkili bir yöntem kullanmak bile uzun zaman alacaktır: 13789 kare, 2345'e bölündüğünde kalanı alın, çarpın sonuç 13789 ve benzeri. Bu daha az sürecek ${ displaystyle 2 log _ {2} (722340) leq 40}$ modüler çarpımlar.

Yukarıda uygulanıyor exp-by-squareing "*" olarak yorumlanan algoritma x * y = xy mod 2345 (yani, bir çarpma ve ardından kalanla bölme), tümü tek bir makine kelimesinde saklanabilen yalnızca 27 çarpma ve tamsayı bölmesine yol açar.

Örnek uygulamalar

2'nin kuvvetlerine göre hesaplama

Bu, yukarıdaki algoritmanın tekrarlanmayan bir uygulamasıdır. Yakut.

n = n - 1 ne zaman gereksizdir n = n / 2 Tamsayı bölmeli güçlü yazılmış dillerin yapacağı gibi, dolaylı olarak sıfıra yuvarlar. (n = n >> 1 aynı etkiye sahiptir.) n [0] ikili gösteriminin en sağdaki biti nYani 1 ise sayı tek, sıfırsa sayı çifttir. Aynı zamanda n modulo 2. (n & 1 aynı etkiye sahiptir.)

def güç(x, n)  sonuç = 1  süre n.sıfır olmayan?    Eğer n[0].sıfır olmayan?      sonuç *= x      n -= 1    son    x *= x    n /= 2  son  dönüş sonuçson

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 3¹⁰

parametre x = 3parametre n = 10 sonuç: = 1Yineleme 1  n = 10 -> n çifttir x: = x² = 3² = 9 n: = n / 2 = 5Yineleme 2  n = 5 -> n tektir -> sonuç: = sonuç * x = 1 * x = 1 * 3² = 9 n: = n - 1 = 4 x: = x² = 9² = 3⁴ = 81 n: = n / 2 = 2Yineleme 3  n = 2 -> n eşittir x: = x² = 81² = 3⁸ = 6561 n: = n / 2 = 1Yineleme 4  n = 1 -> n tektir -> sonuç: = sonuç * x = 3² * 3⁸ = 3¹⁰ = 9 * 6561 = 59049 n: = n - 1 = 0 geri dönüş sonucu

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 3¹⁰

sonuç: = 3bin: = "1010"4. basamak için yineleme:  sonuç: = sonuç² = 3² = 9  1010_{çöp Kutusu} - Rakam eşittir "0" Basamak 3 için yineleme:  sonuç: = sonuç² = (3²)² = 3⁴  = 81  1010_{çöp Kutusu} - Rakam eşittir "1" -> sonuç: = sonuç * 3 = (3²)²*3 = 3⁵  = 2432. basamak için yineleme:  sonuç: = sonuç² = ((3²)²*3)² = 3¹⁰  = 59049  1010_{çöp Kutusu} - Rakam eşittir "0" dönüş sonucu

Bu örnek, yukarıdaki algoritmaya dayanmaktadır. El ile hesaplanırsa, soldan sağa gitmelidir. Başlangıç numarası 1 ise, yok sayın. Sonra bir sonraki bir ise, kare ve çarp. Sonraki sıfırsa, yalnızca kare.

Güç ürünlerinin hesaplanması

Kareleme yoluyla üs alma, 2 veya daha fazla gücün çarpımını hesaplamak için de kullanılabilir. Temel grup veya yarı grup ise değişmeli, bu durumda çarpım sayısını, ürünü eşzamanlı olarak hesaplayarak azaltmak mümkündür.

Misal

Formül a⁷×b⁵ 3 adımda hesaplanabilir:

((a)²×a)²×a (Hesaplamak için 4 çarpma a⁷),

((b)²)²×b (Hesaplamak için 3 çarpım b⁵),

(a⁷)×(b⁵) (İkisinin çarpımını hesaplamak için 1 çarpma),

yani toplamda 8 çarpma elde edilir.

Daha hızlı bir çözüm, her iki gücü aynı anda hesaplamaktır:

((a×b)²×a)²×a×b,

Toplamda sadece 6 çarpma gerektiren. Bunu not et a×b iki kez hesaplanır; sonuç, çarpma sayısını 5'e düşüren ilk hesaplamadan sonra saklanabilir.

Sayılarla örnek:

2⁷×3⁵ = ((2×3)²×2)²×2×3 = (6²×2)²×6 = 72²×6 = 31104.

Kuvvetlerin ayrı ayrı hesaplanması yerine eşzamanlı olarak hesaplanması, üslerin en az ikisi 1'den büyükse çarpma sayısını her zaman azaltır.

Dönüşümü kullanma

Yukarıdaki örnek a⁷×b⁵ ifade hesaplamadan önce dönüştürülürse yalnızca 5 çarpımla da hesaplanabilir:

a⁷×b⁵ = a²×(ab)⁵, ile ab := a×b,

ab := a×b (1 çarpma),

a²×(ab)⁵ = ((ab)²×a)²×ab (4 çarpma).

Dönüşümün genelleştirilmesi aşağıdaki şemayı gösterir:

Hesaplamak için a^Bir×b^B×...×m^M×n^N

Tanımlamak ab := a×b, ABC = ab×c, ...
Dönüştürülmüş ifadeyi hesaplayın a^Bir−B×ab^B−C×...×ABC..m^M−N×ABC..mn^N.

Hesaplamadan önceki dönüştürme genellikle çarpma sayısını azaltır, ancak bazı durumlarda sayıyı da artırır (aşağıdaki örneklerden sonuncusuna bakın), bu nedenle hesaplama için dönüştürülmüş ifadeyi kullanmadan önce çarpma sayısını kontrol etmek iyi bir fikir olabilir. .

Örnekler

Aşağıdaki ifadelerde, her bir gücün ayrı ayrı hesaplanması, dönüşüm olmadan eşzamanlı olarak hesaplanması ve dönüşümden sonra eşzamanlı olarak hesaplanması için çarpımların sayısı gösterilmiştir.

Misal	a⁷× b⁵× c³	a⁵× b⁵× c³	a⁷× b⁴× c¹
ayrı	[((a)²×a)²×a] × [((b)²)²×b] × [(c)²×c] (11 çarpımlar)	[((a)²)²×a] × [((b)²)²×b] × [(c)²×c] (10 çarpımlar)	[((a)²×a)²×a] × [((b)²)²] × [c] (8 çarpımlar)
eşzamanlı	((bir×b)²×a×c)²×a×b×c (8 çarpımlar)	((bir×b)²×c)²×a×b×c (7 çarpımlar)	((bir×b)²×a)²×a×c (6 çarpımlar)
dönüşüm	a: = a ab: = a×b abc: = ab×c (2 çarpım)	a: = a ab: = a×b abc: = ab×c (2 çarpım)	a: = a ab: = a×b abc: = ab×c (2 çarpım)
bundan sonra hesaplama	(bir×ab×ABC)²×ABC (4 çarpma ⇒ 6 toplamda)	(ab×ABC)²×ABC (3 çarpım ⇒ 5 toplamda)	(bir×ab)²×a×ab×ABC (5 çarpma ⇒ 7 toplamda)

İmzalı basamaklı yeniden kodlama

Bazı hesaplamalarda, negatif katsayılara izin vermek ve dolayısıyla tabanın tersini kullanmak daha verimli olabilir. $G$ "hızlı" veya önceden hesaplanmış. Örneğin, bilgi işlem yaparken $x 2 k -1$ ikili yöntem gerektirir $k -1$ çarpımlar ve $k -1$ kareler. Ancak biri gerçekleştirilebilir $k$ alınacak kareler $x 2 k$ ve sonra çarpın $x -1$ elde etmek üzere $x 2 k -1$ .

Bu amaçla tanımlıyoruz işaretli rakam gösterimi tam sayı $n$ radix içinde $b$ gibi

{ displaystyle n = toplam _ {i = 0} ^ {l-1} n_ {i} b ^ {i} { text {with}} | n_ {i} |

İmzalı ikili gösterim belirli seçime karşılık gelir $b = 2$ ve ${ displaystyle n_ {i} in {- 1,0,1 }}$ . İle gösterilir ${ displaystyle (n_ {l-1} noktalar n_ {0}) _ {s}}$ . Bu gösterimi hesaplamak için birkaç yöntem vardır. Temsili benzersiz değildir. Örneğin, al $n = 478$ : iki farklı işaretli ikili temsil, ${ displaystyle (10 { bar {1}} 1100 { bar {1}} 10) _ {s}}$ ve ${ displaystyle (100 { bar {1}} 1000 { bar {1}} 0) _ {s}}$ , nerede ${ displaystyle { çubuğu {1}}}$ belirtmek için kullanılır $-1$ . İkili yöntem, taban-2 gösteriminde sıfır olmayan her giriş için bir çarpma hesapladığından $n$ , sıfır olmayan en az sayıda girişe sahip işaretli ikili gösterimi, yani en az Hamming ağırlığı. Bunu yapmanın bir yöntemi, gösterimi hesaplamaktır. bitişik olmayan form veya kısaca NAF, tatmin edici olan ${ displaystyle n_ {i} n_ {i + 1} = 0 { text {tümü için}} i geqslant 0}$ ve ile gösterilir ${ displaystyle (n_ {l-1} noktalar n_ {0}) _ { text {NAF}}}$ . Örneğin, 478'in NAF gösterimi ${ displaystyle (1000 { bar {1}} 000 { bar {1}} 0) _ { text {NAF}}}$ . Bu temsil her zaman minimum Hamming ağırlığına sahiptir. Belirli bir tamsayının NAF gösterimini hesaplamak için basit bir algoritma ${ displaystyle n = (n_ {l} n_ {l-1} noktalar n_ {0}) _ {2}}$ ile ${ displaystyle n_ {l} = n_ {l-1} = 0}$ takip ediliyor:

 ${ displaystyle c_ {0} = 0}$ için  $ben = 0$  -e  $l - 1$  yapmak  ${ displaystyle c_ {i + 1} = sol lfloor { frac {1} {2}} (c_ {i} + n_ {i} + n_ {i + 1}) sağ rfloor}$    ${ displaystyle n_ {i} '= c_ {i} + n_ {i} -2c_ {i + 1}}$ dönüş  ${ displaystyle (n_ {l-1} ' noktalar n_ {0}') _ { text {NAF}}}$

Koyama ve Tsuruoka'nın başka bir algoritması, şu koşulu gerektirmez: ${ displaystyle n_ {i} = n_ {i + 1} = 0}$ ; Hala Hamming ağırlığını en aza indirir.

Alternatifler ve genellemeler

Kareleme ile üs alma, optimal altı olarak görülebilir toplama zinciri üs alma algoritması: üssü bir toplama zinciri tekrarlanan üs ikiye katlamalardan (kareler) ve / veya üslerin şu kadar artmasından oluşur: bir (ile çarpılarak x) sadece. Daha genel olarak, biri izin verirse hiç önceden hesaplanmış üsler toplanacak (bu üslerin bu güçlerini çarparak) x), bazen üs alma işlemini daha az çarpma kullanarak (ancak tipik olarak daha fazla bellek kullanarak) gerçekleştirebilir. Bunun meydana geldiği en küçük güç, n = 15:

{ displaystyle x ^ {15} = x times (x times [x times x ^ {2}] ^ {2}) ^ {2}}

(kare alma, 6 çarpma),

{ displaystyle x ^ {15} = x ^ {3} times ([x ^ {3}] ^ {2}) ^ {2}}

(optimal toplama zinciri, 5, eğer x³ yeniden kullanılır).

Genel olarak, en uygun Belirli bir üs için toplama zinciri, etkili algoritmaların bilinmediği zor bir sorundur, bu nedenle optimum zincirler tipik olarak yalnızca küçük üsler için kullanılır (örn. derleyiciler küçük güçler için zincirlerin önceden tablolandırıldığı yer). Ancak, bir dizi var sezgisel Optimal olmamakla birlikte, ek defter tutma işi ve bellek kullanımı maliyetinin karesini alarak üslemeden daha az çarpmaya sahip olan algoritmalar. Ne olursa olsun, çarpma sayısı hiçbir zaman bundan daha yavaş büyümez. Θ (günlük n), bu nedenle bu algoritmalar, üs alma üzerine en iyi ihtimalle sabit bir faktör ile karesini alarak asimptotik olarak gelişir.

Ayrıca bakınız

Notlar

^ Bu satırda, döngü, daha küçük veya ona eşit en uzun uzunluk dizesini bulur k sıfır olmayan bir değerle biten. 2'ye kadar tüm garip güçler değil ${ displaystyle x ^ {2 ^ {k} -1}}$ hesaplanması gerekir ve yalnızca hesaplamaya özel olarak dahil olanlar dikkate alınmalıdır.

Referanslar

^ ^a ^b Cohen, H .; Frey, G., eds. (2006). Eliptik ve Hiperelliptik Eğri Kriptografisi El Kitabı. Ayrık Matematik ve Uygulamaları. Chapman & Hall / CRC. ISBN 9781584885184.
^ Montgomery, Peter L. (1987). "Pollard ve Eliptik Eğri Çarpanlarına Ayırma Yöntemlerini Hızlandırma" (PDF). Matematik. Bilgisayar. 48 (177): 243–264.
^ Gueron, Shay (5 Nisan 2012). "Modüler üs alma için verimli yazılım uygulamaları" (PDF). Kriptografi Mühendisliği Dergisi. 2 (1): 31–43. doi:10.1007 / s13389-012-0031-5.

[2] Bu satırda, döngü, daha küçük veya ona eşit en uzun uzunluk dizesini bulur k sıfır olmayan bir değerle biten. 2'ye kadar tüm garip güçler değil ${ displaystyle x ^ {2 ^ {k} -1}}$ hesaplanması gerekir ve yalnızca hesaplamaya özel olarak dahil olanlar dikkate alınmalıdır.

[frey-1] Cohen, H .; Frey, G., eds. (2006). Eliptik ve Hiperelliptik Eğri Kriptografisi El Kitabı. Ayrık Matematik ve Uygulamaları. Chapman & Hall / CRC. ISBN 9781584885184.

[ladder-3] Montgomery, Peter L. (1987). "Pollard ve Eliptik Eğri Çarpanlarına Ayırma Yöntemlerini Hızlandırma" (PDF). Matematik. Bilgisayar. 48 (177): 243–264.

[4] Gueron, Shay (5 Nisan 2012). "Modüler üs alma için verimli yazılım uygulamaları" (PDF). Kriptografi Mühendisliği Dergisi. 2 (1): 31–43. doi:10.1007 / s13389-012-0031-5.

[1]

[notlar 1]

[2]

[3]

Kareye göre üs alma - Exponentiation by squaring - Wikipedia

Temel yöntem

Hesaplama karmaşıklığı

2k-ary yöntem

Sürgülü pencere yöntemi

Montgomery'nin merdiven tekniği

Sabit tabanlı üs

Yao yöntemi

Öklid yöntemi

Diğer uygulamalar

Örnek uygulamalar

2'nin kuvvetlerine göre hesaplama

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 310

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 310

Güç ürünlerinin hesaplanması

Misal

Dönüşümü kullanma

Örnekler

İmzalı basamaklı yeniden kodlama

Alternatifler ve genellemeler

Ayrıca bakınız

Notlar

Referanslar

2^k-ary yöntem

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 3¹⁰

Çalışma zamanı örneği: hesaplama 3¹⁰