Miller-Rabin asallık testi - Miller–Rabin primality test

Miller-Rabin asallık testi veya Rabin-Miller asallık testi bir asallık testi: bir algoritma belirli bir sayının olup olmadığını belirler asal olma olasılığı, benzer Fermat asallık testi ve Solovay-Strassen asallık testi. Gary L. Miller 1976'da keşfetti; Miller'in test versiyonu belirleyici, ancak doğruluğu kanıtlanmamış genişletilmiş Riemann hipotezi.[1] Michael O. Rabin koşulsuz bir olasılık algoritması 1980'de.[2] Bu testin genellikle 1967'de M.M. Artjuhov tarafından keşfedildiği söylenir.[3] ancak bu yanlıştır: Artjuhov'un makalesinin (özellikle Teorem E'nin) okunması, Solovay-Strassen testi Miller-Rabin testi değil.

Matematiksel kavramlar

Tıpkı Fermat ve Solovay-Strassen testleri gibi, Miller-Rabin testi de asal değerler için geçerli olan bir eşitlik veya eşitlikler kümesine dayanır, ardından asallık için test etmek istediğimiz bir sayıyı tutup tutmadıklarını kontrol eder.

İlk olarak, bir Lemma kare hakkında birliğin kökleri içinde sonlu alan Z/pZ, nerede p asal ve p > 2. Kesinlikle 1 ve −1 kare modulo olduğunda her zaman 1 verir p; bunları ara önemsiz Karekök / 1. Yok önemsiz 1 modulo'nun kare kökleri p (sonucun özel bir durumu, bir alanda polinom derecesinden daha fazla sıfır yoktur). Bunu göstermek için varsayalım ki x 1 modulonun kareköküdür p. Sonra:

Başka bir deyişle, asal p ürünü böler (x − 1)(x + 1). Tarafından Öklid lemması faktörlerden birini böler x − 1 veya x + 1, bunu ima etmek x 1 veya −1 modulo ile uyumludur p.

Şimdi izin ver n asal olun ve n > 2. Bunu izler n − 1 eşittir ve 2 olarak yazabilirizs·d, nerede s ve d pozitif tam sayılardır ve d garip. Her biri için a içinde (Z/nZ) *, ya

veya

bazı 0 ≤ r ≤ için s − 1.

Bunlardan birinin doğru olması gerektiğini göstermek için hatırlayın Fermat'ın küçük teoremi, asal sayı için n:

Yukarıdaki lemma ile, eğer karekök almaya devam edersek an−1ya 1 ya da −1 alacağız. −1 elde edersek, ikinci eşitlik geçerli olur ve bu yapılır. Asla get1 alamazsak, 2'nin her gücünü çıkardığımızda, ilk eşitlikle kalırız.

Bu durumda n dır-dir önemli (n> 2), n-1 eşit olmalıdır, böylece yazabiliriz:

d tuhaf olduğunda. Bu yüzden yazıyoruz dır-dir , şu terimi değerlendirebiliriz:

Kimlikten aldık:

terimi şu şekilde genişletebiliriz:

ve

Eğer n dır-dir asal, o zaman veya veya veya yada yada .

Miller-Rabin asallık testi, zıt pozitif Yukarıdaki iddianın. Yani bir bulabilirsek a öyle ki

ve

tüm 0 ≤ r ≤ için s - 1, sonra n asal değil. Biz ararız a a şahit bütünlüğü için n (bazen yanıltıcı bir şekilde güçlü tanık, bu gerçeğin kesin bir kanıtı olmasına rağmen). Aksi takdirde a denir güçlü yalancı, ve n bir güçlü muhtemel asal tabanına a. "Güçlü yalancı" terimi, n bileşiktir, ancak yine de denklemler bir asal için olduğu gibi tutulur.

Miller-Rabin'in sahte suçlar arandı güçlü sözde suçlar.

Her garip kompozit n birçok tanığı var a. Ancak, böyle bir a bilinen. Çözüm testi yapmaktır olasılığa dayalı: sıfır olmayan bir seçeriz a içinde Z/nZ rasgele ve kompozitliğe tanık olup olmadığını kontrol edin. n. Eğer n bileşik, çoğu seçenek için a tanık olacak ve test tespit edecek n yüksek olasılıklı kompozit olarak. Yine de, şanssız olmamız ve çok küçük bir şansımız var. a hangisi için güçlü bir yalancı n. Bu tür bir hatanın olasılığını, testi bağımsız olarak seçilen birkaç kişi için tekrarlayarak azaltabiliriz. a.

Bununla birlikte, birçok temelde test yapmanın getirileri azalıyor, çünkü n sahte bir suçtur a, o zaman başka bir üs için sahte bir suç olma olasılığı daha yüksektir b.[4]:§8

Büyük sayıları test etmek için rastgele bazlar seçmek yaygındır aa priori olarak, tanıkların ve yalancıların 1, 2, ... sayıları arasındaki dağılımını bilmiyoruz, n - 1. Özellikle, Arnault [5] 397 basamaklı birleşik bir sayı verdi a 307'den azı güçlü yalancılardır. Beklendiği gibi, bu sayının asal olduğu bildirildi Akçaağaç isprime () Miller-Rabin testini 2,3,5,7 ve 11 özel tabanları kontrol ederek uygulayan fonksiyon. Bununla birlikte, birkaç özel küçük bazın seçilmesi, kompozitlerin tanımlanmasını garanti edebilir. n söz konusu bazlar tarafından belirlenen bir maksimumdan daha az. Bu maksimum, genellikle bazlara kıyasla oldukça büyüktür. Rastgele bazlar, küçükler için böyle bir determinizmden yoksundur. nbazı durumlarda belirli tabanlar daha iyidir.

Misal

Varsayalım ki, eğer n = 221 asaldır. Biz yazarız n − 1 = 220 2 olarak2· 55, böylece bizde s = 2 ve d = 55. Rastgele bir sayı seçiyoruz a öyle ki 1 <a < n - 1 diyelim a = 174. Hesaplamaya devam ediyoruz:

  • a20·d mod n = 17455 mod 221 = 47 ≠ 1, n − 1
  • a21·d mod n = 174110 mod 221 = 220 = n − 1.

220 ≡ −1 modundan beri n, ya 221 asaldır ya da 174, 221 için güçlü bir yalancıdır. Başka bir rastgele deneyelim a, bu sefer seçiyor a = 137:

  • a20·d mod n = 13755 mod 221 = 188 ≠ 1, n − 1
  • a21·d mod n = 137110 mod 221 = 205 ≠ n − 1.

Dolayısıyla 137, 221'in birleşikliğine tanıklık ediyor ve 174 aslında güçlü bir yalancıydı. Bunun bize 221'in çarpanları (13 ve 17) hakkında hiçbir şey söylemediğini unutmayın. Bununla birlikte, bir sonraki bölümde 341 olan örnek, bu hesaplamaların bazen nasıl bir çarpan üretebileceğini gösterir. n.

Miller-Rabin testi

Algoritma yazılabilir sözde kod aşağıdaki gibi. Parametre k testin doğruluğunu belirler. Tur sayısı ne kadar fazla olursa sonuç o kadar doğru olur.

Giriş # 1: n > 3, asallık için test edilecek tek bir tam sayıGiriş # 2: k, gerçekleştirilecek test turlarının sayısıÇıktı: “bileşik" Eğer n bileşik olduğu bulundu, "muhtemelen asal"Otherwisewrite n 2 olarakr·d + 1 ile d garip (2'nin güçlerini çarpanlarına ayırarak n - 1) WitnessLoop: tekrar et k zamanlar: rastgele bir tam sayı seçin a [2, n − 2]    xad mod n    Eğer x = 1 veya x = n − 1 sonra        devam et WitnessLoop tekrar et r − 1 zamanlar:        xx2 mod n        Eğer x = n − 1 sonra            devam et WitnessLoop dönüşbileşikdönüşmuhtemelen asal

Karmaşıklık

Kullanma tekrarlanan kare alma, bu algoritmanın çalışma süresi Ö (k günlük3n), nerede n asallık için test edilen sayıdır ve k gerçekleştirilen raund sayısıdır; bu nedenle bu verimli, polinom zamanlı bir algoritmadır. FFT tabanlı çarpma, çalışma süresini aşağıya itebilir Ö(k günlük2n günlük günlüğü n günlük günlüğü n) = Ö (k günlük2n).

Doğruluk

Asallık testi tarafından yapılan hata, bir bileşik sayının muhtemelen asal olarak beyan edilme olasılığı ile ölçülür. Daha fazla baz a denenirse, testin doğruluğu o kadar iyi olur. Gösterilebilir eğer n bileşiktir, o zaman en fazla14 üslerin a için güçlü yalancılar n.[2][6] Sonuç olarak, eğer n bileşik sonra çalışıyor k Miller-Rabin testinin yinelemeleri, n muhtemelen en fazla 4 olasılıkla asalk.

Bu, üzerinde bir gelişmedir Solovay-Strassen testi, en kötü durum hata sınırı 2 olank. Dahası, Miller-Rabin testi, Solovay-Strassen testinden kesinlikle daha güçlüdür. niçin güçlü yalancılar seti n kümesinin bir alt kümesidir Euler yalancılar için nve çoğu için nalt küme uygundur.

Ek olarak, büyük değerler için n, bir bileşik sayının muhtemelen asal olarak beyan edilme olasılığı genellikle 4'ten önemli ölçüde daha küçüktür.k. Örneğin, çoğu numara için n, bu olasılık 8 ile sınırlıdırk; sayıların oranı n Bu üst sınırı geçersiz kılan, daha büyük değerleri dikkate aldığımız için kaybolur n.[7] Dolayısıyla ortalama durum, 4'ten çok daha iyi bir doğruluğa sahiptirkistismar edilebilecek bir gerçek üreten olası asal sayılar (aşağıya bakınız). Bununla birlikte, bu tür iyileştirilmiş hata sınırlarına güvenilmemelidir. Doğrulayın asal kimin olasılık dağılımı kontrol edilmez, çünkü a kriptografik düşman, asallık testini yenmek için dikkatle seçilmiş bir sahte suç gönderebilir. Bu tür bağlamlarda, yalnızca En kötü durumda 4 hata sınırık güvenilebilir.

Bu algoritmanın birçok yaygın uygulamasında, yukarıda açıklanan hata sınırıyla ilgilenmediğimizi belirtmek önemlidir. Yukarıdaki hata sınırı, bir bileşik sayının olası bir asal olarak bildirilme olasılığıdır. k test turları. Genellikle bunun yerine, geçtikten sonra olasılıkla ilgileniriz. k test turları, test edilen sayı aslında bileşik bir sayıdır. Resmi olarak, ilan etme olayını çağırırsak n sonra olası bir asal k Miller-Rabin turları Ykve biz olay diyoruz ki n kompozit X (ve şu olayı belirtin n asal ), sonra yukarıdaki sınır bize biz ilgilendiğimiz halde . Bayes teoremi bize bu iki koşullu olasılığı ilişkilendirmek için bir yol verir, yani

.

Bu bize, genellikle ilgilendiğimiz olasılığın sadece 4 ile ilgili olmadığını söyler.k sınır, ancak aynı zamanda bölgedeki asal sayıların yoğunluğu ile ilgili olasılıklar n.

Deterministik varyantlar

Miller testi

Miller – Rabin algoritması, mümkün olan her şey denenerek deterministik yapılabilir. a belirli bir sınırın altında. Genel olarak sorun, testin hala güvenilir olması için limiti belirlemektir.

Test edilen numara n kompozittir, güçlü yalancılar a coprime to n uygun bir alt grup Grubun (Z/nZ) *, yani hepsini test edersek a bir setten üretir (Z/nZ) *, bunlardan biri söz konusu alt grubun dışında yer almalıdır, bu nedenle n. Gerçeğini varsayarsak genelleştirilmiş Riemann hipotezi (GRH), grubun şunlardan daha küçük unsurları tarafından oluşturulduğu bilinmektedir. O ((günlükn)2)Miller tarafından zaten not edilmişti.[1] Katılan sabit Büyük O gösterimi 2'ye düşürüldü Eric Bach.[8] Bu, aşağıdaki koşullu asallık testi algoritmasına yol açar. Miller testi:

Giriş: n > 1, asallık için test edilecek tek bir tam sayıÇıktı: “bileşik" Eğer n bileşiktir, "önemli"Otherwisewrite n 2 olarakr·d + 1 ile d garip (2'nin güçlerini çarpanlarına ayırarak n - 1) WitnessLoop: hepsi için a içinde aralık [2, min (n−2, ⌊2(ln n)2⌋)]:    xad mod n    Eğer x = 1 veya x = n − 1 sonra        devam et WitnessLoop tekrar et r − 1 zamanlar:        xx2 mod n        Eğer x = n − 1 sonra            devam et WitnessLoop dönüşbileşikdönüşönemli

Testin doğruluğunu sağlamak için genelleştirilmiş Riemann hipotezinin tam gücüne ihtiyaç yoktur: çiftin alt gruplarıyla uğraşırken indeks için GRH'nin geçerliliğini varsaymak yeterlidir. ikinci dereceden Dirichlet karakterleri.[6]

Algoritmanın çalışma süresi, yumuşak O gösterim Õ ((günlük n)4) (FFT tabanlı çarpma kullanarak).

Miller testi pratikte kullanılmamaktadır. Çoğu amaç için, olasılıksal Miller-Rabin testinin veya Baillie – PSW asallık testi çok daha hızlı koşarken yeterli güven verir. Ayrıca pratikte yaygın olarak kullanılan ispat yöntemlerinden daha yavaştır. APR-CL ve ECPP kanıtlanmamış varsayımlara dayanmayan sonuçlar verir. Belirleyici bir polinom zaman algoritması gerektiren teorik amaçlar için, onun yerini aldı AKS asallık testi Kanıtlanmamış varsayımlara da dayanmayan.

Küçük baz setlerine karşı test etme

Numara ne zaman n test edilecek küçük, hepsini denemek a <2 (ln n)2 Çok daha küçük potansiyel tanıkların yeterli olduğu bilindiğinden, gerekli değildir. Örneğin, Pomerance, Selfridge, Wagstaff[4] ve Jaeschke[9] doğruladı

  • Eğer n <2,047, test etmek yeterlidir a = 2;
  • Eğer n <1,373,653, test etmek yeterlidir a = 2 ve 3;
  • Eğer n <9.080.191, test etmek yeterlidir a = 31 ve 73;
  • Eğer n <25,326,001, test etmek yeterlidir a = 2, 3 ve 5;
  • Eğer n <3,215,031,751, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5 ve 7;
  • Eğer n <4,759,123,141, test etmek yeterlidir a = 2, 7 ve 61;
  • Eğer n <1.122.004.669.633, test etmek yeterlidir a = 2, 13, 23 ve 1662803;
  • Eğer n <2.152.302.898.747, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7 ve 11;
  • Eğer n <3,474,749,660,383, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7, 11 ve 13;
  • Eğer n <341,550,071,728,321, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7, 11, 13 ve 17.

Feitsma ve Galway'in 2010'daki tüm temel 2 sahte suçları sıralayan çalışmasını kullanarak, bu genişletildi (bkz. OEISA014233), ilk sonuç daha sonra Jiang ve Deng'de farklı yöntemler kullanılarak gösterilmiştir:[10]

  • Eğer n <3,825,123,056,546,413,051, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19 ve 23.
  • Eğer n < 18,446,744,073,709,551,616 = 264test etmek yeterli a = 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31 ve 37.

Sorenson ve Webster[11] yukarıdakileri doğrulayın ve 64 bitten büyük sonuçlar için kesin sonuçları hesaplayın:

  • Eğer n <318,665,857,834,031,151,167,461, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31 ve 37.
  • Eğer n <3,317,044,064,679,887,385,961,981, test etmek yeterlidir a = 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37 ve 41.

Bu türden diğer kriterler, yukarıda gösterilenlerden genellikle daha etkilidir (daha az temel gereklidir), mevcuttur[12][13][14][15]. Herhangi bir varsayım olmaksızın, uygun aralıktaki sayılar için çok hızlı deterministik asallık testleri verirler.

Olası her girdi boyutu için küçük bir potansiyel tanık listesi vardır (en fazla b değerleri bBitlik sayılar). Ancak, tüm bileşik sayılar için sonlu bir taban kümesi yeterli değildir. Alford, Granville ve Pomerance sonsuz sayıda bileşik sayının var olduğunu gösterdi n en küçük birleşiklik tanığı en azından (ln n)1 / (3ln ln ln n).[16] Ayrıca sezgisel olarak en küçük sayının w öyle ki aşağıdaki her bileşik sayı n bir bütünlük tanıklığı daha az w düzenli olmalı Θ (günlük n günlük günlüğü n).

Faktörleri bulmak için varyantlar

Ekleyerek en büyük ortak böleni Yukarıdaki algoritmaya göre hesaplamalar yapmak için bazen bir çarpan elde edebiliriz n sadece bunu belirlemek yerine n bileşiktir. Bu, örneğin, n olası bir asal taban a ama güçlü bir muhtemel temel üs değil a.[17]:1402 Bu durumu algoritmada karşılaştırarak tespit edebiliriz x iç döngüde sadece −1'e değil, aynı zamanda 1'e de.

Bazı yinelemelerde 1 ≤ ben < r iç döngünün, algoritma değerinin ad·2ben mod n değişkenin x 1'e eşittir, bu durumda önceki değerin x0 = ad·2s−1 değişkenin x ± 1'den farklı olup olmadığı kontrol edildiğinde, x0 ne 1 ne de −1 olan 1'in kareköküdür. Bu ne zaman mümkün olmadığından n asal, bu şu anlama gelir n bileşiktir. Dahası:

  • dan beri x02 ≡ 1 (mod n), Biz biliyoruz ki n böler x02 − 1 = (x0 − 1)(x0 + 1);
  • dan beri x0 ≢ ± 1 (mod n), Biz biliyoruz ki n bölünmez x0 − 1 ne de x0 + 1.

Bundan çıkarıyoruz ki Bir = OBEB (x0 − 1, n) ve B = OBEB (x0 + 1, n) önemsiz olmayan (asal olmayan) faktörlerdir n (aslında n tuhaftır, bu faktörler ortaktır ve n = Bir·B). Bu nedenle, faktoring bir hedefse, bu GCD hesaplamaları çok az ek hesaplama maliyeti ile algoritmaya eklenebilir. Bu, eklenen veya değiştirilen kodun vurgulandığı aşağıdaki sözde koda götürür:

Giriş # 1: n > 3, asallık için test edilecek tek bir tam sayıGiriş # 2: k, gerçekleştirilecek test turlarının sayısıÇıktı: (“Birden çok”, m) önemsiz olmayan bir faktör ise m nın-nin n bulunan,bileşik" Eğer n aksi takdirde bileşik olarak bulunur, "muhtemelen asal"Otherwisewrite n 2 olarakr·d + 1 ile d garip (2'nin güçlerini çarpanlarına ayırarak n - 1) WitnessLoop: tekrar et k zamanlar: rastgele bir tam sayı seçin a [2, n − 2]    xad mod n    Eğer x = 1 veya x = n − 1 sonra        devam et WitnessLoop tekrar et r − 1 zamanlar:        yx2 mod n        Eğer y = 1:            dönüş (“Birden çok”, GCD (x − 1, n))        xy        Eğer x = n − 1 sonra            devam et WitnessLoop dönüşbileşikdönüşmuhtemelen asal

Bu algoritma değil olasılık sağlamak çarpanlara ayırma algoritma, çünkü yalnızca sayılar için faktörleri bulabilir n bunlar sahte suçlu a (başka bir deyişle, sayılar için n öyle ki an−1 ≡ 1 mod n). Diğer sayılar için, algoritma yalnızca "bileşik"Daha fazla bilgi olmadan.

Örneğin, düşünün n = 341 ve a = 2. Elimizde n − 1 = 85·4. Sonra 285 mod 341 = 32. ve 322 mod 341 = 1. Bu bize şunu söylüyor n sahte bir temel 2'dir, ancak güçlü bir sahte suç tabanı 2 değildir. Bu aşamada bir GCD hesaplayarak, 341 çarpanı buluyoruz: OBEB (32-1, 341) = 31. Aslında, 341 = 11·31.

Faktörleri daha sık bulmak için, aynı fikirler −1'in (veya başka herhangi bir sayının) kareköklerine de uygulanabilir. Bu strateji, Miller-Rabin testinin önceki turlarındaki bilgilerden yararlanılarak uygulanabilir. Bu turlarda bir karekök modulo tanımlamış olabiliriz n −1, diyelim R. Sonra ne zaman x2 mod n = n−1değerini karşılaştırabiliriz x karşısında R: Eğer x Ne de R ne de nR, sonra OBEB (xR, n) ve OBEB (x + R, n) önemsiz faktörlerdir n.[12]

Olası asalların oluşturulması

Miller-Rabin testi, biri testi geçene kadar rastgele tamsayılar çizerek güçlü olası asal sayılar oluşturmak için kullanılabilir. Bu algoritma sona erer neredeyse kesin (çünkü her yinelemede bir asal sayı çizme şansı vardır). Oluşturmak için sözde kod bbit güçlü olası asal sayılar (en önemli bit setiyle) aşağıdaki gibidir:

Giriş # 1: b, sonucun bit sayısıGiriş # 2: k, gerçekleştirilecek test turlarının sayısıÇıktı: güçlü bir olası asal nsüre Doğru: rastgele bir tek tam sayı seçin n [2 aralığındab−1, 2b−1]    Eğer girdilerle Miller-Rabin testi n ve k İadeler "muhtemelen asalsonra        dönüş n

Bu oluşturucunun hata ölçüsü, bileşik bir sayı verme olasılığıdır. Miller-Rabin testinin kendisinin genellikle 4'ten çok daha küçük bir hata sınırına sahip olduğu gerçeğini kullanmakk (yukarıyı görmek), Damgård, Landrock ve Pomerance oluşturucu için çeşitli parametre sınıflarıyla çeşitli hata sınırları türetilmiştir b ve k[7]. Bu hata sınırları, uygulayıcının makul bir k istenen bir doğruluk için.

Bu hata sınırlarından biri 4'türk, hangisi için geçerli b ≥ 2 (yazarlar bunu yalnızca b ≥ 51, Ronald Burthe Jr. ispatı kalan değerlerle tamamladı 2 ≤ b ≤ 50[18]). Yine bu basit sınır, büyük değerler için geliştirilebilir b. Örneğin, aynı yazarlar tarafından türetilen başka bir sınır şudur:

hangisi herkes için geçerli b ≥ 21 ve k ≥ ​b4. Bu sınır 4'ten küçükk en kısa sürede b ≥ 32.

Bir dizi kriptografik kitaplık, olası asal sayıları oluşturmak için Miller-Rabin testini kullanır. Albrecht, vd. bu kütüphanelerden bazılarının asal olarak ilan ettiği bileşik sayıları oluşturabildik.[19]

Notlar

  1. ^ a b Miller, Gary L. (1976), "Riemann'ın Hipotezi ve Asallık Testleri", Bilgisayar ve Sistem Bilimleri Dergisi, 13 (3): 300–317, doi:10.1145/800116.803773
  2. ^ a b Rabin, Michael O. (1980), "Asallığı test etmek için olasılıksal algoritma", Sayılar Teorisi Dergisi, 12 (1): 128–138, doi:10.1016 / 0022-314X (80) 90084-0
  3. ^ Artjuhov, M. M. (1966–1967), "Küçük Fermat teoremi ile bağlantılı sayıların asallığı için belirli kriterler", Açta Arithmetica, 12: 355–364, BAY  0213289
  4. ^ a b Carl Pomerance; John L. Selfridge; Samuel S. Wagstaff, Jr. (Temmuz 1980). "Sahte suçlar 25 · 10'a9" (PDF). Hesaplamanın Matematiği. 35 (151): 1003–1026. doi:10.1090 / S0025-5718-1980-0572872-7.
  5. ^ F. Arnault (Ağustos 1995). "Güçlü Pseudoprimler Olan Carmichael Numaralarının Birkaç Tabana Oluşturulması". Sembolik Hesaplama Dergisi. 20 (2): 151–161. doi:10.1006 / jsco.1995.1042.
  6. ^ a b Schoof, René (2004), "Dört asallık test algoritması" (PDF), Algoritmik Sayı Teorisi: Kafesler, Sayı Alanları, Eğriler ve Kriptografi, Cambridge University Press, ISBN  978-0-521-80854-5
  7. ^ a b Damgård, I.; Landrock, P. & Pomerance, C. (1993), "Güçlü olası ana test için ortalama durum hata tahminleri" (PDF), Hesaplamanın Matematiği, 61 (203): 177–194, Bibcode:1993MaCom..61..177D, doi:10.2307/2152945, JSTOR  2152945
  8. ^ Bach, Eric (1990), "Asallık testi ve ilgili problemler için açık sınırlar", Hesaplamanın Matematiği, 55 (191): 355–380, Bibcode:1990MaCom..55..355B, doi:10.2307/2008811, JSTOR  2008811
  9. ^ Jaeschke, Gerhard (1993), "Birkaç temelde güçlü sözde suçlar üzerine", Hesaplamanın Matematiği, 61 (204): 915–926, doi:10.2307/2153262, JSTOR  2153262
  10. ^ Jiang, Yupeng; Deng, Yingpu (2014). "İlk sekiz üsse güçlü sahte suçlar". Hesaplamanın Matematiği. 83 (290): 2915–2924. doi:10.1090 / S0025-5718-2014-02830-5.
  11. ^ Sorenson, Jonathan; Webster, Jonathan (2015). "Oniki Asal Üsse Güçlü Sahte Sözler". Hesaplamanın Matematiği. 86 (304): 985–1003. arXiv:1509.00864. Bibcode:2015arXiv150900864S. doi:10.1090 / mcom / 3134.
  12. ^ a b Caldwell, Chris. "Asal sayıları bulma ve asallığı kanıtlama - 2.3: Güçlü olası asallık ve pratik bir test". Ana Sayfalar. Alındı 24 Şubat 2019.
  13. ^ Zhang, Zhenxiang & Tang, Min (2003), "Birkaç temelde güçlü sahte suçlar bulmak. II", Hesaplamanın Matematiği, 72 (44): 2085–2097, Bibcode:2003MaCom..72.2085Z, doi:10.1090 / S0025-5718-03-01545-X
  14. ^ Sloane, N.J.A. (ed.). "Dizi A014233 (Miller-Rabin asallığının temelleri üzerinde test ettiği en küçük tek sayı <= n. Üssü kompozitliği göstermez)". Tam Sayı Dizilerinin Çevrimiçi Ansiklopedisi. OEIS Vakfı.
  15. ^ Izykowski, Wojciech. "Miller-Rabin asallık testinin deterministik varyantları". Alındı 24 Şubat 2019.
  16. ^ Alford, W. R.; Granville, A.; Pomerance, C. (1994), "Güvenilir tanıklar bulmanın zorluğu üzerine" (PDF), Bilgisayar Bilimlerinde Ders Notları, Springer-Verlag, 877: 1–16, doi:10.1007/3-540-58691-1_36, ISBN  978-3-540-58691-3
  17. ^ Robert Baillie; Samuel S. Wagstaff, Jr. (Ekim 1980). "Lucas Pseudoprimes" (PDF). Hesaplamanın Matematiği. 35 (152): 1391–1417. doi:10.1090 / S0025-5718-1980-0583518-6. BAY  0583518.
  18. ^ Burthe Jr., Ronald J. (1996), "Güçlü olası ana test ile daha fazla araştırma" (PDF), Hesaplamanın Matematiği, 65 (213): 373–381, Bibcode:1996MaCom..65..373B, doi:10.1090 / S0025-5718-96-00695-3
  19. ^ Martin R. Albrecht; Jake Massimo; Kenneth G. Paterson; Juraj Somorovsky (15 Ekim 2018). Başbakan ve Önyargı: Olumsuz Koşullar Altında Asallık Testi (PDF). ACM SIGSAC Bilgisayar ve İletişim Güvenliği Konferansı 2018. Toronto: Bilgi İşlem Makineleri Derneği. s. 281–298. doi:10.1145/3243734.3243787.

Dış bağlantılar