请教pollard算法的时间复杂度分析问题

mstlq 2007-03-30 01:03:12
求取整数因子的pollard算法
input 整数n
output 整数n的一个因子(随机)

int pollard(int n)
{
int i,j,k,x,y,d =0;
random_seed(0);
i=1;
k=2;
x=random(1,n);
y=x;
while(i<n)
{
i++;
x=(x*x-1)%n;
d=euclid(n,y-x);//求两者最大公约数
if((d>1)&&(d<n)) //如果d是n的真因子
break;
else if (i==k){
y=x;
k*=2;
}
}
return d;
}

书上说,“执行算法的whlie循环的循环体根号d次后,就可以得到n的一个因子d”。请问这个说法的依据什么?小弟数论没学好,理解不了,惭愧……


哪位大哥愿意帮忙解释一下,分不够的话可以再加,谢谢!


}
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ReverseEngineering 2007-06-21
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Estfania 2007-04-03
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UP
laiwusheng 2007-03-31
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假定n是合数,p是n的素因子,但是p-1没有大的因数

S1:求一个整数k,它可被小于某一个整数b的所有素数除尽,可以取k=b!,也可以取k=lcm{1,2,…,b}

S2:选取随机整数a,2≤a≤n-2

S3:计算ak mod n

S4:利用S3的结果计算α=gcd{ak-1,n}

S5:若α为2或是n 本身,则转S2,选新的a重新开始。

根据假定p-1没有大的因数,可以被小于b的某正整数除尽,因而k是p-1的倍数。根据费玛ap-1≡1(mod p).所以ak≡1(mod p).因此p可以除尽gcd(ak-1,n),当ak≡1(mod p)时方法失败。
对于为什么是平方根:
Euler函数Φ(n)有以下性质:
(1) 如果p是素数,则Φ(n)=p-1
(2) Euler函数是一个积极函数,也就是说,如果gcd(m,n)=1,则Φ(mn)=Φ(n)•Φ(n)。
(3) 如果n=p1e1p2e2…pkek是n的一个典型分解式,则
Φ(n)=n0*n0
(4) 对于所有的整数n≥5,有Φ(n)≥n/6ln(ln(n))。
利用S3的结果计算α=gcd{ak-1,n}只到gcd(m,n)=1需要n0次

因数分解是NP问题(但还未证明它是NPC的),在经典图灵机目前还没有关于n的位数的多项式时间的算法。
建议你不要在这个问题上面浪费时间了,如果真的作出了多项式时间的分解因数算法,那现在的RSA加密协议就彻底失效了。

Pollard-rho启发算法只是近似算法,可以在O(sqrt(n))的期望时间内求出n的质因子,但对于n很大的情况(比如一个200位的10进制大数),这个复杂度也是无法令人满意的。


另外,1996年的时候Peter Shor发明了一种分解因子的量子算法,在量子计算机上可以在k的多项式复杂度内(这里k是n的位数)对n分解因子。1999年IBM的量子计算实验室利用一个7量子的量子计算机,成功地将15分解了质因数,从实践上证明了Shor因子分解算法的可行性。但因为量子计算机的制造在实践上还存在着很多困难(理论上已经没有任何困难了),所以目前RSA加密算法还是安全的。另外,我听说中科大量子计算实验室也成功地用一台4量子的计算机实现了Shor因子分解算法。

内容概要:本文围绕“光伏-储能-数据中心”系统的容量优化配置展开研究,旨在通过构建数学模型并结合Matlab编程实现,对园区内光伏发电、储能设备与数据中心算力负荷之间的多能互补关系进行协同优化。研究综合考虑可再生能源出力的波动性、储能系统的充放电特性以及数据中心的动态用电需求与算力调度特性,建立以最小化综合成本、降低碳排放强度、提升能源自给率等为目标的多目标优化模型,并采用先进的智能优化算法(如粒子群、灰狼、鲸鱼等)进行求解,从而确定光伏装机容量与储能系统配置的最优方案。文中提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖数据预处理、模型构建、算法求解与结果可视化全过程,属于综合能源系统与信息基础设施深度融合的前沿交叉课题。; 适合人群:具备电力系统、能源工程、自动化或计算机等相关专业背景,熟悉Matlab编程与基本优化算法原理,从事新能源利用、绿色数据中心、综合能源系统规划与低碳调度等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握光伏-储能-数据中心耦合系统的建模思路与多能流协同机制;② 学习基于Matlab的多目标容量优化配置方法与智能算法应用技巧;③ 为工业园区、数字经济园区及绿色数据中心的能源系统规划、节能减排与可持续运行提供科学决策依据和技术解决方案。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码,深入理解目标函数设计、约束条件设定及算法实现细节,可通过调整负荷参数、改变气候数据、引入新的优化目标或约束条件等方式进行拓展性实验,以深化对系统特性的认知并提升实际科研与工程应用能力。

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