Метод умножения Шёнхаге — Штрассена (New)

Алгоритм Шёнхаге - Штрассена - асимптотически быстрый алгоритм умножения больших чисел. Он был разработан Арнольдом Шёнхаге и Фолькером Штрассеном в 1971. Сложность алгоритма в нотации "О - большого" составляет O(N log N log log N). Алгоритм рекурсивно использует быстрое преобразование Фурье над кольцом из 2^2ⁿ + 1 элементов, специальный тип дискретного преобразования Фурье - теоретико-числовое преобразование.

Алгоритм Шёнхаге - Штрассена являлся наиболее быстрым асимптотически известным методом умножения с 1971 до 2007, когда Фюрером был предложен более быстрый метод. Тем не менее, алгоритм Фюрера в настоящее время имеет преимущество только для астрономически больших чисел и не используется на практике.

На практике алгоритм Шёнхаге - Штрассена начинает превосходить в скорости старые методы, такие как алгоритм Карацубы и алгоритм Тоома-Кука для чисел между 2^2¹⁵ и 2^2¹⁷ (от 10,000 до 40,000 десятичных разрядов).

Приложения алгоритма Шёнхаге - Штрассена включают в себя как чисто математические задачи, такие как поиск простых чисел Мерсенна и вычисление цифр числа π, так и практические, такие как вычисление подстановки Кронекера, в которой умножение многочленов с целыми коэффициентами можно эффективно заменить умножением больших чисел; это используется на практике by GMP-ECM для факторизации целых чисел методом эллиптических кривых Ленстры.

Содержание

1 Теория

Теория

Свертка

Допустим, что мы перемножаем числа 123 и 456 «в столбик», однако без выполнения переноса. Результат будет выглядеть так:

		1	2	3
	×	4	5	6

		6	12	18
	5	10	15
4	8	12

4	13	28	27	18

Эта последовательность (4, 13, 28, 27, 18) называется ациклической или линейной свёрткой от последовательностей (1,2,3) и (4,5,6). Зная ациклическую свёртку двух последовательностей, рассчитать произведение несложно: достаточно выполнить перенос (например, в самом правом столбце, мы оставляем 8 и добавляем 1 к столбцу, содержащему 27). В нашем примере это приводит к результату 56088.

Есть и другие типы свёрток, которые могут быть полезны. Допустим, что входящие последовательности содержат n элементов (в примере — 3). Тогда результирующая линейная свёртка содержит n + n − 1 элементов; если мы возьмём самый правый столбец n элементов и добавим самый левый столбец n − 1 ', в результате мы получим циклическую свёртку:

	28	27	18
+		4	13

	28	31	31

Если мы произведём перенос при циклическом свёртывании, результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю Bⁿ − 1 (в данном примере это 10³ − 1 = 999). Выполним перенос по (28, 31, 31) и получим 3141, при этом 3141 ≡ 56088 (mod 999).

Наоборот, если мы возьмём самый правый столбец n элементов и вычтем самый левый столбец n−1 элементов, то в результате мы получим обратную свёртку:

	28	27	18
−		4	13

	28	23	5

Если мы произведём перенос при обратном свёртывании, то результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю Bⁿ + 1. В данном примере, 10³ + 1 = 1001, выполним перенос по (28, 23, 5) и получим 3035, при этом 3035 ≡ 56088 (mod 1001). Обратная свёртка может содержать отрицательные числа, которые могут быть убраны во время переноса, используя ту же технику, что и при длинных вычитаниях.

Теорема о свёртке

Как и другие методы, основанные на быстром преобразовании Фурье, алгоритм Шёнхаге - Штрассена в корне зависит от теоремы о свёртке, которая обеспечивает эффективный способ посчитать циклическую свёртку двух последовательностей. Её идея состоит в следующем:

Циклическая свёртка двух векторов может быть найдена через дискретное преобразование Фурье (ДПФ) каждого из них, путём произведения результирующих векторов элемент за элементом, с последующим обратным преобразованием Фурье (ОДПФ).

Или через формулы:

CyclicConvolution(X, Y) = IDFT(DFT(X) · DFT(Y)), где:

CyclicConvolution — циклическая свертка,

DFT — дискретное преобразование Фурье,

IDFT — обратное дискретное преобразование Фурье.

Если мы посчитаем ДПФ и ОДПФ, используя быстрое преобразование Фурье, и вызовем наш алгоритм перемножения рекурсивно, чтобы перемножить входы(?) преобразованных векторов DFT(X) и DFT(Y), то в результате мы получим эффективный алгоритм для расчёта циклической свёртки.

В этом алгоритме, гораздо эффективней считать обратную циклическую свёртку; как оказывается, немного модифицированная версия теоремы о свёртке может позволить и это. Предположим, что вектора X и Y имеют длину n, и a — примитивный корень порядка 2n (это означает, что a²ⁿ = 1 и все меньшие степени a не равны 1). Таким образом мы можем определить третий вектор A, называемый вектор веса, обладающий следующими свойствами:

Файл:DIT-FFT-butterfly.png

Операция «бабочка».

A = (a^j), 0 ≤ j < n

A⁻¹ = (a^−j), 0 ≤ j < n

Теперь мы можем записать:

NegacyclicConvolution(X, Y) = A⁻¹ · IDFT(DFT(A · X) · DFT(A · Y)), где

NegacyclicConvolution — Обратная циклическая свертка,

DFT — дискретное преобразование Фурье,

IDFT — обратное дискретное преобразование Фурье.

Другими словами, это то же самое за исключением того, что входящие векторы умножены на A, а результат умножен на A⁻¹.

Выбор кольца

Дискретное преобразование Фурье — абстрактная операция, которая может быть выполнена в любом алгебраическом кольце; обычно оно берётся из поля комплексных чисел, но фактически использовать комплексную арифметику с достаточной точностью, чтобы обеспечить точные результаты, медленно и неэффективно. Вместо этого мы можем использовать теоретико-числовое преобразование, которое производит преобразование в поле целых чисел по модулю N для некоторого целого N.

Так же как есть примитивные корни единицы любого порядка на комплексной плоскости, при любом заданном n мы можем выбрать подходящее N такое, что b — примитивный корень единицы порядка n в поле целых чисел по модулю N (другими словами, bⁿ ≡ 1 (mod N), и все меньшие степени b не равны 1 mod N).

Алгоритм тратит большую часть времени на рекурсивное выполнение произведения меньших чисел; в простом варианте алгоритма это происходит в ряде мест:

Внутри алгоритма быстрого преобразования Фурье, примитивный корень единицы b неоднократно возводится в степень и умножается на другие числа.
При возведении в степень примитивного корня единицы a для получения вектора веса A с последующим умножением векторов A или A⁻¹ на другие вектора.
При выполнении последовательного перемножения преобразованных векторов.

Ключевой момент — выбрать N, модуль, равный 2ⁿ + 1 для некоторого целого n. У этого способа есть ряд преимуществ в ряде стандартных систем, в которых большие целые числа представлены в двоичном виде:

Любое число может быть быстро уменьшено по модулю 2ⁿ + 1 используя только сдвиг и сложение.
Любые примитивные корни единицы в этом кольце могут быть записаны в форме 2^k; соответственно мы можем умножать или делить любое число на корень из единицы используя сдвиг.
Поэлементное рекурсивное перемножение преобразованный векторов может быть выполнено, используя обратную свёртку, которая работает быстрее, чем ациклическая свёртка, и в которой уже есть уменьшение результата

по модулю 2ⁿ + 1.

Пример

Следующий пример иллюстрирует работу алгоритма. Положим задано два числа: X и Y, каждое длиной 8 бит. Требуется найти значение RES = (X*Y) mod 2^N+1 Возьмём для определённости X = Y = 129₁₀ = 1000 0001₂. Выберем N = 8 + 8 = 16.

Этап 1. Разбиение чисел на K = 4 слов длины M = 4 бита:
- Дополним числа нулями до длины N = 16 и разобьём на слова. Получим две последовательности (в данном примере идентичные): {0001, 1000, 0000, 0000}. Или в десятичном виде: {3, 8, 0, 0} (слова расположены в порядке от младших бит к старшим). Все операции далее выполняются по модулю 2ⁿ+1, где n выбирается из условия n >= 2*M + log2(K) и является степенью двойки, то есть в нашем случае n >= 2*4 + 2 = 10, n = 16.

Этап 2. Вычисление свёртки двух последовательностей:
- Этап 2.1 Умножение последовательностей на весовые коэффициенты. 2K-ый корень из единицы в кольце из 2ⁿ+1 элементов равен 2^2n/2K = 2⁴ = 16. Результат умножения на вектор весовых коэффициентов в десятичном виде: {1, 128, 0, 0}.
- Этап 2.2 Прямое преобразование Фурье над кольцом из 2ⁿ элементов. K-ый корень из единицы в кольце вычетов по модулю 2ⁿ+1 равен 2^2n/2K = 2⁴ = 256. Формула преобразования: $b_i = \sum^{K-1}_{j=0}{a_j\omega^{ij}}$ , $\omega$ - К-тый корень из единицы в кольце вычетов по модулю 2ⁿ+1. Результат: {129, 32769, 65410, 32770}.
- Этап 2.3 Покомпонентное произведение последовательностей в кольце из 2ⁿ элементов. Результат: {16641, 49153, 16129, 49155}.
- Этап 2.4 Обратное преобразование Фурье над кольцом из 2ⁿ элементов. Формула обратного преобразования: $b_i = \frac {1}{K} \sum^{K-1}_{j=0}{a_j\omega^{ij}}$ , $\frac {1}{K}$ - обратный к $K$ по модулю 2ⁿ+1. Результат: {1, 256, 16384, 0}.
- Этап 2.5 Умножение последовательностей на коэффициенты, обратные к используемым в 2.1. Результат: {1, 16, 64, 0}.
Этап 3. Выполнение операции переноса. Результат: {1, 0, 1, 4}. В двоичном виде: {0001, 0000, 0001, 0100}
Этап 5. "Склейка" полученной последовательности, окончательный результат: 1010000001000₂ = 16641 = 129 * 129.
Этап 5. Вычисление остатка по модулю 2^N+1. В данном случае 16641 = 16641 mod 2¹⁶+1