Метод умножения Шёнхаге — Штрассена

Материал из Модулярная арифметики
(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 19: Строка 19:
 
** len2 = 33
 
** len2 = 33
 
это умножение можно делать аппаратно, не углубляюсь в рекурсию.
 
это умножение можно делать аппаратно, не углубляюсь в рекурсию.
 +
 +
== Теория ==
 +
 +
=== Свертка ===
 +
Допустим, что мы перемножаем числа 123 и 456 «в столбик», однако без выполнения переноса. Результат будет выглядеть так:
 +
 +
{|width=300
 +
|  ||        || 1 || 2 || 3
 +
|-
 +
|  || ×|| 4 || 5 || 6
 +
|-
 +
|colspan=5|<hr />
 +
|-
 +
|  ||        || 6 || 12 || 18
 +
|-
 +
|  ||      5 || 10 || 15 ||
 +
|-
 +
| 4 ||      8 || 12 ||    ||
 +
|-
 +
|colspan=5|<hr />
 +
|-
 +
| 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'' &minus; 1 элементов; если мы возьмём самый правый столбец ''n'' элементов и добавим самый левый стоблец ''n'' &minus; 1 ', в результате мы получим циклическую свёртку:
 +
 +
{|width=300
 +
|  || 28 || 27 || 18
 +
|-
 +
| + ||    ||  4 || 13
 +
|-
 +
|colspan=5|<hr />
 +
|-
 +
|  || 28 || 31 || 31
 +
|}
 +
 +
Если мы произведём перенос при циклическом свёртывании, результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю B<sup>''n''</sup>&nbsp;&minus;&nbsp;1 (в данном примере это 10<sup>3</sup>&nbsp;&minus;&nbsp;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''&minus;1 элементов, то в результате мы получим обратную свёртку:
 +
 +
{|width=300
 +
|        || 28 || 27 || 18
 +
|-
 +
| &minus; ||    ||  4 || 13
 +
|-
 +
|colspan=5|<hr />
 +
|-
 +
|        || 28 || 23 ||  5
 +
|}
 +
 +
Если мы произведём перенос при обратном свёртывании, то результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю B<sup>''n''</sup>&nbsp;+&nbsp;1. В данном примере, 10<sup>3</sup>&nbsp;+&nbsp;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 Фюрера 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) &middot; 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 2''n'' (это означает, что ''a''<sup>2''n''</sup> = 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|мини|Операция «[[бабочка (БПФ)|бабочка]]».]]
 +
 +
: ''A'' = (''a''<sup>''j''</sup>), 0 &le; ''j'' < ''n''
 +
: ''A''<sup>&minus;1</sup> = (''a''<sup>&minus;j''</sup>), 0 &le; ''j'' < ''n''
 +
 +
Теперь мы можем записать:
 +
 +
: NegacyclicConvolution(''X'', ''Y'') = ''A''<sup>&minus;1</sup> &middot; IDFT(DFT(''A'' &middot; ''X'') &middot; DFT(''A'' &middot; ''Y'')), где
 +
:: NegacyclicConvolution — ''Обратная циклическая сертка'',
 +
:: 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''<sup>&minus;1</sup>.
 +
 +
=== Выбор кольца ===
 +
 +
Дискретное преобразование Фурье — абстрактная операция, которая может быть выполнена в любом алгебраическом [[Кольцо (математика)|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, ''b''<sup>''n''</sup> ≡ 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<sup>−1</sup> на другие вектора.
 +
# При выполнении последовательного перемножения преобразованных векторов.
 +
 +
Ключевой момент — выбрать N, модуль, равный 2<sup>''n''</sup>&nbsp;+&nbsp;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 2<sup>''n''</sup>&nbsp;+&nbsp;1 используя только сдвиг и сложение.
 +
* Любые примитивные корни единицы в этом кольце могут быть записаны в форме 2<sup>''k''</sup>; 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 2<sup>''n''</sup>&nbsp;+&nbsp;1.
  
 
=== Описание ===
 
=== Описание ===

Версия 16:14, 19 августа 2013

Основные подробности

Содержание

Пример

Положим задано два числа: X и Y, каждое длиной 512 бит. Требуется найти значение RES = (X*Y) mod 2N+1

  • Этап 1. Основные параметры алгоритма:
    • len1 = 512
    • len2 = 512
    • N = 1024
    • 2k ~ sqrt(N) = 32, k = 5
    • n >= 2*N/2k+k = (2048/32)+5 = 69. Поскольку n должно делиться на 2k, то можно выбрать n = 128.
  • Этап 2 (возникает на умножении DFT(X)*DFT(Y) mod 2128+1):
    • len1 = 129
    • len2 = 129
    • N = 128
    • 2k ~ (sqrt(N) = 11.3). Выберем k = 4.
    • n >= 2*N/2k+k = (256/16)+4 = 20. Поскольку n должно делиться на 2k, то можно выбрать n = 32.
  • Этап 3 (возникает на умножении DFT(X)*DFT(Y) mod 232+1):
    • len1 = 33
    • len2 = 33

это умножение можно делать аппаратно, не углубляюсь в рекурсию.

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 стоблец 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 Фюрера 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:

A = (aj), 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 сертка,
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:

  1. Внутри алгоритма быстрого преобразования Фурье, примитивный корень единицы b неоднократно возводится в степень и умножается на другие числа.
  2. При возведении в степень примитивного корня единицы a для получения вектора веса A с последующим умножением векторов A или A−1 на другие вектора.
  3. 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 2k; 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.

Описание

Исходники

CLN - Class Library for Numbers


Персональные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация