Метод умножения Шёнхаге — Штрассена

Основные подробности

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:

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 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 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

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

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

Описание

• Документация GMP LIB
• Статья A GMP-BASED IMPLEMENTATION OF SCHONHAGE-STRASSEN’S LARGE INTEGER MULTIPLICATION ALGORITHM
• Описание в английской Wikipedia

Исходники

CLN - Class Library for Numbers