素数检验法

初等数论--整除--判断一个数是否是素数 信息安全数学基础--整除--判断一个数是否是素数 设n是一个正整数,如果对于所有素数p≤n,都有p∤n,则n一定是素数。设n是一个正整数,如果对于所有素数p\le \sqrt{n},都有p\nmid n,则n一定是素数。设n是一个正整数,如果对于所有素数p≤n​,都有p∤n,则n一定是素数。 证明:证明:证明: 反证法:假设n是一个合数,它的最小正因数为k,则k∣n,我们现在只需要证明k是素数且k≤n,那么我们就找到了一个素数k不满足定理的条件。反证法:假设n是一个合数,它的最小正因数为k,则k\mid n 阅读详情
 数的素性检验方法问题在近几年得到了飞速的发展,过去,要检验一个数 n 是否是素数,最简单的方法是用试除法,用小于n的平方根以下的所有素数去除n,若都除不尽,则n就是素数,否则为合数.这对于比较小的数来说还适用,若用计算机编成程序,对于10位数,几乎瞬间即可完成,对于一个20位数,则需要2个小时,对于一个50位数就需要一百亿年,令人吃惊的是,要检验一个一百位数,需要的时间就猛增到10^36年.到了1980年,这种困难的情况得到了改观,阿德曼(Adleman),鲁梅利(Rumely),科恩(Cohen),和伦斯特拉(Lenstra)研究出一种非常复杂的技巧,现在以他们的名字的首字母命名的ARCL检验法,检验一个20位数只消10秒钟,对于一个50位数用15秒钟,100位数用40秒钟,如果要他检验一个1000位数,只要用一个星期也就够了.但是大部分的素性检验法都不能分解出因数来,只能回答一个数是否是素数.
       我们知道,费马小定理是现代素数判定方法的基础,如果该定理的逆命题成立那该多好,只要计算一下ap-a是否能被p整除,能则p是素数,否则p是和数.遗憾的是这只对1<p<341内的数成立,因为2341-2能被合数341整除,即费马小定理的逆命题不成立.前面已经说过像341这样的数叫做伪素数.
    ARCL检验法改进了费马检验,它不再受伪素数的愚弄.这种检验法需要相当多的高深的数学知识.现在我还不能提供这个方法的详细情况,以后可能会的.在下面我将要讲的是n-1检验法和n+1检验法.
    1.n-1 检验法
如果对于奇数 n,我们已经知道了n-1的素因子分解式,那么如下的n-1检验法将是有效的.在1891年,E.卢卡斯将费马小定理改进成对于检验素数很实用的形式,后来又由克拉奇科和莱默进一步改进:

定理一:设n>1是一个奇数,如果对于n-1的每一个素因子q存在一个整数a使得:


           an-1 = 1 (mod n), and

           a(n-1)/q ≠ 1 (mod n);

则n是素数.

这个定理的不足之处是需要知道n-1的全部因子,那么能不能不需要如此呢?下面一个定理是泊克林顿(Pocklingdon)在1914年发现的:

泊克林顿定理:设n-1=qkR,这里q是素数,并且R不能被q整除.如果存在一个整数a使得an-1=1并且
gcd(a(n-1)/q-1,n) = 1,则n的每一个素因子q都具有qkr+1的形式.

利用这个定理,我们可以将定理一改进如下:

定理二:假定 n-1 = FR, 这里 F>R, gcd(F,R)=1 并且已知 F的素因子分解.如果对于F的每一个素因子q 都存在一个整数a >1 使得
           an-1 = 1 (mod n)
           gcd(a(n-1)/q-1,n) = 1;
则 n 是素数. (注意对每一个 q 都可以用不同的 a).

定理二还可以进一步改进如下:如果 F<R, 并且R 的每一个因子都大于sqrt(R/F); 或者 n<2F3, R=rF+s, 0<s<F, 这里 r 是一个奇数或者 s2-4r 不是一个平方数;则 n 是素数.

    在我们转向另一种检验法之前,让我们把如下定理二的两种应用记述如下:
佩班(Pepin)检验法(1877): 让 F(n) 第n个费马数 ( F(n) = 22n+1) 并且 n>1.

           F(n) 是素数当且仅当
           3(F(n)-1)/2 = -1 (mod F(n)).

普罗斯(Proth)定理 (1878): 让 n = h.2k+1且 2k > h. 如果存在一个整数a使得:
a(n-1)/2 = -1 (mod n), 则 n 是素数. (这个定理已经有一个程序,欢迎下载)

定理三 : 让 n = h.qk+1 且 q 是素数 并且 qk > h. 如果存在一个整数a使得 an-1 = 1 (mod n), 并且 gcd(a(n-1)/q-1,n) = 1, 则 n 是素数.

 

    2. n+1 检验法和Lucas-Lehmer检验法

    有许多已知的大素数具有形式N-1, 而 N 是很容易分解因数的,为什么这些形式的数能被检验呢?因为对它们可以应用一种类似于费马小定理的有趣定理来对付它们.
  
    假定我们选择两个整数 p 和 q 使得 p2-4q 不是模 n的一个平方剩余, 则多项式 x2-px+q 有两个不同的根, 其中之一是 r = (p+sqrt(p2-4q))/2, 并且很容易推导出 r 的幂具有如下形式:

引理 1: rm = (V(m) + U(m)sqrt(p2-4q))/2

这里 U 和 V 分别定义如下:

U(0) = 0, U(1) = 1, U(m) = pU(m-1) - qU(m-2)

V(0) = 2, V(1) = p, V(m) = pV(m-1) - qV(m-2)

这就是关于 p 和 q的卢卡斯序列. 一个众所周知的特例是令 p=1, q=-1, 则 U(m) 斐波拿契数列.卢卡斯序列有许多特性,使得它们能很快地进行计算(用一种类似于我们在计算 xm 时所用的重复平方的方法):

          U(2m) = U(m)V(m)

          V(2m) = V(m)2-2qm

现在我们来叙述这种类似于费马小定理的定理:

引理 2: p, q 和 r 同上 (使得 p2-4q 不是模 n的一个平方剩余),
       让 2r = a+bsqrt(p2-4q) (mod n) .
       如果 n 素数, 则 2rn = a-bsqrt(p2-4q) (mod n).

这样说有点太混乱, 让我们用我们的 U 序列(即sqrt(p2-4q)的系数). 

引理 3: (p, q 同上) 如果 n 是素数, 则 U(n+1) = 0 (mod n).

现在我们可以重新叙述一下定理了:

定理 4: 让 n > 1 是一个奇整数. 如果对于 n+1 的每一个素因子 r 都存在相应的素数 p 和 q (这里 p2-4q 不是 n 的平方剩余)使得:

U(n+1) = 0 (mod n),并且

U((n+1)/r) is not 0 (mod n);

则 n 是素数.(确定一个数 d 是否是 modulo n 的一个平方剩余很容易用 Jacobi 符号来决定,这在任何一本数论书中都可以找到.)
    一个重要的有趣特例是设S(k) = V(2k+1)/22k

卢卡斯-莱默检验法(1930): 让 M(n) 是第 n 个梅森素数 (即 M(n) = 2n-1). M(n) 是素数当且仅当    S(n-2) = 0 (mod M(n)) 这里 S(0) = 4 并且 S(k+1) = S(k)2-2.

这个检验法计算特别快,因为它不需要做乘法,只要做移位即可.编写程序也很容易.
Lucas–Lehmer 检验法详细证明的补充 本文延续上一篇文章《GIMPS梅森素数搜寻及相关算法综述》,通过群论方法严格证明了 Lucas-Lehmer 检验算法,并在文章最后提出了一个新的猜测供大家参考。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

STM32嵌入式C++工具链深度解析:从CubeMX到OpenOCD的协同原理

嵌入式开发中的工具链并非孤立软件集合,而是围绕交叉编译、硬件抽象、协议调试与集成编辑四大核心能力构建的精密协作系统。其底层依赖ARM Cortex-M架构的裸机执行模型、EABI二进制接口规范及SWD/JTAG物理调试协议。技术价值在于将高级C++语义安全降维为可烧录的Flash镜像,并实现寄存器级可控调试。典型应用场景包括STM32F4系列电机控制、USB设备开发与FreeRTOS实时任务调试。本文聚焦arm-none-eabi-gcc交叉编译器与OpenOCD调试协议网关的协同机制,揭示CubeMX生成

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卢卡斯莱默检验法检验梅森素数

#include #include using namespace std; long long multi(long long a,long long b,long long m)//a*b%m { long long ret=0; while(b>0) { if(b&1) ret=(ret+a)%m; b>>=1; a=(a<<1)%m; } return ret;

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可以用Rabin-Miller检验法,判定一个大数是否素数 Rabin -Miller算法是典型的验证一个数字是否为素数的方法。判断素数的方法是Rabin-Miller概率测试,那么他具体的流程是什么呢。假设我们要判断n是不是素数,首先我们必须保证n 是个奇数,那么我们就可以把n 表示为 n = (2^r)*s+1,注意s 也必须是一个奇数。然后我们就要选择一个随机的整数a (1

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Java算法——判断素数public static boolean isPrimeNumber(int number){if(number<2)return false;for(int i=2;i<=Math.sqrt(number);i++){if(number%i==0&&number!=2)return false;}return true;}素数算法(二)上次讨...

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素数判断一些方法

<br />面试时被老师问到了,当时只答上来两种方法,真是失败。总结一下。<br /> <br />1. 简单的除法,判断n是不是素数,用2~n-1去除。<br /> <br />2. 稍微改进:<br />    用2~根n 去除。<br /> <br />3. 用2~n-1之间的素数去除 (要去知道2~n-1之间的所有素数)<br /> <br />4 埃拉托斯特尼筛选法<br /> <br /><br /> <br />见维基百科: <br />http://zh.wikipedia.org/wiki

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算法简单版1、给定一个正整数n,用2到sqrt(n)之间的所有整数去除n,如果可以整除,则n不是素数,如果不可以整除,则n就是素数。这个算法的时间复杂度十分明了,为O(sqrt(n)),算法的描述相当简单,实现也一样不困难。public boolean isPrime(int n){    for(int i = 2; i * i   if(n % i == 0)   re

luobotiao的专栏 456
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