baby step,giant step

最新推荐文章于 2024-09-20 20:17:03 发布
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分类专栏： Number Theory
本文介绍了一种在离散对数问题中有效的算法——Baby-step Giant-step 方法。该算法通过预计算和查找表的方式显著降低了寻找特定指数所需的时间复杂度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[url]http://en.wikipedia.org/wiki/Baby-step_giant-step[/url]
Baby-Step Giant-Step算法
zdyyzdyy123的博客
10-20 407
求解上式，0<=x<n的解，其中n是素数和n不是素数都可以。 求解思路： 令x=k*t+i(t是常数，代表的是大步，i也是常数，代表的是小步)，式子变为： 化简后得到： 将(，i)存入表中，然后枚举k，在表中查找即可。 时间复杂度为O（n+p/n）,如果取n=sqrt(p)的时候，时间复杂度为O(sqrt(p)) POJ2417Discrete Lo...
python椭圆曲线加密算法_ECC 椭圆曲线加密算法学习————安全性问题与实战...
weixin_39586526的博客
12-04 2006
0x00 前言之前学习了ECDSA 和 ECDH 算法。不难发现椭圆曲线的离散对数难题对该密码的安全性有着多么重要的作用。之前谈及，椭圆曲线的离散对数难题非常难，尽管如此，也应该有些方法可以解开这个问题。就好像对于模运算的密码系统，比如RSA而言，可以用yafu工具来强解，也可以上某网站查表，也包括一些共模攻击，小指数攻击等方法。参考的网站相关代码0x01 BSGS 小步大步法方法的英文名是Bab...
Baby-step giant-step
08-13 2733
转自：http://qinz.maybe.im/?p=50398 不知道为什么这算法会有这么诡异的名字，比“舞蹈链”（Dancing link）还诡异。但话说回来，这算法确实是我数论学习上的Baby-step giant-step，另外发现自己似乎很久没写月志了，就写篇纪念下吧~（其实算是Wikipedia上这篇文章的简单翻译-_-b） 定理的条件：m为质数　　 众所周知，，
高次同余笔记（一）:baby-step-giant-step算法
Quack
11-17 3120
我们来看这个方程： a，b，p为常数且在int内。、p是质数。 这个怎么搞？ 首先x的取值肯定在0到p-1之间。 暴搜？肯定超时啊。 优化暴搜？用meet-in-the-middle？ 先来说说meet-in-the-middle怎么做。 就是找一个点把[0,p-1]这个区间分成两半（一般找中点），算出前一半塞到hash表里面，再算后一半看看hash表里面有没有。 复杂度大概是上
Baby Step Giant Step
ZZ
10-27 694
Baby Step Giant Step的模板题 直接上模板
【学习笔记】Baby Step Giant Step算法及其扩展
changle_cyx
10-10 2377
1. 引入 Baby Step Giant Step算法（简称BSGS），用于求解形如ax≡b(mod&amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;p)a^x\equiv b(mod\ p)ax≡b(mod&amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;p)（a,b,p∈Na,b,p\in \mathbb{N}a,b,p∈N）的同余方程，即著名的离散对数问题。 本文分为 (a,p)=1(a,p)=1(a,p)=1 和 (a,p)≠1(a,p)\neq 1(a,p)...
数论——Baby Step Giant Step大步小步算法
蒟蒻柴犬首相的博客
12-19 4187
bsgs算法 Baby Step Giant Step算法，简称BSGS算法，也称为大步小步算法. 解决对象 离散对数：当x≡Gk(modm)x≡Gk(modm)x\equiv G^k\pmod m时，logG(x)≡k(modϕ(m))logG(x)≡k(modϕ(m))log_G(x)\equiv k\pmod{\phi(m)}。此处的logG(x)logG(x)log_G(x)是x...
Baby Step Giant Step 初步
.SAI.的博客
06-01 204
指数同余方程求解算法 BSGS 通俗解读，一遍上手
baby step giant step algorithm
mas3399的博客
02-08 260
形如 az≡b&amp;nbsp;mod&amp;nbsp;pa^z\equiv b \ mod \ paz≡b&amp;nbsp;mod&amp;nbsp;p 　a，b，pa，b，pa，b，p 已知求 zzz. 如果 gcd(a,p)=1​gcd(a,p)=1​gcd(a,p)=1​ ​ 我们令z=xp+y&amp;amp;ThickSpace;(x,y&amp;amp;lt;p)z=x \sqrt p +y\; (x,y&amp;amp;l
Baby Step Giant Step(BSGS) 低于线性时间复杂度的离散对数算法
Ivanzn的博客
03-27 930
转载请注明 目录 1.离散对数问题 2.BSGS介绍 3.必要的理论知识 3.1费马小定理 3.2第一个引理 3.3同余式有解的充要条件 3.4第二个引理 4.BSGS算法的具体内容 4.1 满足(a,c) = 1 4.1.1解的形式和通解 4.1.2具体内容 4.2不满足(a,c) = 1 4.2.1变形 4.2.2如法炮制 ...
数论--高次同余方程 A^x = B (mod p) --Baby Step Giant Step 及扩展BSGS算法
unintended
03-17 2002
http://www.cnblogs.com/wondove/p/8590582.html这篇博客讲得挺好哒当a与n互质时，a对于mod n才有逆元1.欧拉公式 a ^ phi(p) = 1 (mod p) 要求a与p互质2.扩展gcd均可以解决逆元的问题高次同余方程 A^x = B (mod p) 求x1.A与p互质m = [sqrt(p)] （分块）令x = i * m + jA ^ x = ...
同态加密明文矩阵乘密文向量优化：BSGS小步大步法
watqw的博客
09-20 1766
本文介绍如何使用小步大步（Baby-Step-Giant-Step，BSGS）优化RLWE同态加密的明文矩阵和密文向量的乘法。使用明文矩阵的对角打包和BSGS，降低密文旋转的次数
BSGS大步小步算法
weixin_45842558的博客
01-04 430
BSGS大步小步算法 BSGS(Baby Step Giant Step）应该叫小步大步算法（北上广深算法） 该算法用于解决例如： ax≡b(mod p) a^x \equiv b (mod\ p)ax≡b(mod p) 类似这种式子也称为同余方程，或者叫做离散对数的问题。很容易想到，BSGS算法也可以用于求log。在同余问题中我们往往关注最小正整数解。 解法如下 先考虑无解，当gcd(a,b)≢1gcd(a,b) \not\equiv1gcd(a,b)​≡1时肯定无解，因此常常保证
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
xpad源码2.0 1111111111111
最新发布
08-09
xpad源码2.0
晶闸管控制串联电容器TCSC
08-09
晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
08-09
在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
小步大步算法 python
06-08
小步大步算法（Baby Step Giant Step Algorithm）是一种用于解离散对数问题的算法，即求解形如 $a^x\equiv b\pmod{p}$ 的同余方程中的未知数 $x$。下面是一个简单的实现，使用 Python 语言实现： ```python def ...
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