米勒罗宾素性测试(Miller–Rabin primality test)

本文介绍了一种高效的素数判断算法——米勒罗宾素性测试。该算法基于费马小定理,通过随机选取基数进行测试,判断一个数是否为素数。文章详细解释了测试过程,并讨论了其作为概率算法的特点。

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如何判断一个素是素数 效率很高的筛法 打个表 (素数的倍数一定是合数) 就可以解决问题。

筛选法的效率很高,但是遇到大素数就无能为力了。

米勒罗宾素性测试是一个相当著名的判断是否是素数的算法

核心为费马小定理:

假如a是整数,p是质数,且a,p互质(即两者只有一个公约数1),那么a的(p-1)次方除以p

的余数恒等于1。

逆推一下即p的 a^(p-1)%p !=1 (0<a<p) ,它一定是合数。

如果 a^(p-1)%p ==1 (0<a<p) 则它可能是合数可能是素数。概率算法的概率就在这个 a上体现。


具体过程:

1 随机取一个 a

2 如果 它不满足 a^(n-1)%n ==1

3 则它一定是 合数

4 退出

5 如果它满足 a^(n-1)%n ==1

6  则它是一个素数的概率是1/2

7 回到 1


可以通过拉宾米勒素数测试的合数为伪素数与Carmichael(强伪素数)

Carmichael数是非常少的,在1~100000000范围内的整数中,只有255个Carmichael数。

为此有二次探测定理以确保该数为素数:

如果p是一个素数,0<x<p,则方程x^2≡1(mod p)的解为x=1,p-1


说明:
Miller-Rabin是随机算法
如果对这个过程重复100次,每次都没说它是合数,那这个数是素数的概率只有(1/2)^5100可能不是素数

转载于:https://www.cnblogs.com/gfvod/p/5548317.html

米勒罗宾素性测试算法是一种用于判断一个数是否为素数的算法。在Python中,可以通过编写相应的代码来实现该算法。具体实现过程可以分为以下几个步骤: 1.生成k和q:根据被检验数n,生成k和q,其中k和q满足n-1=q*2^k。 2.选择a:从2到n-1中选择一些数作为a,用于后续的检验。 3.检验函数:根据公式(a^q)%n=1和(a^((2^i)*q))%n=n-1,判断被检验数n是否为素数。 4.Miller_Rabin_Test函数:根据上述步骤,编写Miller_Rabin_Test函数,用于判断一个数是否为素数。 在Python中,可以使用import math导入math库,使用该库中的sqrt函数来计算平方根。具体实现代码如下: ``` import math # k、q生成 def get_KQ(n: int)-> list: Q = int(n - 1) K = 0 while(Q%2==0): K += 1 Q = int(Q / 2) return K, Q # 素数判断 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True # a选择 def get_A(n: int, nums=1)-> list: A = [] flag = 0 for i in range(2,n): if(flag<nums): if(isPrime(i)): A.append(i) flag += 1 else: break return A # 检验函数 def judge_(n: int, k: int, q: int, a: int)-> bool: if (a**q)%n==1: return True for i in range(k): if (a**((2**i)*q))%n==n-1: return True return False # Miller_Rabin_Test def M_R_Test(n, nums): k, q = get_KQ(n) a = get_A(n, nums=nums) p = 1 for i in a: if judge_(n, k, q, i)==True: p *= 0.25 else: p = 1 break return p if __name__=='__main__': # 用于检验的素数数量 nums = 10 # 被检验数 n = 49921 # 检验结果 print(f'\nn为合数的概率为:{M_R_Test(n, nums)}') ```
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