Solving a system of $m$ multivariate quadratic equations in $n$ variables over finite fields (the MQ problem) is one of the important problems in the theory of computer science. The XL algorithm (XL for short) is a major approach for solving the MQ problem with linearization over a coefficient field. Furthermore, the hybrid approach with XL (h-XL) is a variant of XL guessing some variables beforehand. In this paper, we present a variant of h-XL, which we call the \textit{polynomial XL (PXL)}. In PXL, the whole $n$ variables are divided into $k$ variables to be fixed and the remaining $n-k$ variables as ``main variables'', and we generate a Macaulay matrix with respect to the $n-k$ main variables over a polynomial ring of the $k$ (sub-)variables. By eliminating some columns of the Macaulay matrix over the polynomial ring before guessing $k$ variables, the amount of operations required for each guessed value can be reduced compared with h-XL. Our complexity analysis of PXL (under some practical assumptions and heuristics) gives a new theoretical bound, and it indicates that PXL could be more efficient than other algorithms in theory on the random system with $n=m$, which is the case of general multivariate signatures. For example, on systems over the finite field with ${2^8}$ elements with $n=m=80$, the numbers of operations deduced from the theoretical bounds of the hybrid approaches with XL and Wiedemann XL, Crossbred, and PXL with optimal $k$ are estimated as $2^{252}$, $2^{234}$, $2^{237}$, and $2^{220}$, respectively.


翻译:求解有限域上 $n$ 个变量 $m$ 个多元二次方程组成的系统(MQ问题)是计算机科学理论中的关键问题之一。XL算法(简称XL)是一种通过在系数域上线性化来求解MQ问题的主要方法。此外,XL混合方法(h-XL)是预先猜测部分变量的XL变体。本文提出一种h-XL的变体,称为多项式XL(PXL)。在PXL中,全部 $n$ 个变量被分为 $k$ 个待固定变量和 $n-k$ 个"主变量",我们在 $k$ 个(子)变量的多项式环上,针对 $n-k$ 个主变量生成Macaulay矩阵。通过预先猜测 $k$ 个变量前消去多项式环上Macaulay矩阵的某些列,相比于h-XL,每个猜测值所需的运算量得以降低。在若干实用假设和启发式条件下,PXL的复杂度分析给出了新的理论界,表明对于 $n=m$(即一般多元签名场景)的随机系统,PXL理论上可能比其他算法更高效。例如,在元素数为 $2^8$ 的有限域上,当 $n=m=80$ 时,基于XL混合方法、Wiedemann XL混合方法、Crossbred算法以及最优 $k$ 下PXL的理论界推导出的运算次数分别估计为 $2^{252}$、$2^{234}$、$2^{237}$ 和 $2^{220}$。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
6+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
8+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:12
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员