We give a deterministic polynomial time algorithm to compute the endomorphism ring of a supersingular elliptic curve in characteristic p, provided that we are given two noncommuting endomorphisms and the factorization of the discriminant of the ring $\mathcal{O}_0$ they generate. At each prime $q$ for which $\mathcal{O}_0$ is not maximal, we compute the endomorphism ring locally by computing a q-maximal order containing it and, when $q \neq p$, recovering a path to $\text{End}(E) \otimes \mathbb{Z}_q$ in the Bruhat-Tits tree. We use techniques of higher-dimensional isogenies to navigate towards the local endomorphism ring. Our algorithm improves on a previous algorithm which requires a restricted input and runs in subexponential time under certain heuristics. Page and Wesolowski give a probabilistic polynomial time algorithm to compute the endomorphism ring on input of a single non-scalar endomorphism. Beyond using techniques of higher-dimensional isogenies to divide endomorphisms by a scalar, our methods are completely different.


翻译:我们提出了一种确定性多项式时间算法,用于计算特征p上超奇异椭圆曲线的自同态环,前提是给定两个非交换的自同态以及它们生成的环$\mathcal{O}_0$的判别式的因式分解。在每一个$\mathcal{O}_0$非极大的素数$q$处,我们通过计算包含它的一个q极大序来局部计算自同态环,并且当$q \neq p$时,在Bruhat-Tits树中恢复一条通往$\text{End}(E) \otimes \mathbb{Z}_q$的路径。我们利用高维同源的技术来导航至局部自同态环。我们的算法改进了先前的一种算法,该算法需要受限的输入并在某些启发式假设下以亚指数时间运行。Page和Wesolowski给出了一种概率多项式时间算法,在输入单个非标量自同态时计算自同态环。除了使用高维同源的技术将自同态除以标量外,我们的方法与之完全不同。

0
下载
关闭预览

相关内容

从泰勒展开来看梯度下降算法
深度学习每日摘要
13+阅读 · 2019年4月9日
并行算法演进,从MapReduce到MPI
凡人机器学习
10+阅读 · 2017年11月5日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6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
6+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
0+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
1+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
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
6+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
0+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
1+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
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