A novel very simple method for finding roots of polynomials over finite fields has been proposed. The essence of the proposed method is to search the roots via nested cycles over the subgroups of the multiplicative group of the Galois field. The modified Chien search is actually used in the inner cycles, but the internal polynomials are small. The word "modulus" was used because the search is doing on subsets like alpha^(a+bi), where a,b=const. In addition, modulo division of polynomials is actively used. The algorithm is applicable not for all Galois fields, but for selective ones, starting from GF(2^8). The algorithm has an advantage for large polynomials. The number of operations is significant for small polynomials, but it grows very slowly with the degree of the polynomial. When the polynomial is large or very large, the proposed method can be 10-100 times faster than Chien search.


翻译:提出了一种新颖且极为简单的有限域多项式根查找方法。该方法的核心在于通过伽罗瓦域乘法群子群上的嵌套循环进行根搜索。内层循环实际采用改进的Chien搜索,但内部多项式的规模较小。由于搜索在形如alpha^(a+bi)的子集上进行(其中a,b为常数),故使用"模数"一词。此外,算法还大量运用多项式的模除运算。该算法并非适用于所有伽罗瓦域,而是适用于从GF(2^8)开始的特定域。对于高次多项式具有显著优势,虽然小规模多项式的运算量较大,但其增长速率随多项式次数增加而极为缓慢。当多项式规模较大或极大时,本方法的运算速度可比传统Chien搜索快10-100倍。

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
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
3+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 · 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
VIP会员
最新内容
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
1+阅读 · 7分钟前
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
3+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
7+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
15+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
3+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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员