In this paper, we present an improvement for the problem of deterministically finding an element of large multiplicative order modulo some integer $N$. This problem arises as a key subroutine in current deterministic factoring algorithms, such as those proposed by Harvey and Hittmeir [Mathematics of Computation, 2021]. Specifically, let $D<N$ be positive integers with \begin{equation}\label{eq:abs} D > \exp\left(\sqrt{2\log N \log \log N}\right). \end{equation} We give a deterministic algorithm that does one of the following: Returns an element $a \in \mathbb{Z}_N^*$ with $\operatorname{ord}_N(a) > D$; Returns a non-trivial factor of $N$; Or reports that $N$ is prime. The running time of our algorithm is $O(D^{1/2 + o(1)})$. Similar results were independently and concurrently obtained by Harvey and Hittmeir [arXiv:2601.11131, 2026] in work that appeared while this manuscript was in preparation. Prior to these works, the best known algorithm for finding an element with order larger than $D$ was given by Oznovich and Volk [SODA 2026], requiring $D > N^{\frac{1}{6}}$. We also present a simpler algorithm that applies for any $D < N$ and runs in $O(D^{2.5+o(1)}\operatorname{polylog}(N))$.


翻译:在本文中,我们改进了在模整数 $N$ 下确定性地寻找大乘法阶元的问题。该问题是当前确定性分解算法(如 Harvey 和 Hittmeir [Mathematics of Computation, 2021] 提出的算法)中的关键子程序。具体地,设 $D<N$ 为正整数,且满足 \begin{equation}\label{eq:abs} D > \exp\left(\sqrt{2\log N \log \log N}\right). \end{equation} 我们给出一个确定性算法,该算法执行以下操作之一:返回一个满足 $\operatorname{ord}_N(a) > D$ 的元素 $a \in \mathbb{Z}_N^*$;返回 $N$ 的一个非平凡因子;或报告 $N$ 为素数。该算法的时间复杂度为 $O(D^{1/2 + o(1)})$。在本文手稿准备期间,Harvey 和 Hittmeir 独立且同时地获得了类似结果 [arXiv:2601.11131, 2026]。在这些工作之前,寻找阶大于 $D$ 的元素的最佳已知算法由 Oznovich 和 Volk [SODA 2026] 给出,该算法要求 $D > N^{\frac{1}{6}}$。我们还提出一个更简单的算法,适用于任意 $D < N$,其运行时间为 $O(D^{2.5+o(1)}\operatorname{polylog}(N))$。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【斯坦福2021新书】决策算法,694页pdf阐述不确定性决策
专知会员服务
264+阅读 · 2021年1月27日
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
一文读懂FM算法优势,并用python实现!(附代码)
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
19+阅读 · 2017年8月22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
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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月15日
VIP会员
最新内容
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
8+阅读 · 7月30日
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
相关VIP内容
【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【斯坦福2021新书】决策算法,694页pdf阐述不确定性决策
专知会员服务
264+阅读 · 2021年1月27日
相关资讯
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
一文读懂FM算法优势,并用python实现!(附代码)
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
19+阅读 · 2017年8月22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
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
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
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
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