Finding the roots of a polynomial over a finite field $\mathbb F_q$ in deterministic polynomial time is a long-standing open problem. Classical deterministic methods work in the multiplicative group $\mathbb F_q^\times$ and are efficient only when $q-1$ is smooth, which is rarely the case. We propose a method that replaces $\mathbb F_q^\times$ by the groups of rational points of an elliptic curve $E$ and of its quadratic twist $\widetilde E$. The computation splits into an offline phase, which depends only on $\mathbb F_q$ and outputs a short \emph{elliptic preprocessing datum} $\mathcal D$, and an online phase, which processes the input polynomial. Writing $Ξ(\mathcal D)$ for the largest prime factor of $\lvert E(\mathbb F_q)\rvert\cdot\lvert\widetilde E(\mathbb F_q)\rvert$, the online phase is deterministic and finds the roots of any $f\in\mathbb F_q[X]$ of degree $n$ within $\widetilde O(Ξ(\mathcal D)^2\,n\log^2 q+n^ω\log q+n\log^3 q)$ operations in $\mathbb F_q$. A precursor of our method is an algorithm by Rónyai, which recovers the roots through Galois computations over number fields, relies on GRH, and comes with a polynomial bound of unspecified degree; in contrast, our online phase works entirely over $\mathbb F_q$ and is unconditional. Moreover, $\mathcal D$ can be certified deterministically and unconditionally in time polynomial in $\log q$ and $Ξ(\mathcal D)$. We conjecture that every $\mathbb F_q$ of large enough characteristic admits a datum with $Ξ(\mathcal D)\leq(\log q)^{O(1)}$, and support this with a heuristic and with experiments. Constructing such a datum in polynomial time remains open.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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
9+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
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
17+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
18+阅读 · 10月24日
相关VIP内容
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
9+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员