Участник:One/Алгоритм распределения булевых функций на гиперсфере: различия между версиями
One (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Автор - Бартель Артем. Одним из самых интересных свойств булевых функций, часто использу...») |
One (обсуждение | вклад) |
||
Строка 53: | Строка 53: | ||
== Литература == | == Литература == | ||
− | # ↑ О.А. Логачев, С.Н. Федоров, В.В. Ященко. Булевы функции как точки гиперсферы в евклидовом пространстве // Общероссийский математический портал Math-Net.ru. 2018, том 30, выпуск 1, стр. 39-55 | + | # ↑ О.А. Логачев, С.Н. Федоров, В.В. Ященко. Булевы функции как точки гиперсферы в евклидовом пространстве // Общероссийский математический портал <ref>Math-Net.ru</ref>. 2018, том 30, выпуск 1, стр. 39-55 |
# ↑ О.А. Логачев, А.А. Сальников, С.В. Смышляев, В.В. Ященко. Булевы функции в теории кодирования и криптологии. 2012. | # ↑ О.А. Логачев, А.А. Сальников, С.В. Смышляев, В.В. Ященко. Булевы функции в теории кодирования и криптологии. 2012. | ||
# ↑ Tomas Cusick, Pantelimon Stanica. Cryptographic Boolean Functions and Applications. 2009. | # ↑ Tomas Cusick, Pantelimon Stanica. Cryptographic Boolean Functions and Applications. 2009. |
Версия 13:01, 22 октября 2020
Автор - Бартель Артем.
Одним из самых интересных свойств булевых функций, часто используемых в криптографии, является нелинейность. Для булевых функций, зависящих от четного количества переменных существует точная формула для подсчета нелинейности, а вот с функциями, зависящими от нечетного числа переменных такой формулы нет. Конечно же, существует общая формула вычисления нелинейности, но при достаточно больших [math]n[/math] (количество переменных) ей практически невозможно пользоваться, так как она подразумевает перебор всех возможных векторов длины [math]n[/math]. Именно поэтому хочется попытаться расширить используемый математический аппарат, чтобы получить более удобное решение поставленной проблемы. В данной статье будет рассматриваться метод распределения булевых функций на гиперсфере. На основе этого метода будут предприняты попытки нахождения закономерностей и связей между степенью нелинейности булевой функции и ее расположением на гиперсфере в евклидовом пространстве.
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Объекты, с которыми работает данный алгоритм - булевы функции. Фактически, при задании [math]n[/math] - количество переменных, от которых зависит функция - будет выполнен полный перебор всех возможных векторов длины [math]2^{n}[/math] (это вектора, которые соответствуют значениям, которые функция принимает на всевозможных лексико-графически упорядоченных наборах длины [math]n[/math]), количество коих равно [math]2^{2^{n}}[/math]. Для каждого такого вектора будет подсчитана нужная характеристика - спектр Уолша, на основе которой будет составляться вектор так называемой функции-сектора, которая отвечает за то, в каком секторе гиперсферы находится исследуемая функция. На основе полученного распределения булевых функций на гиперсфере будут предприняты попытки нахождения зависимостей между функцией-сектором данной булевой функции и ее показателем нелинейности. Конечно же, особое внимание уделяется функциям, зависящим от нечетного числа переменных.
1.2 Математическое описание алгоритма
Через [math]V_{n}[/math] обозначим множество всевозможных двоичных векторов длины [math]n[/math]. Тогда отображение [math]f: V_{n} → V_{n}[/math] - булева функция. Коэффициентом Уолша заданной функции на векторе [math]u[/math] называется величина [math]W_{f}(u)[/math], определяемая формулой:
где [math]\lt u,x\gt [/math] - скалярное произведение соответствующих векторов: [math]\lt u,x\gt = Σ_{i=1}^{n}x_{i}u_{i}[/math], где [math]Σ[/math] - сложение по модулю 2. Соответственно спектром Уолша данной функции называется вектор вида [math](W_{f}(0^{n}), ..., W_{f}(1^{n}))[/math].
На основе данного вектора составляется вектор значений функции-сектора [math]g(x)[/math] по правилу:
Таким образом, мы получаем вектор значений функции, которая 'нумерует' определенную секцию гиперсферы. Легко видеть, что для булевых функций, у которых существует хотя бы один нулевой коэффициент Уолша, невозможно точно и однозначно определить секцию, в которой они лежат, то есть они находятся на стыке двух секторов. В дальнейшем будут исследоваться свойства полученных функций-секторов и их взаимосвязь с исходными булевыми функциями.
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
1.4 Макроструктура алгоритма
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
1.6 Последовательная сложность алгоритма
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелелизма алгоритма
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
- ↑ О.А. Логачев, С.Н. Федоров, В.В. Ященко. Булевы функции как точки гиперсферы в евклидовом пространстве // Общероссийский математический портал [1]. 2018, том 30, выпуск 1, стр. 39-55
- ↑ О.А. Логачев, А.А. Сальников, С.В. Смышляев, В.В. Ященко. Булевы функции в теории кодирования и криптологии. 2012.
- ↑ Tomas Cusick, Pantelimon Stanica. Cryptographic Boolean Functions and Applications. 2009.
- ↑ Math-Net.ru