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证明与计算(2): Discrete logarithm

时间:2018-07-28 21:48:27      阅读:492      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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离散对数问题,英文是Discrete logarithm,有时候简写为Discrete log。为什么要从离散对数问题说起?因为后面的内容中会反复使用到,因此我们希望用独立的一节分析来消除理解上的不确定性。

0x01 背景

对数\(\log_{b}(a)\)是由John Napier发明的符号([1],[2.a],[2.b]),选择不同的基底,就有不同的对数,例如:

  • 以10为底数的对数是\(\log_{10}(x)\),也叫做常用对数(Common logarithm [5]),常用对数是由Henry Briggs([3])在Napier之后提出的,因此也叫Briggs对数。
  • 以自然对数(Natural logarithm [6])e为底数的对数是\(\log_{e}(x)\),也记做\(\ln(x)\)
  • 以2为底数的二进制对数(Binary logarithm [7])是\(\log_{2}(x)\),也记做\(lb(x)\)

对数\(x=\log_{b}(a)\)等价于\(b^x=a\),给定一个已知的实数x,计算\(b^x\)是容易的,但是反之给定a和b,计算对数\(x=\log_{b}(a)\)则是难的。William Oughtred([4.a])在Napier之后发明了滑尺(Slide rule,[4.b])计算常用对数的方法。在电子计算机出现之前,计算对数依赖于Briggs首先计算的常用对数表。在电子计算机出现之前,数学上的很多难的计算都依赖于某种数学表,例如把计算乘法转换成计算加减以及查表([8])。显然查表求值也只是一种限定精度的近似值,计算自然对数和二进制对数,可以通过自然对数和二进制对数与常用对数之间的转换公式来进行:
\[ \log_{10} = \frac{\ln(x)}{\ln(10)}, \log_{10} = \frac{lb(x)}{lb(10)} \]

如果给定整数k,b,则计算\(b^k=a\)是容易的。但是,反过来知道整数a,要精确计算出整数\(k=log_{b}(a)\)则是难的,只有少数一些特殊的情况下有办法计算(例如,计算\(9=\log_{3}3^9\)是容易的),没有通用的算法做此类计算。如果整数k,a,b使得\(b^k=a\)。则此时\(k=log_{b}(a)\)称为离散对数(Discrete logarithm, [9])。

0x02 难度

离散对数的计算有多“难”呢?我们知道在确定性图灵机上存在多项式时间复杂度算法的问题是P(Polynomial)问题;而另一类问题,它的解(Solution)能被确定性图灵机上在多项式时间复杂度内验证,它的解能被非确定性图灵机计算出来,称为NP问题([10])。另一方面P和NP问题,都是属于决策问题(Decision Prlblem),它们等价于对应的形式语言的集合,参考上一篇:证明与计算(1):Decision Prlblem, Formal Language L, P and NP。显然有,\(P \subseteq NP\)。NP语言里最难的那组问题互相等价,统称为NP-complete(NPC)问题。

资料[10]里面提到,如果P!=NP,那么Discrete logarithm被认为是介于P和NP-complete(NPC)之间的NP问题,也称为NP-intermediate问题。

It was shown by Ladner that if P ≠ NP then there exist prlblems in NP that are neither in P nor NP-complete.[1] Such prlblems are called NP-intermediate prlblems. The graph isomorphism prlblem, the discrete logarithm prlblem and the integer factorization prlblem are examples of prlblems believed to be NP-intermediate. They are some of the very few NP prlblems not known to be in P or to be NP-complete.

这充分说明了离散对数问题符合了两个重要的特征:

  • 如果已经知道k,则计算\(b^k\)是容易的。
  • 如果知道a,则计算\(k=\log_{b}(a)\)是难的,有多难呢?在P!=NP的情况下,被认为是介于P和NPC之间的NP-intermediate难度。实际上,在资料[11]里,更具体的指出Discrete logarithm问题应该属于NP、Co-NP、BQP三个集合的交集问题。

索引[12]定义了Co-NP问题,它是由NP问题的补问题(i.e 将NP问题中的答案yes/no对换)的集合:

A decision prlblem X is a melber of co-NP if and only if its complement X is in the complexity class NP.

索引[13]定义了BQP问题,它是量子计算机下可以在多项式时间计算出来的决策问题的集合。

BQP (bounded-error quantum polynomial time) is the class of decision prlblems solvlble by a quantum computer in polynomial time, with an error prlblbility of at most 1/3 for all instances.

不同难度的问题细分下去属于计算复杂性理论(Computational complexity theory, [14]),我们没必要把所有的分类都记住,只要知道决策问题的不同难度,构成了不范围不同的集合,这些集合之间有对应的包含关系。

0x03 定义

在尝试了几个不同的方式之后,我们决定直接给出下面一组预备知识:

  • 欧拉函数\(\varphi(n)\)表示1到n之间和n互素的整数的个数([15.d]),特别是对于素数p来说,\(\varphi(p)=p-1\)
  • 小于n且与n互素的集合是G={1,....,\(P_{\varphi(n)}\)},例如当n=7,G={1,2,3,4,5,6}。
  • 集合{… , a ? 2n, a ? n, a, a + n, a + 2n, …}构成了a对n的同余类(Congruence class, [15.c])
  • G的元素对n的同余类全体构成了一个新的集合M,把M记做:\(Z/nZ\)
  • \(Z/nZ\)是一个阿贝尓群,直接从阿贝尓群的四个性质入手证明。
  • \(Z/nZ\)是一个循环群,当且仅当n=1,2,4,\(p^k\)或者\(2p^k\)(k>0)

有了这些准备,给出密码学里使用的离散对数的定义:

  • p是一个素数,\(Z/pZ\)构成了一个循环群,生成元是g。
  • 任意取一个整数k,\(g^k\)属于\(Z/pZ\),计算\(a=g^k(mod\ p)\),容易知道a也属于\(Z/pZ\)
  • 反之,已知a,要计算\(k=log_{g}(a)\),称之为离散对数问题。

根据上面的难度讨论,显然:

  • 计算\(a=g^k\)是容易的。
  • 计算\(k=log_{g}(a)\)是困难的,难度是NP-intermediate。

小节注释

  • 群:如果一个集合G的元素在某个操作·下满足下面几个代数性质,那么集合G构成了一个群(Group, [15.a]):
    • 封闭性(Closure): G中的任意两个元素a,以及操作·,有a·b也属于G
    • 结合性(Associativity):G中的三个元素a,b,c,以及操作·,有(a·b)·c = a·(b·c)
    • 单位元(Identity):如果存在e,使得G中任何元素a,有e·a=a·e=a
    • 逆元(Inverse):G中任意元素a,存在元素b,使得a·b=b·a=e
  • 阿贝尔群:如果一个集合G构成了一个群,并且还满足交换性质,则G构成了一个阿贝尔群(Abelian group, [15.b])
    • 可交换:G中任意元素a,b,有a·b=b·a
  • 循环群:如果一个群G={\(g^0,g^1,...g^k,...\)},则G是由g生成的循环群。

0x04 参考

[1]: History of logarithms
[2.a]: John Napier
[2.b]: Napierian logarithm
[3]: Henry Briggs
[4.a] William Oughtred
[4.b] Slide rule
[4.c]: Logarithm
[5]: Common logarithm
[6]: Natural logarithm
[7]: Binary logarithm
[8]:Quarter square multiplication
[9]: Discrete logarithm
[10]: P versus NP prlblem
[11]:How hard is fiding the discrete logarithm
[12]:Co-NP
[13]:BQP (bounded-error quantum polynomial time)
[14]: Computational complexity theory
[15.a]:Group
[15.b]: Abelian group
[15.c]:Congruence class
[15.d]:Euler‘s totient function
[16]: Multiplicative group of integers modulo n
[17] wolfram: Discrete Logarithm

--end--

证明与计算(2): Discrete logarithm

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原文地址:https://www.cnblogs.com/math/p/discrete-log.html

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