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World File Search System乘法
RISC-V 与后量子传输触发架构的比较 1
表 1。 RISC-V 与 TTA 处理器的架构细节比较 处理器总线功能单元 LSU RF IW RV32I 1 基本指令，5 阶段 1 1 32 RV32IMC 1 基本、乘法、压缩指令，2 阶段 1 1 32 RV32IMC 1 基本、乘法、压缩指令，4 阶段 1 1 32 TTA-P1 1 1xART、1xLOG、1xSHF 1 1xRF、1xBL 43 TTA-P2 2 2xART、1xLOG、1xSHF 1 1xRF、1xBL 86 TTA-P3 4 2xART、1xLOG、1xSHF 2 2xRF、1xBL 176 TTA-P4 4 4xART、1xLOG、2xSHF、1xMUL、 2xADD 2 2xRF，1xBL 176 TTA-P5 4 4xART，1xLOG，2xSHF，1xMUL，2xADD，1xDIV-MOD 2 2xRF，1xBL 176
量子计算初步数学 CS 151
1.1.2 复共轭 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 5 1.2 复数运算.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.1 加法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................... 6 . . . . . . . . . . 6 1.2.3 乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.4 除法 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.5 复数幂 . . . . . . . . . . . . . . . . ...
Karatsuba算法：使用CUDA
摘要 - 在任意算术计算和计算科学中，大型整数乘以广泛使用的操作。许多加密技术涉及对整数的极大子集进行操作，包括Diffie-Hellman密钥交换，RSA，ECC等。这些技术采用安全消息加密，解密和密钥交换，使用其大小至少1024位的安全键。的指控和乘法。Karatsuba算法是一种快速有效的方法，用于繁殖大数量，在每个递归步骤中，将乘法数量从四个减少到三个。在本文中，当应用于顺序和平行环境时，我们对卡拉茨巴算法的性能进行了全面评估。我们使用计算统一设备体系结构（CUDA）编程的NVIDIA图形处理单元（GPU）的功能来衡量并行实现和处理器配置的加速。在连续的NVIDIA GPU CUDA平台上运行的Karatsuba算法达到的加速度为30.12。通过利用可用的GPU内核可以改善性能。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - Karatsuba，乘法，计算统一设备体系结构，NVIDIA图形处理单元，加速
Qubits数量的新记录AES的量子实现
摘要。优化实施高级加密标准（AE）的量子电路对于估计Grover算法攻击AES时所需的源头至关重要。先前的研究已将AES-128/-192/-256量子电路所需的量子数从984/1112/1336到270/334/398，该量子的最佳值接近256/320/384。进一步优化它们成为一项艰巨的任务。针对此任务，我们找到了一种方法，即如何在自动型工具更轻-r的帮助下设计AES S-Box的量子电路。尤其是，f 2 8中的乘法反转是s-box的主要部分，转换为f 2 4中的乘法反向（和乘法），然后可以通过较轻的r来实现后者，因为其搜索空间足够小。通过此方法，我们构造了用于映射的S-box的量子电路| A | 0⟩到| A | s（a）⟩和| A | b⟩to | A |在先前的研究中，b s（a）⟩⟩s（a）⟩有20个QUBITS而不是22个。此外，我们引入了新技术，以减少S-box电路所需的量子数| a⟩to| s（a）⟩从以前的研究中的22个到16。因此，我们将AES-128/-192/-256的量子电路与264/328/392 Qubits合成，这意味着新记录。
![arxiv：2502.07284v1 [cs.cr] 2025年2月11日](/simg/d\df3ff0a7ad3180706db8db5ea47d521c49976c22.webp)
arxiv：2502.07284v1 [cs.cr] 2025年2月11日
摘要。基于晶格的密码学是量子后安全加密方案的有前途的基础，其中有错误的学习（LWE）问题是钥匙交换，收益和同构计算的基石。LWE的现有结构化变体，例如Ring-Lwe（RLWE）和Module-Lwe（MLWE），依靠多项式环以提高效率。但是，这些结构固有地遵循传统的多项式乘法规则，并以它们表示结构化矢量化数据的能力来实现。这项工作介绍了多种元素（VLWE），这是建立在代数几何形状基于代数几何形状的新的结构化晶格概率。与RLWE和MLWE不同，后者使用标准乘法使用多项式环，VLWE在代数品种定义的多元多项式环上使用VLWE操作。一个关键的区别是这些多项式不包含混合变量，并且乘法操作是定义的坐标，而不是通过标准的多项式乘法。该结构可以直接编码和同态处理高维数据，同时保持最差的案例至平均案例硬度降低。我们通过将VLWE的安全性降低到解决理想SVP的多个独立实例中，证明了其针对分类和量子攻击的弹性。此外，我们分析了混合代数武器攻击的影响，表明现有的Gröbner基础和降低技术并不能直接损害VLWE的安全性。建立在该基础上，我们基于VLWE构建了矢量同态加密方案，该方案支持结构化计算，同时维持受控的噪声增长。此方案为隐私的机器学习，加密搜索和对结构化数据的计算进行了潜在的优势。我们的结果位置VLWE是基于晶格的密码学中的一种新颖而独立的范式，杠杆几何形状可以使新的加密功能超出传统的多项式戒指。
神经网络的选择性 MAC 零优化......
在低功耗边缘设备上运行的神经网络有助于在有限的基础设施下实现普适计算。当此类边缘设备部署在没有必要防护的传统和极端环境中时，它们必须具有容错能力才能可靠运行。作为一项试点研究，我们专注于将容错功能嵌入神经网络，提出一种新颖的选择性乘法累积零优化技术，该技术基于提供给神经网络神经元的输入值是否为零。如果值为零，则绕过相应的乘法累积运算。我们对优化技术的实施进行了使用 ∼ 14 MeV 中子的辐射测试活动，发现提出的优化技术将测试神经网络的容错能力提高了 1.78 倍。
对称性在动荡的环境中破裂
在这项工作中，我们研究了在湍流环境的存在下对称破裂。使用两个示例证明了从对称状态向对称状态的过渡：（i）随着流体层的厚度的变化，二维流量向三维流量的过渡，并且（ii）（ii）（ii）薄层流量中的磁性不稳定，因为磁性雷诺数是磁性雷诺数的变化。我们表明，这些示例具有类似的关键指数，这些指数与均值的预测相差。临界行为可以与闪光的乘法性质有关，并且可以使用随机接口的统计特性的结果在某些限制中预测。我们的结果表明存在由乘法噪声控制的新类平衡相变的新类别的可能性。
模块手动计算机科学BSC
34。线性图（图片，核心）（1）35。线性图像（1 1/2）的矩阵符号 - 解释为线性插图 - 乘法乘法 - 依次 - 戒指结构 - 倒置36.矩阵的等级（1/2）37。高斯 - 线性方程式的算法：（2） - 高斯启发（1） - 解决方案理论（1）38。线性方程系统的迭代过程（1）39。决定因素（1）40。欧几里得向量，标量产品（1）41。功能分析概括（1）42。正交性（2）43。傅立叶系列（1）44。正交矩阵（1）45。特征值和自我向量（1）46。对称矩阵的特征值和自我向量（1）47。正方形形状和正定矩阵（1）48。Quadriken（1）50。矩阵标准和自valuations（1）51。相等值和自我向量的数值计算（1）
张量几何简介第 2 部分：使用...
Bini-Capovani-Lotti-Romani (1979) 研究了当矩阵的一个元素设置为零时，是否可以通过五次乘法（而不是简单的 6 次）来计算 M ⟨ 2 ⟩，即这个简化的矩阵乘法张量的秩是否为 5。