Алгоритм Фюрера

Алгоритм Фюрера (англ. Fürer’s algorithm) — быстрый метод умножения^[англ.] больших целых чисел. Алгоритм был построен в 2007 году швейцарским математиком Мартином Фюрером^[1] из университета штата Пенсильвания как асимптотически более быстрый алгоритм, чем его предшественник, алгоритм Шёнхаге — Штрассена, опубликованный в 1971 году^[2]. Задача быстрого умножения больших чисел представляет большой интерес в области криптографии с открытым ключом.

Предшественник алгоритма Фюрера, алгоритм Шёнхаге — Штрассена, использовал быстрое преобразование Фурье для умножения больших чисел за время ${\displaystyle O\left(n\log n\log \log n\right)}$, однако его авторы, Арнольд Шёнхаге (нем. Arnold Schönhage) и Фолькер Штрассен, сделали предположение о существовании алгоритма, способного решить проблему перемножения больших чисел за ${\displaystyle O\left(n\log n\right)}$. Алгоритм Фюрера^[1] заполнил промежуток между этими границами: он может быть использован, чтобы перемножить числа за время ${\displaystyle O(n\log n\cdot 2^{O(\log ^{*}n)})}$, где ${\displaystyle \log ^{*}n}$ — итерированный логарифм числа n. Однако разница по времени между алгоритмами становится заметной при очень больших перемножаемых числах (больше 10 000 000 000 000^[3] значащих цифр).

В 2008 году Аниндая Де, Шэнден Саха, Пьюш Курур и Рампрасад Саптхариши построили похожий алгоритм, основанный на модульной, а не комплексной арифметике, достигнув при этом такого же времени работы^[4].

Допустим, что мы перемножаем числа 123 и 456 «в столбик», однако без выполнения переноса. Результат будет выглядеть так:

Эта последовательность (4, 13, 28, 27, 18) называется ациклической или линейной свёрткой от последовательностей (1,2,3) и (4,5,6). Зная ациклическую свёртку двух последовательностей, рассчитать произведение несложно: достаточно выполнить перенос (например, в самом правом столбце, мы оставляем 8 и добавляем 1 к столбцу, содержащему 27). В нашем примере это приводит к результату 56088.

Есть и другие типы свёрток, которые могут быть полезны. Допустим, что входящие последовательности содержат n элементов (в примере — 3). Тогда результирующая линейная свёртка содержит n + n − 1 элементов; если мы возьмём самый правый столбец n элементов и добавим самый левый столбец n − 1 ', в результате мы получим циклическую свёртку:

Если мы произведём перенос при циклическом свёртывании, результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю Bⁿ − 1 (в данном примере это 10³ − 1 = 999). Выполним перенос (пока не циклический): (31+3=34, 28+3=31) и получим 3141. Если прибавить к правой единице левую тройку, получим 144 ≡ 56088 (mod 999) (Перенос должен выполняться циклически, то есть 3 из младшей 31 добавится к старшей 31, 3 из полученных 34 добавится к 28 и тройка из полученных 31 добавится к младшему разряду, то есть к 1).

Наоборот, если мы возьмём самый правый столбец n элементов и вычтем самый левый столбец n−1 элементов, то в результате мы получим обратную свёртку:

Если мы произведём перенос при обратном свёртывании, то результат будет тот же, что и при произведении чисел по модулю Bⁿ + 1. В данном примере, 10³ + 1 = 1001, выполним перенос по (28, 23, 5) и получим 3035, при этом 3035 ≡ 56088 (mod 1001). Обратная свёртка может содержать отрицательные числа, которые могут быть убраны во время переноса, используя ту же технику, что и при длинных вычитаниях.

Как и другие методы, основанные на быстром преобразовании Фурье, алгоритм Фюрера в корне зависит от теоремы о свёртке, которая обеспечивает эффективный способ посчитать циклическую свёртку двух последовательностей. Её идея состоит в следующем:

Циклическая свёртка двух векторов может быть найдена через дискретное преобразование Фурье (ДПФ) каждого из них, путём произведения результирующих векторов элемент за элементом, с последующим обратным преобразованием Фурье (ОДПФ).

Или через формулы:

CyclicConvolution(X, Y) = IDFT(DFT(X) · DFT(Y)), где:

CyclicConvolution — циклическая свёртка,

DFT — дискретное преобразование Фурье,

IDFT — обратное дискретное преобразование Фурье.

Если мы посчитаем ДПФ и ОДПФ, используя быстрое преобразование Фурье, и вызовем наш алгоритм перемножения рекурсивно, чтобы перемножить входы(?) преобразованных векторов DFT(X) и DFT(Y), то в результате мы получим эффективный алгоритм для расчёта циклической свёртки.

В этом алгоритме гораздо эффективней считать обратную циклическую свёртку; как оказывается, немного модифицированная версия теоремы о свёртке может позволить и это. Предположим, что вектора X и Y имеют длину n, и a — примитивный корень порядка 2n (это означает, что a²ⁿ = 1 и все меньшие степени a не равны 1). Таким образом, мы можем определить третий вектор A, называемый вектор веса, обладающий следующими свойствами:

A = (a^j), 0 ≤ j < n

A⁻¹ = (a^−j), 0 ≤ j < n

Теперь мы можем записать:

NegacyclicConvolution(X, Y) = A⁻¹ · IDFT(DFT(A · X) · DFT(A · Y)), где

NegacyclicConvolution — Обратная циклическая свёртка,

DFT — дискретное преобразование Фурье,

IDFT — обратное дискретное преобразование Фурье.

Другими словами, это то же самое за исключением того, что входящие векторы умножены на A, а результат умножен на A⁻¹.

Дискретное преобразование Фурье — абстрактная операция, которая может быть выполнена в любом алгебраическом кольце; обычно оно берётся из поля комплексных чисел, но фактически использовать комплексную арифметику с достаточной точностью, чтобы обеспечить точные результаты, медленно и неэффективно. Вместо этого мы можем использовать теоретико-числовое преобразование, которое производит преобразование в поле целых чисел по модулю N для некоторого целого N.

Так же как есть примитивные корни единицы любого порядка на комплексной плоскости, при любом заданном n мы можем выбрать подходящее N такое, что b — примитивный корень единицы порядка n в поле целых чисел по модулю N (другими словами, bⁿ ≡ 1 (mod N), и все меньшие степени b не равны 1 mod N).

Алгоритм тратит большую часть времени на рекурсивное выполнение произведения меньших чисел; в простом варианте алгоритма это происходит в ряде мест:

1. Внутри алгоритма быстрого преобразования Фурье, примитивный корень единицы b неоднократно возводится в степень и умножается на другие числа.
2. При возведении в степень примитивного корня единицы a для получения вектора веса A с последующим умножением векторов A или A⁻¹ на другие вектора.
3. При выполнении последовательного перемножения преобразованных векторов.

Ключевой момент — выбрать N, модуль, равный 2ⁿ + 1 для некоторого целого n. У этого способа есть ряд преимуществ в ряде стандартных систем, в которых большие целые числа представлены в двоичном виде:

• Любое число может быть быстро уменьшено по модулю 2ⁿ + 1 используя только сдвиг и сложение.
• Любые примитивные корни единицы в этом кольце могут быть записаны в форме 2^k; соответственно мы можем умножать или делить любое число на корень из единицы используя сдвиг.
• Поэлементное рекурсивное перемножение преобразованных векторов может быть выполнено, используя обратную свёртку, которая работает быстрее, чем ациклическая свёртка, и в которой уже есть уменьшение результата по модулю 2ⁿ + 1.

Главное отличие от предшественника — многократное выполнение компрессии числа, которое даёт вычислительную сложность ${\displaystyle n\log n\,2^{O(\log ^{*}n)}}$ в отличие от однократного использования в алгоритме Шёнхаге — Штрассена, которое даёт сложность ${\displaystyle n\log n\log \log n}$

Произведение целых чисел

Произведение целых чисел по модулю

Разложение

БПФ

Покомпонентное произведение

Обратное БПФ

Композиция результата