The complexity of computing the solutions of a system of multivariate polynomial equations by means of Groebner bases computations is upper bounded by a function of the solving degree. In this paper, we discuss how to rigorously estimate the solving degree of a system, focusing on systems arising within public-key cryptography. In particular, we show that it is upper bounded by, and often equal to, the Castelnuovo-Mumford regularity of the ideal generated by the homogenization of the equations of the system, or by the equations themselves in case they are homogeneous. We discuss the underlying commutative algebra and clarify under which assumptions the commonly used results hold. In particular, we discuss the assumption of being in generic coordinates (often required for bounds obtained following this type of approach) and prove that systems that contain the field equations or their fake Weil descent are in generic coordinates. We also compare the notion of solving degree with that of degree of regularity, which is commonly used in the literature. We complement the paper with some examples of bounds obtained following the strategy that we describe.


翻译:通过Groebner基础计算方法计算多变量多元方程系统解决方案的复杂性,由解析度的函数来决定。在本文中,我们讨论如何严格估计一个系统的解析度,重点是公用钥匙加密系统产生的系统。我们特别表明,它由Castelnuovo-Mumford等同化系统方程式产生的理想的一致性或等式本身在它们均匀的情况下产生的理想性,而且往往等同于Castelnuovo-Mumford等同性。我们讨论了基底交替代数,并澄清了通常使用的结果所根据的假设。我们特别讨论了在通用坐标上的假设(通常为采用这种方法获得的界限所需要的),并证明含有场方程方程或其假 Weil 血统的系统是通用坐标。我们还比较了解决度概念和在文献中常用的规律性程度概念。我们用根据我们描述的战略获得的界限的一些例子来补充该文件。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月15日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员