Тема: Параллельные методы решения задач факторизации
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Постановка задачи 4
Ход работы 5
Тест Миллера- Рабина 6
р - метод Полларда 8
Алгоритм Ленстры 12
Метод квадратичного решета 16
Сравнительный анализ алгоритмов 21
Заключение 29
Список литературы 30
Приложение 31
📖 Введение
Факторизация целых чисел является задачей довольно-таки большой сложности, в особенности для больших чисел. До сих пор неизвестен алгоритм, который позволяет быстро факторизовать довольно большое число (порядка 32 знаков и больше). Факторизация лежит в основе многих алгоритмов шифрования, таких как RSA и алгоритм электронно - цифровой подписи. Отсюда вытекает актуальность данной работы.
В данной работе будет поставлено множество экспериментов по факторизации целых чисел, а также будет проведено тестирование параллельных алгоритмов факторизации и их сравнение по эффективности с обычными алгоритмами.
Целью дипломной работы является изучение параллельных методов решения задач факторизации. Данные методы должны допускать эффективное распараллеливание на многопроцессорных вычислительных системах с массовым параллелизмом, демонстрируя масштабируемость, близкую к линейной. Исследуемые алгоритмы теоретически должны работать быстрее в зависимости от входных данных.
Актуальность работы обоснована тем, что в настоящее время программные продукты, использующие параллельные технологии, не так широко развиты в мире.
✅ Заключение
Из трех реализаций методов Ро Полларда лучшей оказалась та, в которой случайно выбираются коэффициенты полинома.
На практике метод квадратичного решета оказывается в два раза быстрее метода Ро Полларда.



