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Enregistrement W4247414788 · doi:10.1109/ccece.2017.7946812

Systolic design space exploration of polynomial division over GF(m<sup>2</sup>)

2017· article· en· W4247414788 sur OpenAlexaff
Ibrahim Hazmi, Fayez Gebali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolynomialDivision algorithmComputer scienceSystolic arrayAlgorithmDivision (mathematics)CryptosystemInversion (geology)Very-large-scale integrationTheoretical computer scienceMathematicsCryptographyArithmeticEmbedded systemMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field polynomial division can be found in applications such as error detection and data encoding for digital communication systems. In addition, it implements the extended Euclidean algorithm (EEA), which can be used as the field inversion building block of elliptic curve cryptosystem. The unpredictability of the iterative algorithm of polynomial division in the EEA-Based field inversion results in complex control function and higher CPD. Therefore, many attempts have been made to realize this process in systolic array architectures to be suitable for VLSI implementations. In this paper, binary polynomial division is revisited and the algorithm is analyzed to systematize its process. As a result, an iterative equation that is suitable for systolic array architectures is driven. Then, a systematic methodology for designing systolic arrays for such an algorithm is presented and utilized. Finally, the obtained architectures are discussed and compared with different proposed implementations in the literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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