Discrete logarithms and primitive roots: Algorithms, properties, and typical solution methods
Notice bibliographique
Résumé
In mathematics, the logarithm, log_a〖b,〗 where a∈(0,1)∪(1,∞) and b>0, is always defined as the real number x, such that a^x=b. Moreover, in the field of number theory, a similar concept called the discrete logarithm can be defined as follows: For a given positive integer m(m≥2), let a∈N^(+ ) with (a,m)=1, and r is the primitive root of m, x=〖ind〗_r a if r^x≡a (mod m). Here, x is the discrete logarithm. The Discrete Logarithm Problem, which is a famous problem in number theory, is formulized as: For a positive integer b and a prime number p, and a is the primitive root of p, the goal is to find the exact value of i, such that a^i≡b (mod p), in other words, it is targeted at finding the exact value of 〖ind〗_a b. The goal of this research is to give several solutions to the Discrete Logarithm Problem, so firstly, some background concept like order and primitive root will be introduced with the proof of some foundational theories of these two concepts, then this essay will give two methods that can solve the Discrete Logarithm Problem called Shanks' Babystep-Giantstep Algorithm and Pohlig-Hellman Discrete Logarithm Algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».