基于Groebner基方法的布尔多项式方程组求解算法的研究与实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11301523
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0605.符号计算与机器证明
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Solving systems of polynomial equations is a fundamental problem in algebra, in which solving systems of Boolean polynomial equations is a very important sub-problem. Studies on solving systems of Boolean polynomial equations have extensive significances and applications, particularly in cryptanalysis. Groebner basis method is one of major methods for solving systems of Boolean polynomial equations at present, but unfortunately, there is no available and efficient implementations based on Groebner basis and related algorithms in China now, which means domestic researchers have to use released softwares and hardly make any changes or integrate new ideas to these complied programs. This project will focus on studying algorithms for solving systems of Boolean polynomial equations based on Groebner basis methods in theory, and will also present efficient implementations both on personal computers and parallel machines. The project includes the following three stages. Firstly, existing Groebner basis algorithms will be studied further, including settling unsolved mathematical problems and optimizing or improving existing Groebner basis algorithms in theory. Secondly, based on Groebner basis methods, algorithms for solving systems of Boolean polynomial equations will be seriously studied and efficiently implemented on personal computers. Finally, parallel algorithms will be studied and efficiently implemented on parallel machines, such that many practical problems can be solved and effective analysis of cryptosystems becomes available.
多项式方程组求解问题是代数学的核心问题之一,布尔多项式方程组求解问题是其中一类非常重要的子问题。研究布尔多项式方程组的求解算法具有广泛的现实意义和应用,特别是在密码分析领域。Groebner基方法是求解布尔多项式方程组的最主要方法之一,然而国内还没有基于Groebner基及其相关算法的高效率实现的程序。本项目将主要从理论和实现两个方面研究基于Groebner基方法的布尔多项式方程组求解算法,具体将完成以下三方面的工作:首先,研究和改进现有Groebner基算法的理论,解决现有算法中遗留的数学问题并尝试从理论上对这些算法进行优化和改进;其次,研究基于Groebner基方法的布尔多项式方程组求解算法,并在PC机上高效率地实现;最后,研究并在并行平台上实现基于Groebner基方法的布尔多项式方程组的并行求解算法,利用高性能并行计算机切实解决实际问题并行之有效地对大规模密码系统进行分析和攻击。

结项摘要

多项式方程组求解问题是代数学的核心问题之一,布尔多项式方程组求解问题是其中一类非常重要的问题。研究布尔多项式方程组的求解算法具有广泛的现实意义和应用,特别是在密码分析领域。Groebner基方法是求解布尔多项式方程组的最主要方法之一,然而本项目立项时国内尚没有基于Groebner基及其相关算法的高效率实现的程序。本项目按照研究计划,从理论和实现两个方面研究了基于Groebner基方法的布尔多项式方程组求解算法,具体来说完成了以下三方面的工作:首先,提出了新型的Groebner基算法实现框架,并给出了算法中“符号处理”函数的一种高效率实现,显著提高了算法在实现层面的效率;其次,在理论上发现了Groebner基算法——GVW算法在计算非齐次系统Groebner基时效率较低的原因,并给出了改进算法M-GVW,改进算法在HFE系统的计算中体现出了显著的效率优势;第三,针对签名Groebner基算法中所涉及的单向消去算法,提出了一种新型的轮换技术,使得通用线性代数程序包经过简单修改后便可以完成签名Greobner基所需的单向消去过程。基于以上的成果,本项目给出了Greobner基算法在布尔多项式环上的高效率实现,算法程序集成了本项目所研究的所有新理论新技术,同时融合了多线程并行加速技术。算法在大多数密码问题的计算效率都超过了目前公开领域公认最快的闭源商业软件Magma,本项目研究中实现的Groebner基算法,使我们在密码分析方面的能力得到了显著提升,从而可以挑战一些之前难以企及的难题。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
GVW算法在非齐次情况下的改进
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Finite Fields and Their Applications
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    孙瑶;黄震宇;王定康;林东岱
  • 通讯作者:
    林东岱
使用Grobner基自动几何定理证明
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Automated Reasoning
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周洁;王定康;孙瑶
  • 通讯作者:
    孙瑶
布尔多项式环中使用线性代数技术高效实现符号处理过程的快速算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Systems Science and Complexity
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    孙瑶;黄震宇;林东岱;王定康
  • 通讯作者:
    王定康

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其他文献

矩形截面阻振质量隔振效果分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    胡寅寅
超声波辅助提取落叶松树皮多酚的动力学和热力学研究
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王振宇
一株乳酸菌对番茄灰霉病的防效及对几种防御酶活性的影响
  • DOI:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    戚薇
走出社区对基本生态控制线的“邻避”困局——以深圳市基本生态控制线实施为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
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    孙瑶;马航;邵亦文
  • 通讯作者:
    邵亦文
弹性基础上的双层隔振结构声辐射的主动控制
  • DOI:
    10.13465/j.cnki.jvs.2016.09.03
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙瑶;杨铁军;沈颖;黄迪;吴磊;徐阳
  • 通讯作者:
    徐阳

其他文献

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孙瑶的其他基金

基于代数技术的KECCAK算法分析及其相关代数问题研究
  • 批准号:
    61877058
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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