1632
правки
Изменения
м
== Предподсчёт ==
Воспользуемся следующим приёмом. Возьмём некоторое целое число <tex>k</tex>. Для всех возможных пар двоичных векторов длины <tex>k</tex> подсчитаем и запомним их скалярное произведение по модулю <tex>2</tex>.
Воспользуемся полученным в предыдущем пункте результатомДля выполнения сжатия матриц выполним следующий предподсчёт : для всех возможных пар двоичных векторов длины <tex>k</tex> подсчитаем и запомним их скалярное произведение по модулю <tex>2</tex>.
Итого: <tex>O(2^{2k}k) + O(\frac{n^3}{k})</tex>.
Взяв <tex>k = \log n</tex>, получаем итоговую трудоёмкость <tex dpi=140>O(n^2 \log n) + O(\frac{n^3}{\log n}) = O(\frac{n^3}{\log n})</tex>[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]][[Категория: Динамическое программирование]][[Категория: Способы оптимизации методов динамического программирования]]
rollbackEdits.php mass rollback
{{Задача|definition == Постановка задачи == Рассмотрим следующую задачу: «Дано Дано две квадратных матрицы <tex>A_{[n \times n]}</tex> и <tex>B_{[n \times n]}</tex>, состоящие из нулей и единиц. Нужно найти их произведение. При этом, все операции выполняются по модулю <tex>2</tex>.»}}</noinclude><includeonly>{{#if: {{{neat|}}}|<div style="background-color: #fcfcfc; float:left;"><div style="background-color: #ddd;">'''Задача:'''</div><div style="border:1px dashed #2f6fab; padding: 8px; font-style: italic;">{{{definition}}}</div></div>|<table border="0" width="100%"><tr><td style="background-color: #ddd">'''Задача:'''</td></tr><tr><td style="border:1px dashed #2f6fab; padding: 8px; background-color: #fcfcfc; font-style: italic;">{{{definition}}}</td></tr></table>}}</includeonly>
== Простое решение ==
Если мы будем считать произведение матриц <tex>C = A \cdot B</tex> по определению(<tex dpi=140130>\left(c_{i, j} = \sum\limits_{k = 1}^n a_{i,k}b_{k,j}\right)</tex>), то трудоёмкость сложность работы алгоритма составит <tex>O(n^3)</tex> {{---}} каждый из <tex>n^2</tex> элементов результирующей матрицы <tex>C</tex> вычисляется за время, пропорциональное <tex>n</tex>.
Сейчас будет показано, как немного уменьшить это время.
== Сжатие матриц ==
Возьмём первую матрицу. разделим каждую её строку на куски размера <tex>k</tex>. Для каждого куска определим номер двоичного вектора, который соответствует числам, находящимся на этом куске. Если кусок получился неравным по длине <tex>k</tex>(последний кусок строки), то будем считать, что в конце в нём идут не влияющие на умножение нули. Получим матрицу <tex dpi=140>A'_{n \times \lceil\frac{n}{k} \rceil}</tex>.
Аналогично поступим с матрицей <tex>B</tex>, вместо строк деля столбцы. Получим матрицу <tex dpi=140>B'_{\lceil\frac nk\rceil\times n}</tex>.
Теперь, если вместо произведения матриц <tex>A</tex> и <tex>B</tex> считать произведение новых матриц <tex>A'</tex> и <tex>B'</tex>, воспользовавшись посчитанными скалярными произведениями, то каждый элемент матрицы <tex>C</tex> будет получаться уже за время, пропорциональное <tex>\lceil \frac nk dfrac{n}{k} \rceil</tex> вместо <tex>n</tex>, и время произведения матриц сократится с <tex>O(n^3)</tex> до <tex dpi=140>O(n^2 \cdot\frac dfrac nk) = O(\fracdfrac{n^3}{k}) </tex>.
== Оценка трудоёмкости сложности алгоритма и выбор k ==[[Файл:exampleFourRussiansAlgoFinalPicture.png|500px|right]]
Оценим трудоёмкость асимптотику данного алгоритма.
* Предподсчёт скалярных произведений работает за <tex>O(2^{2k}k)</tex>.
* Создание матриц <tex>A'</tex> и <tex>B'</tex> {{---}} <tex>O(Nn^2)</tex>.* Перемножение полученных матриц {{---}} <tex dpi>O(\dfrac{n^3}{k})</tex>. Итого: <tex>O(2^{2k}k) + O(\dfrac{n^3}{k})</tex>.Выбрав <tex>k =140\log n </tex>, получаем требуемую асимптотику <tex>O(n^2 \log n) + O(\dfrac{n^3}{\log n}) = O(\fracdfrac{n^3}{\log n})</tex> == Пример работы алгоритма == Рассмотрим работу алгоритма на примере перемножения двух матриц <tex> A </tex> и <tex> B </tex>, где <tex> A = </tex><tex>\left(\begin{array}{cccc} 0 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 & 1 \end{array}\right)</tex>, <tex> B = </tex><tex>\left(\begin{array}{cccc} 1 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \end{array}\right)</tex> <tex> k= \log_2 n = \log_2 4 = 2</tex>, то предподсчитаем все скалярные произведения: Для удобства каждому битовому вектору будет соответствовать двоичное число с ведущими нулями, т.е. в данном случае имеем числа <tex> 00 </tex>, <tex> 01 </tex>, <tex> 10 </tex>, <tex> 11 </tex>. Ниже приведена таблица, в которой записаны все искомые произведения: <tex>\begin{array}{|c|c|c|c|c|} \hline & \textbf{00} & \textbf{01} & \textbf{10} & \textbf{11} \\ \hline \textbf{00} & 0 & 0 & 0 & 0 \\ \hline \textbf{01} & 0 & 1 & 0 & 1 \\ \hline \textbf{10} & 0 & 0 & 1 & 1 \\ \hline \textbf{11} & 0 & 1 & 1 & 0\\ \hline \end{array} </tex> Согласно соглашению относительно битовых векторов и двоичных чисел получим новые матрицы <tex> A' </tex> и <tex> B' </tex>: <tex> A' = </tex><tex>\left(\begin{array}{cccc} 01 & 11 \\ 01 & 00 \\ 11 & 01 \\ 10 & 01 \end{array}\right)</tex>,<tex> B' = </tex><tex>\left(\begin{array}{cccc} 10 & 00 & 01 & 11 \\ 10 & 01 & 10 & 01 \end{array}\right)</tex> Перемножим эти матрицы по модулю два с использованием нашего предпосчета: <tex> C = A' \times B' = </tex><tex>\left(\begin{array}{cccc} 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 0 & 0 \end{array}\right)</tex> Матрица <tex> C </tex> {{---}} искомая. == Источники информации ==* ''Gregory V. Bard'' — ''Accelerating Cryptanalysis with the Method of Four Russians''. July 22, 2006. Страница 5
