模块化算法和 NTT(有限域 DFT)优化
我想使用 NTT 进行快速平方(请参阅快速 bignum 平方计算)，但即使对于非常大的数字……超过 12000 位. 所以我的问题是: 有没有办法优化我的 NTT 转换?我并不是要通过并行(线程)来加速它；这只是低级层. 有没有办法加快我的模块化算术的速度? 这是我在 C++ 中为 NTT 编写的(已经优化的)源代码(它是完整的并且 100% 在 C++ 中工作，不需要第三方
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从复数FFT转换为有限场FFT
下午好！ 我正在尝试基于已有的朴素递归FFT实现开发NTT算法. 考虑以下代码(coefficients'的长度，设为m，是2的精确幂): /// /// Calculates the result of the recursive Number Theoretic Transform. /// ///
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在有限域上实现FFT
我想使用NTT实现多项式的乘法.我遵循了数论转换(整数DFT)，工作. 现在，我想在有限域Z_p[x]上实现多项式的乘法，其中p是任意质数. 与以前的无界情况相比，它现在改变了系数现在由p界定的任何东西吗? 特别是，原始NTT需要找到质数N作为大于(magnitude of largest element of input vector)^2 * (length of input
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模块化算术和NTT（有限域DFT）优化
我想使用NTT进行快速平方（请参阅快速bignum平方计算），但结果是慢的，即使是非常大的数字..超过12000位。 所以我的问题是： 有没有办法优化我的NTT变换？ 我不是想通过parallelism（线程）加快速度。 $ b 这是我的（已经优化的）源代码在C + + NTT（它是完整的和100％工作在C + + whitout任何需要的第三方库，并应该是线程安全的。请注意
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