特に非常に大きな数値 (12000 ビット以上など) の計算を高速化するには、数値理論変換 (NTT) とモジュラー算術を最適化するにはどうすればよいですか?
剰余演算と NTT (有限体 DFT) 最適化
問題ステートメント
高速に NTT を使いたかった二乗 (高速なビッグナム二乗計算を参照) ですが、結果は遅くても本当に大きな数値の場合 .. 12000 ビット以上です。
それでは私の質問ですは:
- NTT 変換を最適化する方法はありますか?並列処理 (スレッド) によって高速化するつもりはありませんでした。これは低レベル層のみです。
- モジュラー演算を高速化する方法はありますか?
これは、NTT 用に C で作成した (すでに最適化された) ソース コードです (サードパーティのライブラリを必要とせずに C で完全かつ 100% 動作し、スレッドセーフである必要もあります。ソース配列は一時的なものとして使用されることに注意してください。また、配列をそれ自体に変換することもできません。
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事前計算を使用した最適化されたソリューション
- べき乗: W と iW (1 の原始根とその逆関数) のべき乗を事前計算して保存し、NTT プロセス中の再計算を回避します。これにより、乗算と除算の数が大幅に削減され、計算が高速化されます。
- ループのアンロール: NTT アルゴリズムでループをアンロールして、ループの反復に関連するオーバーヘッドを削減します。これにより、分岐命令の数が減り、パフォーマンスが向上します。
- モジュラー演算の最適化: ビット単位の演算とアセンブリ言語を使用して、モジュラー算術演算 (加算、減算、乗算、およびべき乗) を効率的に実装します。 。これにより、不要な分岐や条件付きステートメントが排除され、実行が高速化されます。
実装例
事前計算されたべき乗とビットごとの演算を使用した、C での最適化された NTT 実装の例を次に示します。
追加のヒント
- C など、ビットごとの操作とインライン アセンブリをサポートする高級言語。
- プロファイラーを使用してコード内のボトルネックを特定し、それらを最適化の対象にします。
- 次を使用して NTT アルゴリズムを並列化することを検討してください。複数のスレッドまたは SIMD 命令。
以上が特に非常に大きな数値 (12000 ビット以上など) の計算を高速化するには、数値理論変換 (NTT) とモジュラー算術を最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。


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