news 2026/9/8 15:13:37

ZK-ALU-在有限域上实现乘法和除法

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
ZK-ALU-在有限域上实现乘法和除法

有限域上大整数乘法(模乘)实现过程

HMulAssign
  1. 分两轮做模乘加

    • bi==0:a*bi + carry,c=a*bi

    • bi=[1~7]:a * bi + c + carry,c=a*bi + c

  2. 利用模逆数做模约减

    • a*b mod N
  3. 取模

DMulAssign
  1. 按b的奇偶位进行

    1. 分两轮做模乘加

      • bi==0:a*bi + carry,c=a*bi

      • bi=[1~7]:a * bi + c + carry,c=a*bi + c

    2. 利用模逆数做模约减

      • a*b mod N
  2. 合并奇偶位计算结果: 按顺序累加

  3. 取模

有限域上大整数除法(模逆元)实现过程

除法 实现过程:

  1. 除数求倒数后,再和被除数相乘
  2. 求倒数过程: 通过扩展欧几里得算法(BEA), 计算大整数的模逆元.(过程中使用右移操作代替除以2)

背景知识

  1. 二进制扩展欧几里得算法(BEA)

    该函数采用的是 二进制扩展欧几里得算法 (Binary Extended Euclidean Algorithm, BEA)。BEA 算法是专门为模素数域中的逆元计算而优化的一种算法。它通过反复地将两个数同时除以 2,并进行减法操作,最终得到逆元。

  2. 模运算性质:在模运算中,有些特殊的性质可以利用。例如,如果 a 和 b 都是偶数,那么 gcd(a, b) = 2 * gcd(a/2, b/2)。利用这个性质,我们可以通过同时将 a 和 b 除以 2 来加速算法的收敛。

  3. 辗转相减:辗转相减是求最大公约数的一种方法,大数减小数,然后把差赋值给大数, 重复, 直到两数相等时,即为最大公约数。

  4. 蒙哥马利模约简: 简化和加速后续的运算, 数字x被表示为M o n t ( x ) = x ⋅ R ( mod M O D U L U S ) {Mont}(x) = x \cdot R \ (\text{mod} \ MODULUS)Mont(x)=xR(modMODULUS),其中R = 2 n R = 2^{n}R=2n,且n nn通常被选为比MODULUS大的最小的 2 的幂。

    蒙哥马利模约简是一种高效的模运算方法,特别适用于大型整数的乘法和求逆操作。它通过将数字映射到一个所谓的“蒙哥马利域”(Montgomery domain)来避免直接的模除操作,从而提高计算效率。

算法原理

  • 扩展欧几里得算法: 函数的核心部分是扩展欧几里得算法。该算法用于求解不定方程 ax + by = gcd(a, b),其中 a 和 b 是整数,x 和 y 是待求的整数。在有限域中,gcd(a, b) 通常为 1,因此方程变为 ax + by = 1。求得的 x 或 y 即为 a 或 b 的模 b 或 a 的逆元。
  • 迭代求解: 函数通过不断迭代,逐步逼近逆元。在每次迭代中,将较大的数减去较小的数,并相应地调整系数。
  • 结果判断: 当 u 或 v 等于 1 时,迭代结束,此时 b 或 c 即为所求的逆元。
BEA 循环

只要 u 和 v 都不是 1,就一直循环:
处理偶数:
如果 u 是偶数,则 u 和 b 都除以 2。
如果 v 是偶数,则 v 和 c 都除以 2。
在除以 2 的过程中,如果 b 或 c 变为负数,则加上模数 P.MODULUS。
比较大小并相减:
如果 v 小于 u,则 u 减去 v,b 减去 c。
否则,v 减去 u,c 减去 b。

返回结果

循环结束后,如果 u 为 1,则 b 就是 self 的模逆元。否则,c 是逆元。


往期精彩回顾:
区块链知识系列
密码学系列
零知识证明系列
共识系列
公链调研系列
BTC系列
以太坊系列
EOS系列
Filecoin系列
联盟链系列
Fabric系列
智能合约系列
Token系列
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/9/8 0:55:34

Llama-2-7B聊天模型完整部署实战指南:从零到企业级应用

Llama-2-7B聊天模型完整部署实战指南:从零到企业级应用 【免费下载链接】Llama-2-7b-chat-hf 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf 面对大模型API调用成本持续攀升和敏感数据外泄的双重压力,如何选择一…

作者头像 李华
网站建设 2026/9/7 22:15:56

从零到上线:5分钟快速部署LobeChat镜像并接入Token服务

从零到上线:5分钟快速部署LobeChat镜像并接入Token服务 在AI应用落地的实践中,最让人头疼的往往不是模型本身,而是如何把一个强大的大语言模型(LLM)变成用户真正愿意用、能高效协作的工具。我们见过太多项目卡在“环境…

作者头像 李华
网站建设 2026/9/7 6:13:01

21、分布式监控与Web界面使用指南

分布式监控与Web界面使用指南 1. 分布式监控 分布式监控允许多个非中心Nagios实例将其服务和主机检查结果发送到中央服务器。通过被动服务和主机检查,结合Nagios Service Check Acceptor(NSCA),可以实现这一场景。中央Nagios实例通过外部命令文件接口接收结果,并将其作为…

作者头像 李华
网站建设 2026/9/7 3:51:36

EmotiVoice语音合成在博物馆导览系统中的落地实践

EmotiVoice语音合成在博物馆导览系统中的落地实践 在一座安静的博物馆里,一位老人戴上耳机,轻触屏幕上的青铜器展品。随即,一个沉稳而庄重的声音响起:“这件鼎是西周时期的礼器,象征着权力与等级。”语气中带着历史的厚…

作者头像 李华
网站建设 2026/9/7 19:52:46

31、Nagios CGI 配置详解

Nagios CGI 配置详解 1. 认证参数 Nagios 通过联系人与联系组为用户分配职责,这些职责也决定了用户在 Web 界面的权限。通常,每个联系人只能查看其负责的主机和服务信息,因此 Web 登录名必须与联系人名称匹配。不过,以下参数在一定程度上可绕过这一规则,但无法解决联系人…

作者头像 李华
网站建设 2026/9/8 3:06:14

LobeChatCTA按钮文案优化建议

LobeChat CTA按钮文案优化建议 在AI聊天界面日益普及的今天,用户与大模型之间的每一次交互,往往始于一个看似不起眼的按钮。这个按钮上的几个字——“开始对话”、“连接模型”还是“立即体验”——可能正是决定用户是否愿意继续探索的关键。 LobeChat…

作者头像 李华