密码学基础之格理论基础

admin 2024年3月5日11:42:17评论11 views字数 1757阅读5分51秒阅读模式
这篇文章中的大部分基础知识都是摘自 《An  Introduction to  Mathematical  Cryptography》中的第七章:Lattices and Cryptography。对其中的内容进行了一些删减和整合,旨在向初学者介绍一些基础的格理论知识,不过仍需要读者掌握一定的线性代数基础知识。
首先是 (Lattice)的定义:我们设有 个 维的相互线性独立的向量 ,那么由 生成的格 就是这些向量的所有系数为整数线性组合

对应的,这样一组向量则称为格 的 (basis)。

所以格和向量空间是很像的,不过由于“系数为整数”的要求,使得相对于连续的向量空间,格是由一系列离散的格点组成的。形如下图,格中的格点应该是无限多的,并且任一维度中,相邻格点之间的距离是固定不变的。(下面我们会再具体做说明)i

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我们再用一个”生动形象“的🌰来说明:
首先我们定义一个坐标系的原点作为参照。

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于是我们就可以定义一个一维向量(如果将点与点之间加上箭头的话大家可能会熟悉些)

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然后这个一维向量通过一系列”系数为整数“的线性组合(),那么它就可以生成一个一维的格

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如果此时我们引入一个在这个维度之外的向量

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那么同样的,取原来维度中的任一向量和这个向量作为基进行各种线性组合(),于是就可以生成一个二维的格

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同理,我们还可以生成三维的格,

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四维的、五维的等等也都可以(不过显然这不再是我们能够用图像表示出来的了)
相信到这里大家对格应该有一个大致的认识了(很简单的嘛),那么我们继续后面的话题。对于一个格 来说,他的基并不是唯一的,任何能够生成格 的向量集合 都可以称为 的格基。显然 的任意格基中所包含的向量数量是相等的,而格 的维度也正是由格基中向量的数量所决定。那么格基之间是否可以相互转换呢?
我们设 的两组格基 。那么由于它们都是 的格基,因此其中的每一个向量也都在格上, 即 ,那么显然对于任意的 ,其都可以由格基 表示,于是有

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并且由于格的性质,所有的系数 都是整数。我们将这些系数提取出来,就可以得到一个系数矩阵

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那么式子就可以记为 ,如果我们想用 表示 ,那么就是 。
注意到由于 ,而 中所有元素均为整数,因此有 。根据线性代数中的知识我们有 ,而伴随矩阵 的计算过程中又不涉及任何的除法,于是 中的元素都是整数,因而 中的元素也均为整数。
因此我们得到一个结论, 的任意两个格基都可以通过一个行列式为 的整数矩阵进行相互转换。
第二颗🌰,我们考虑一个三维的格 ,其一组格基为 ,我们将其写为矩阵的形式

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        然后我们构造三个也在 中的向量:,我们将这些系数取出来,构成系数矩阵 :

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于是由向量 构成的矩阵 为:

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由于矩阵 的行列式为 ,因此向量 也是 的一组格基,而 的逆矩阵为

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矩阵 则揭露了如何用 表示 :
了解了上述内容后,我们可以还从另外一个角度定义格:设 维的实数空间 中的一个子集 ,其在加法运算下满足封闭性,于是我们可以称之为 可加子群,如果对于 中的任意向量 ,存在一个常数 ,满足
则称 为 可加离散子群。更形象点说,(以 3 维为例)对于 中的任一元素 ,在其周围半径为 的空间内都没有其他元素。

定理:当且仅当 下的一个子集 是可加离散子群,我们称 为格。

对于那部分没有格点的空间,我们称之为格 的基本域(fundamental domain),记为
下图展示了一个二维格的基本域

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有了基本域的概念,结合 中的格点,我们就可以表示实数空间 中的任意向量 了,记为

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另外,根据图片,结合前面我们对线性代数的学习,我们可以很自然的想到,对于 维的格 ,设 为 的基本域。那么 的度量(volume)就是 的行列式 (determinant)记为 。
如果我们把格基的各个向量视为 的各个边,那么在各个向量长度不变的情况下,当且仅当各个向量相互正交时, 取得最大值。于是我们引出 Hadamard’s 不等式
当各个向量越趋于正交,不等式则越趋于相等。
如果对于 的某一格基 ,我们记其对应的基本域为 ,再设 ,记

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于是我们有
而我们在前文提到, 的不同格基可以通过一个行列式为 的整数矩阵进行相互转换,即 。于是我们不难得出, 的任意基本域的度量都相等。形象点来说,就是所有格点周围的空间大小都是相同的。
那么对于格基础理论的介绍就到此为止了,对于感兴趣还想要继续深入了解的读者可以自行查阅相关数学书籍。下一篇文章将介绍一些格中经典的数学问题,以及对应的密码学场景。

原文始发于微信公众号(Van1sh):密码学基础之格理论基础

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  • 本文由 发表于 2024年3月5日11:42:17
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