2. Если для составного
брать
, то при достаточно большом
быстро находится
как в
-методе Полларда. Я глубоко не вникал, но там, кажется, функция
как раз исключена. Хоть похож на Монте-Карло, только всё ж не Монте-Карло. При
вроде бы
всегда попадает в период. Количество проверок при таком подходе на порядок меньше, но находятся, конечно, "плохие числа", в частности квазипростые Мерсена.
Если же отслеживать начало периода при произвольном
, то появляются иные возможности. Для
, к примеру,
. Из периода
информации о делимости
не извлечь, но при
имеем
, откуда
и
. В узелке
-петли содержится пара сравнимых по модулю нетривиальных квадратов, о чем упоминания не встречал. Как бы довести всё это до совершенства?
Оценки асимптотики у Вас нет, правильно я понимаю?
Вообще, Вас все это интересует в плане эффективной факторизации, правильно?
Я тут почитал Вику (
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0 ... 0%B4%D0%B0), Германа с Нестеренко и статью
http://www.cs.cmu.edu/~avrim/451f11/lec ... ollard.pdfОценки там такие: если
, то
и вдобавок для последовательности
длина предпериода
и длина периода
тоже, что в итоге дает время работы
. С оценкой предпериода они не заморачиваются - видимо, проблема не в ней. Легко может оказаться, что предпериоды и так сильно короче.
Оценка
- вероятностная, похожая на оценку в парадоксе дня рождений (есть и в Нестеренко, и в Вики).
(причем по ссылка народу многочлен
не нравится за впадание в цикл
длины 1. Неясно, почему, например отображение
тоже порождает циклы длины 1 для
, например)
У Вас
. Если это верно, то это хорошо, но еще нужна оценка длины периода
. Если по-прежнему
, то результат не сильно радует (а если длина предпериода реально мала, то совсем не радует).
Хотелось бы , конечно, обо всем этом спросить спецов, которые пытались улучшить ро-метод Полларда или читали о таких попытках (только если найти чье-нибудь мыло и написать ему). Нужно вообще знать статистику величины
- насколько длины циклов разные, насколько можно отгадать цикл покороче по
и
, насколько это помогает факторизации. проверить последнее, видимо, сложно, пока можно без него - пособирать статистику
для разных
(интересно, помогает ли варьирование
). Поскольку отображение итеративно, теоретически анализировать все это будет сложно.
Если чисто статистически обнаружится, что оценка
не улучшаема, то увы. В Вики пишут, что факторизация на эллиптических кривых это мегакруто (субэкспоненциальная скорость - это, конечно, действительно круто). С другой стороны, для меня она, например, пока что запредельна.
Можно также посмотреть эмпирически оценку
для других отображений
- может оказаться, что длины предпериода тоже на самом деле короткие.
Andrey A, Вы наверняка искали эмпирически. У Вас есть какая-нибудь статистика? Чтобы лишних вычислений не делать.