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(Short Paper) Parameter Trade-Offs for NFS and ECM

机译:(简短论文)NFS和ECM的参数权衡

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摘要

This paper analyzes two factoring algorithms, NFS (Number Field Sieve) and ECM (Elliptic Curve Method). The previous results only minimize their running times, however, we may need to minimize the storage size or running time with smaller success probability. We provide these trade-offs, L[s] (s ≤ 1/3) memory requires L[l - 2s] running time for NFS, for example. This can be interpreted that NFS requires much more running time when reducing memory complexity.
机译:本文分析了两种分解因数算法,NFS(数字场筛)和ECM(椭圆曲线法)。先前的结果仅能最大程度地缩短其运行时间,但是,我们可能需要以较小的成功概率来最小化存储大小或运行时间。我们提供了这些折衷方案,例如,对于NFS,L [s](s≤1/3)的内存需要L [1-2s]运行时间。这可以解释为NFS在降低内存复杂性时需要更多的运行时间。

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