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Lattice Gaussian Sampling by Markov Chain Monte Carlo: Bounded Distance Decoding and Trapdoor Sampling

机译:马尔可夫链蒙特卡洛的格子高斯采样:有界距离解码和隔栅采样

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摘要

Sampling from the lattice Gaussian distribution plays an important role in various research fields. In this paper, the Markov chain Monte Carlo (MCMC)-based sampling technique is advanced in several fronts. First, the spectral gap for the independent Metr
机译:从格子高斯分布采样在各个研究领域中都起着重要作用。在本文中,基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的采样技术在多个方面都得到了改进。首先,独立Metr的光谱间隙

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