論文の概要: A note on the differential spectrum of the Ness-Helleseth function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03189v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 02:28:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 22:18:11.349913
- Title: A note on the differential spectrum of the Ness-Helleseth function
- Title(参考訳): Ness-Helleseth関数の微分スペクトルについて
- Authors: Ketong Ren, Maosheng Xiong, Haode Yan,
- Abstract要約: ネッス=ヘレセス関数$f_u$から生じる微分方程式をより慎重に研究する。
そのような$u$に対する$f_u$の微分スペクトルを2つの二次的文字和の観点から表現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.776869981132844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Let $n\geqslant3$ be an odd integer and $u$ an element in the finite field $\gf_{3^n}$. The Ness-Helleseth function is the binomial $f_u(x)=ux^{d_1}+x^{d_2}$ over $\gf_{3^n}$, where $d_1=\frac{3^n-1}{2}-1$ and $d_2=3^n-2$. In 2007, Ness and Helleseth showed that $f_u$ is an APN function when $\chi(u+1)=\chi(u-1)=\chi(u)$, is differentially $3$-uniform when $\chi(u+1)=\chi(u-1)\neq\chi(u)$, and has differential uniformity at most 4 if $ \chi(u+1)\neq\chi(u-1)$ and $u\notin\gf_3$. Here $\chi(\cdot)$ denotes the quadratic character on $\gf_{3^n}$. Recently, Xia et al. determined the differential uniformity of $f_u$ for all $u$ and computed the differential spectrum of $f_u$ for $u$ satisfying $\chi(u+1)=\chi(u-1)$ or $u\in\gf_3$. The remaining problem is the differential spectrum of $f_u$ with $\chi(u+1)\neq\chi(u-1)$ and $u\notin\gf_3$. In this paper, we fill in the gap. By studying differential equations arising from the Ness-Helleseth function $f_u$ more carefully, we express the differential spectrum of $f_u$ for such $u$ in terms of two quadratic character sums. This complements the previous work of Xia et al.
- Abstract(参考訳): n\geqslant3$ を奇整数とし、$u$ を有限体 $\gf_{3^n}$ の元とする。
Ness-Helleseth 関数は二項 $f_u(x)=ux^{d_1}+x^{d_2}$ over $\gf_{3^n}$, ここで $d_1=\frac{3^n-1}{2}-1$ と $d_2=3^n-2$ である。
2007年、Ness and Helleseth は、$f_u$ が APN 関数であるとは、$\chi(u+1)=\chi(u-1)=\chi(u)$ が、$\chi(u+1)=\chi(u-1)\neq\chi(u)$ が微分可能で、$ \chi(u+1)\neq\chi(u-1)$ と $u\notin\gf_3$ が微分一様であることを証明した。
ここで$\chi(\cdot)$は$\gf_{3^n}$の二次文字を表す。
最近、Xiaらはすべての$u$に対して$f_u$の微分均一性を決定し、$u$に対して$f_u$の微分スペクトルを$\chi(u+1)=\chi(u-1)$または$u\in\gf_3$で計算した。
残りの問題は、$f_u$と$\chi(u+1)\neq\chi(u-1)$と$u\notin\gf_3$の微分スペクトルである。
本稿では,そのギャップを埋める。
ネッス=ヘレセス関数$f_u$から生じる微分方程式をより慎重に研究することにより、そのような$u$に対する微分スペクトルを2つの二次指標和の観点から表現する。
これはXia et al の以前の著作を補完する。
関連論文リスト
- LevAttention: Time, Space, and Streaming Efficient Algorithm for Heavy Attentions [54.54897832889028]
任意の$K$に対して、$n$とは独立に「普遍集合」$Uサブセット[n]$が存在し、任意の$Q$と任意の行$i$に対して、大きな注目スコアが$A_i,j$ in row $i$ of $A$は全て$jin U$を持つことを示す。
我々は、視覚変換器のスキームの利点を実証的に示し、トレーニング中に我々の普遍的なセットを使用する新しいモデルのトレーニング方法を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T19:47:13Z) - On the second-order zero differential properties of several classes of power functions over finite fields [4.100056500795057]
Feistel Boomerang Connectivity Table (FBCT) は、差動攻撃やブーメラン攻撃などの攻撃に対するFeistelネットワークベースの暗号の抵抗を分析するための重要な暗号解析手法である。
本稿では、有限体上の特定の方程式の解数を計算することにより、パワー関数の2階ゼロ微分スペクトルをx2m+3$およびx2m+5$で明示的に決定する。
これらのエントリと各テーブルの濃度の計算は、Sボックスの微分およびブーメラン暗号解析を容易にすることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T04:27:03Z) - Further Investigation on Differential Properties of the Generalized Ness-Helleseth Function [13.67029767623542]
f_u(x)=uxd_1+xd_2$ で定義される函数は、$mathbbF_pn$ 上の一般化ネッス=ヘレセス函数と呼ばれる。
for each $u$ satisfying $chi(u+1) = chi(u-1)$, the differential spectrum of $f_u(x)$。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T13:18:23Z) - The SUSY partners of the QES sextic potential revisited [0.0]
準可解(QES)性ポテンシャル $Vrm qes(x) = nu, x6 + 2, nu, mu,x4 + left[mu2-(4N+3)nu right], x2$, $N in mathbbZ+$。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T18:38:02Z) - Rationality of Four-Valued Families of Weil Sums of Binomials [6.752538702870792]
K psi(xs - u x)$ における$WK,s_u=sum_x という形の双項の弱和について検討する。
ワイルスペクトルが正確に4つの異なる値を含むならば、それらはすべて有理整数でなければならないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T04:32:48Z) - The Approximate Degree of DNF and CNF Formulas [95.94432031144716]
すべての$delta>0に対して、$はCNFと近似次数$Omega(n1-delta)の式を構築し、基本的には$nの自明な上限に一致する。
すべての$delta>0$に対して、これらのモデルは$Omega(n1-delta)$、$Omega(n/4kk2)1-delta$、$Omega(n/4kk2)1-delta$が必要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-04T10:01:39Z) - Low-Rank Approximation with $1/\epsilon^{1/3}$ Matrix-Vector Products [58.05771390012827]
我々は、任意のSchatten-$p$ノルムの下で、低ランク近似のためのクリロフ部分空間に基づく反復法について研究する。
我々の主な成果は、$tildeO(k/sqrtepsilon)$ matrix-vector productのみを使用するアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T16:10:41Z) - Learning low-degree functions from a logarithmic number of random
queries [77.34726150561087]
任意の整数 $ninmathbbN$, $din1,ldots,n$ および任意の $varepsilon,deltain(0,1)$ に対して、有界関数 $f:-1,1nto[-1,1]$ に対して、少なくとも$d$ の次数を学ぶことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T13:19:04Z) - On Avoiding the Union Bound When Answering Multiple Differentially
Private Queries [49.453751858361265]
このタスクのアルゴリズムは、$o(frac1epsilonsqrtk log frac1delta)$の期待値$ell_infty$エラーバウンドを達成する。
一方、DaganとKurkのアルゴリズムは、$O(frac1epsilonsqrtk log frac1delta)$の$ell_infty$エラー境界が期待だけでなく常に保持するという驚くべき利点を持っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T17:58:45Z) - An Optimal Separation of Randomized and Quantum Query Complexity [67.19751155411075]
すべての決定木に対して、与えられた順序 $ellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ sum to at least $cellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ where $n$ is the number of variables, $d$ is the tree depth, $c>0$ is a absolute constant。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T06:50:57Z) - Learning and Testing Variable Partitions [13.575794982844222]
我々は $mathcalO(k n2)(delta + epsilon)$ が、任意の $epsilon > 0$ に対して $tildemathcalO(n2 mathrmpoly (1/epsilon)$ で学習可能であることを示す。
また、両面のテスタでさえ$k = 2$の場合に$Omega(n)$クエリが必要であることも示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-29T10:12:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。