Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Note on Banaszczyk's Inequality

論文の概要: A Note on Banaszczyk's Inequality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10461v1
Date: Mon, 11 May 2026 12:30:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.807007
Title: A Note on Banaszczyk's Inequality
Title（参考訳）: Banaszczykの不等式についての一考察
Authors: Hongyuan Qu, Chengliang Tian, Guangwu Xu,
Abstract要約: Banaszczykの不等式は、$mathbbRn$の格子上の離散ガウス測度に対するテール推定を確立する。透明な証明による不等式の改善は、Tian, Liu, Xuによって行われた。我々は、適切な条件を課すことにより、この不等式をさらに改善し、より優れたバウンダリを得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.893896929103367
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Banaszczyk's inequality establishes a tail estimate for the discrete Gaussian measure on a lattice in $\mathbb{R}^n$. This classic result has been influential and plays an important role in lattice-based cryptography. An improvement of the inequality with a transparent proof was given by Tian, Liu and Xu. In this note, we further improve this inequality by imposing an appropriate condition, obtaining a significantly better bound. This refined inequality can be used to investigate dual attacks against the Learning With Errors (LWE) problem.
Abstract（参考訳）: Banaszczykの不等式は、$\mathbb{R}^n$ の格子上の離散ガウス測度に対するテール推定を確立する。この古典的な結果は影響を受けており、格子ベースの暗号において重要な役割を果たしている。透明な証明による不等式の改善は、Tian, Liu, Xuによって行われた。本稿では、適切な条件を課すことで、この不等式をさらに改善し、より優れたバウンダリを得る。この洗練された不等式は、Learning With Errors (LWE) 問題に対する二重攻撃の調査に利用できる。

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