論文の概要: Structured lattices and their applications to security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18920v1
- Date: Wed, 17 Jun 2026 10:48:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.121094
- Title: Structured lattices and their applications to security
- Title(参考訳): 構造格子とそのセキュリティへの応用
- Authors: Lenny Fukshansky, Camilla Hollanti, Rahinatou Y. Njah Nchiwo,
- Abstract要約: ユークリッド格子は、多くの点で興味深い研究対象である。
格子は多くの応用において中心的な役割を果たす。
本稿では,構造化格子に関する調査を行い,格子ベースの暗号とセキュアな無線通信における最近の応用について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.289867300643557
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Euclidean lattices are an interesting object of study in many regards and can have a rich structure arising from various constructions, e.g., from number field extensions. A particularly interesting class is the one of well-rounded lattices, as they relate to the well-known densest sphere packing problem in geometry, theta function minimization, and the famous Minkowski and Woods conjectures. In addition to being an important mathematical object in their own right, lattices also play a central role in many applications. This paper offers a survey of structured lattices and discusses their recent applications in lattice-based cryptography and secure wireless communications. Our goal is to spark the interest of mathematicians and adjacent communities in these fascinating topics in the intersection of lattices, number theory, cryptography, and wireless communications.
- Abstract(参考訳): ユークリッド格子は、多くの点で興味深い研究対象であり、数体拡大から様々な構成、例えば数体拡大から生じるリッチな構造を持つことができる。
特に興味深いクラスは、幾何学におけるよく知られた最も高密度な球充填問題、テータ関数の最小化、有名なミンコフスキー・ウッズ予想(英語版)(Minkowski and Woods conjectures)に関連する、よく取り巻かれた格子の1つである。
格子は、それ自体が重要な数学的対象であるだけでなく、多くの応用において中心的な役割を果たす。
本稿では,構造化格子に関する調査を行い,格子ベースの暗号とセキュアな無線通信における最近の応用について論じる。
我々のゴールは、格子、数理論、暗号、無線通信の交差点におけるこれらの興味深いトピックにおいて、数学者や近隣のコミュニティの関心を喚起することである。
関連論文リスト
- RiemannGL: Riemannian Geometry Changes Graph Deep Learning [42.90386246551942]
グラフはユビキタスであり、グラフ上での学習は、人工知能とデータマイニングコミュニティの基盤となっている。
本稿では、リーマン幾何学がグラフ表現学習の原理的かつ必要不可欠な基礎を提供すると論じる。
リーマングラフ学習の中心的目的は、内在多様体構造を持つグラフニューラルネットワークを作ることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T16:10:53Z) - A Survey of Deep Learning for Geometry Problem Solving [52.90604903858389]
幾何学的問題解決は、教育、AIの数学的能力の評価、マルチモーダル能力の評価など、様々な領域で不可欠である。
近年のディープラーニング技術、特にマルチモーダルな大規模言語モデルの出現は、この分野の研究を著しく加速させている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-16T06:03:08Z) - The GeometricKernels Package: Heat and Matérn Kernels for Geometric Learning on Manifolds, Meshes, and Graphs [40.35022755872059]
古典ユークリッド二乗指数(熱とも呼ばれる)とマタン核の幾何学的類似を実装するパッケージを提案する。
我々の実装は、バックエンドに依存しない設計により、すべての主要な現行フレームワークにおける自動微分をサポートします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T23:09:23Z) - Towards the mathematical foundation of the minimum enclosing ball and
related problems [0.0]
提案された理論フレームワークは、いくつかの閉包(被覆)と分割(クラスタリング)の定理に基づいている。
これらの閉包と分割の定理は、他の空間や非ユークリッド空間への展開や一般化に強い影響を及ぼす分野の土台と見なされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T08:30:55Z) - Geometry Interaction Knowledge Graph Embeddings [153.69745042757066]
ユークリッド空間,双曲空間,超球空間間の空間構造を対話的に学習する幾何学的相互作用知識グラフ埋め込み(GIE)を提案する。
提案したGIEは、よりリッチなリレーショナル情報、モデルキー推論パターンをキャプチャし、エンティティ間の表現的セマンティックマッチングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-24T08:33:43Z) - A singular Riemannian geometry approach to Deep Neural Networks I.
Theoretical foundations [77.86290991564829]
ディープニューラルネットワークは、音声認識、機械翻訳、画像解析など、いくつかの科学領域で複雑な問題を解決するために広く使われている。
我々は、リーマン計量を備えた列の最後の多様体で、多様体間の写像の特定の列を研究する。
このようなシーケンスのマップの理論的性質について検討し、最終的に実践的な関心を持つニューラルネットワークの実装間のマップのケースに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T11:43:30Z) - Any Target Function Exists in a Neighborhood of Any Sufficiently Wide
Random Network: A Geometrical Perspective [4.42494528420519]
任意の対象関数が、ランダムに接続されたディープネットワークの十分小さな近傍で実現されることが知られている。
高次元幾何学が魔法の役割を果たすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-20T01:09:53Z)
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。