归纳一下Coppersmith

1.Background

我们可以利用LLL算法来求解模多项式问题

比如我们想要求解 这个模多项式方程,这个是困难的,我们可以考虑构造整数上与之同解的方程,使得 我们知道当f(x)的系数比较小的时候,这个模多项式方程有可能变成多项式方程,这就可以考虑使用LLL算法求得约化基

注意到 而且同解,沿着这个思路 也是同解的,然后我们把h进行线性组合,寄希望与他们的系数可以相互抵消,使得系数绝对值变小

先考虑

引理Howgrave-Graham

设h(x)是一个有d个单项式的多项式,如果满足 那么,可以在整数集上求解

根据柯西不等式 那么

所以

根据上面这个,我们来构造 这个模数没统一,我们不妨固定为m吧,那这样的话,前面构造就得改 于是有 构造 只需令 那怎么找到这样的g呢

我们用的系数向量造格子

寻找满足的向量

不妨令LLL约化得到的b_1为这个向量,那么 只需令 未完待续,但其实根据前面这个引理,已经能得到很多东西了