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Gitterbasenreduktion mit Random Sampling
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Dieses Buch beschäftigt sich mit dem mathematischen Teilgebiet der Gitterbasenreduktion. Es werden verschiedene Modifikationen an den Standard-Algorithmen zur Gitterbasenreduktion diskutiert: Es wird der von C. Schnorr entwickelte Ansatz zur Erweiterung des LLL-Algorithmus um Tiefeneinfügungen aufgegriffen und eine alternative Methode zum Basisaustausch für das BKZ-Verfahren vorgestellt. Ferner werden zwei unterschiedliche Verfahren von A. Wassermann und P. Nguyen zum Abschneiden von Enumerationsbäumen beschrieben. Des Weiteren wird eine überarbeitete Random Sampling - Methode von Schnorr präsentiert, die ein schlechtes GSA-Verhalten des Gitters berücksichtigt und eine neuartige Strategie von Buchmann und Ludwig implementiert, bei der das GSA-Verhalten vollkommen irrelevant ist. Schliesslich wird ein grundlegendes, heuristisches Bewertungskonzept für Gittervektoren entwickelt, das im Rahmen eines von T. Vidick und P. Nguyen beschriebenen Siebverfahrens, Anwendung findet.
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