Teorema 10.1 sugereazǎ un test de primalitate <strong>pentru</strong> p: se ia un numǎr a ≠ 0mod p si se ridicǎ la puterea a (p – 1) modulo p. Dacǎ rezultatul nu este 1,atunci stim cǎ p nu este prim. Dar dacǎ a p – 1 = 1 mod p? Putem fi siguri cǎ peste prim? Nu! Vor exista totdeauna numere a care satisfac ecuatia (1 si p – 1sunt douǎ exemple foarte la îndemânǎ). Reciproca teoremei 10.1 nu esteadevǎratǎ. Tot ce se poate dovedi este cǎ:Teorema 10.2: Dacǎ x nu este prim si dacǎ x nu este un numǎr Carmichaelatunci <strong>pentru</strong> cele mai multe numere a ≠ 0 mod x, a x – 1 ≠ 1 mod x.Parantezǎ: un numǎr c este un numǎr Carmichael dacǎ nu este prim si încǎ<strong>pentru</strong> toti divizorii primi ai lui c cu d > 1 se întâmplǎ astfel cǎ d – 1 sǎ dividǎpe c – 1. Cel mai mic numǎr Carmichael este 561 = 3.11.17 (se observǎ,desigur, cǎ 3 – 1, 11 – 1 si 17 – 1 divid fiecare pe 561 – 1). Dacǎ c este unnumǎr Carmichael si a este relativ prim cu c, atunci a c – 1 = 1 mod c. Putetidemonstra asta? Final de parantezǎ.Teorema 10.2 (care ar fi un pic de deturnare a fi demonstratǎ acum) este oreciprocǎ slabǎ a teoremei 10.1: ea spune cǎ dacǎ x este compus si dacǎ x seîntâmplǎ a fi în multimea exceptiilor extrem de rare numite numereCarmichael, atunci testul de primalitate sugerat de mica teoremǎ a lui Fermatva expune desigur faptul cǎ x nu este prim cu probabilitatea de 50%.Discutia de mai sus sugereazǎ urmǎtorul algoritm randomizat <strong>pentru</strong>primalitate:algorithm prime(x)repeat K times:pick an integer a between 1 and x at randomif a x – 1 ≠ 1 mod x then return (“x is not a prime”)return (“with probability at least 1 – 2 –K ,x is either a prime or a Carmichael number”)Probabilitatea de corectitudine reclamatǎ este usor de probat: dacǎ x nu este niciprim si nici numǎr Carmichael, atunci teorema 10.2 spune cǎ fiecareexponentiere va expune aceasta cu probabilitate de cel putin 0,5. Deoarece toateaceste K încercǎri sunt independente (adicǎ se alege de fiecare datǎ a fǎrǎ ainteresa valorile a anterioare), probabilitatea ca toti K sǎ esueze în a expune xeste 2 –K . Luând K = 100 (si reamintind cǎ numerele Carmichael sunt extrem derare), se stabileste primalitatea la un grad de încredere (0,999… pânǎ la treizecisi nouǎ) care depǎseste toate celelalte aspecte ale vietii si calculelor. Pentru aface un test se consumǎ O(K.n 3 ) pasi, unde n este numǎrul de biti ai lui x,deoarece el constǎ în K exponentieri.Incidental, existǎ un algoritm aleator de detectare de numere Carmichael,întrucâtva mai elaborat, astfel existǎ un algoritm aleator polinomial <strong>pentru</strong>primalitate. Acel algoritm mai elaborat nu este discutat în acest curs.Numerele prime nu sunt numai usor de detectat dar sunt si relativ abundente:Teorema 10.3 (Teorema numerelor prime): Numǎrul de numere prime între 1si x este de circa x/lnx (Cu alte cuvinte, dacǎ se ia un numǎr aleator cu D digiti86
zecimali, sansa ca el sǎ fie prim este putin mai micǎ de 1 la 2D (Una din circa26 de persoane are codul numeric personal numǎr prim).Teorema numerelor prime este un fapt dintre cele fundamentale în matematicisi este foarte greu de demonstrat. Dar împreunǎ cu algoritmul de mai devreme,ea ne abiliteazǎ sǎ gǎsim usor numere prime mari (încercati câteva si retinetiunul care verificǎ conditia de primalitate) si acesta este ingredientul cheie alalgoritmului RSA. Un alt ingredient este varianta urmǎtoare a teoremei 10.1:Teorema 10.4: Dacǎ p si q sunt prime, atunci <strong>pentru</strong> orice a ≠ 0 mod p.q avema (p – 1)(q – 1) = 1 mod p.q.Demonstratia teoremei 10.4 este aceeasi ca a teoremei 10.1 cu exceptia faptuluicǎ se considerǎ multimea tuturor numerelor 1, 2, …, p.q – 1 care sunt relativprime cu p.q. Se observǎ cǎ existǎ (p – 1)(q – 1) astfel de numere – caverificare, unul din fiecare p numere între 0 si p.q este divizibil cu p si unul dinfiecare q prin q si pq(1 – 1/p)(1 – 1/q) = (p – 1)(q – 1).Exemplu. Fie p = 3 si q = 5. Dintre toate numerele modulo p.q = 15, si anume{0, 1, 2, …, 14}, o treime sunt divizibile cu 3 ({0, 3, 6, 9, 12}) si din cele 10rǎmase o cincime sunt divizibile cu 5 ({5, 10}). Toate numerele rǎmase înnumǎr de (p – 1)(q – 1) = 8 (Φ = {1, 2, 4, 7, 8, 11, 13, 14}) sunt prime cu 15 siprin urmare ele au toate un invers modulo 15. Aceasta face posibilǎdemonstrarea teoremei 10.1 prin luarea lui a oricare dintre aceste 8 numere.87
- Page 5 and 6:
C U P R I N SLecţia 1 9Scopul curs
- Page 7:
Probabilitǎti conditionate. Evenim
- Page 11 and 12:
Este foarte important a observa cǎ
- Page 13 and 14:
în al doilea rând se relevǎ posi
- Page 15 and 16:
Propozitia (6) este conjectura lui
- Page 17 and 18:
Demonstratii prin aplicarea de regu
- Page 19 and 20:
Demonstratie: Se va demonstra contr
- Page 21 and 22:
este a presupune opusul, contrarul
- Page 23 and 24:
Lecţia 2Aceastǎ lectie acoperǎ s
- Page 25 and 26:
Asadar, prin principiul inductiei,
- Page 27 and 28:
3. Pentru fiecare set de n + 1 iMac
- Page 29 and 30:
Teorema 2.5: ∀ n∈ N, orice regi
- Page 31 and 32:
Lecţia 3Aceastǎ lectie acoperǎ a
- Page 33 and 34:
• Pasul inductiv: se demonstreaz
- Page 35 and 36: P(n) este falsǎ. Prin definitie st
- Page 37 and 38: Teorema 3.6: Pentru orice numǎr na
- Page 39 and 40: Lecţia 4Aceastǎ lectie completeaz
- Page 41 and 42: • Cazul de bazǎ: demonstratia pe
- Page 43 and 44: Teorema 4.3: Pentru orice arbore t,
- Page 45 and 46: 1. Ipoteza inductivǎ aratǎ cǎ pe
- Page 47 and 48: Lecţia 5Divide-et-impera si merges
- Page 49 and 50: a obtine o versiune sortatǎ a list
- Page 51: fiecare nivel? La nivelul rǎdǎcin
- Page 54 and 55: Pentru orice proprietate P, dacǎP(
- Page 56 and 57: suficiente). Aceastǎ argumentatie
- Page 58 and 59: metodele de a reduce dimensiunea ac
- Page 60 and 61: ∧ si ∨ , ceea ce se constatǎ p
- Page 62 and 63: Jocul MinesweeperRegulile jocului M
- Page 64 and 65: • Existǎ exact o minǎ rǎmasǎ.
- Page 66 and 67: Ca exerciţiu, a se încerca demons
- Page 68 and 69: U(k, n) înseamnǎ cǎ cel mult k d
- Page 70 and 71: Acum, suma contine n + 1 termeni, a
- Page 72 and 73: Teorema 8.6: Pentru orice propoziti
- Page 74 and 75: (a) Graf care aratǎ conectivitatea
- Page 77 and 78: Lecţia 9Secvenţa de lecţii care
- Page 80 and 81: • y ≤ x/2. Atunci primul argume
- Page 82 and 83: Acest algoritm utilizeazǎ faptul c
- Page 84 and 85: else(d, a, b) := extended-gcd(y, x
- Page 89 and 90: Lecţia 11Criptografie si RSACripto
- Page 91 and 92: gǎseascǎ x-ul corect - dar asta i
- Page 93 and 94: (mod pq) este una din solutiile pos
- Page 95 and 96: Alice semneazǎ în esentǎ orice m
- Page 97 and 98: Lecţia 12Grafuri - introducereDefi
- Page 99 and 100: Dacǎ e = (u,v), arcul e se numeste
- Page 101 and 102: Grafuri specialeDefinitia 12.10: Un
- Page 103 and 104: Operatii cu grafuriW 4subgraf al lu
- Page 105 and 106: matricea de adiacentǎ este⎡ 0 0
- Page 107 and 108: dedecabcabEle pot fi aranjate sǎ a
- Page 109 and 110: ababd c dcNumǎrul si dimensiunile
- Page 111 and 112: 3 (a,c) 5d 10 (a,c)4 6a 1 8 2 z0
- Page 113 and 114: Un exemplu: Care este circuitul cel
- Page 115 and 116: Definitia 12.30: Un arbore cu rǎd
- Page 117 and 118: • Se opreste operatia când s-au
- Page 119 and 120: La începutul jocului sunt pe masǎ
- Page 121 and 122: Lecţia 13Introducere în probabili
- Page 123 and 124: 7. Mâini la poker. Amestecarea urm
- Page 125 and 126: Acum se pot atribui probabilitǎti
- Page 127 and 128: o bilǎ? Este usor de calculat: se
- Page 129 and 130: Lecţia 14Probabilitǎti conditiona
- Page 131 and 132: Urmeazǎ acum alte câteva exemple
- Page 133 and 134: Cazul de bazǎ este n = 1 si coresp
- Page 135 and 136: evenimentul care produce la a doua
- Page 137 and 138:
Pr[A i ] Pr[A j ] = (1/6) 2 = 1/36
- Page 139 and 140:
Lecţia 15Douǎ aplicatii killerIat
- Page 141 and 142:
A 1 ∩A 2 ] este probabilitatea ca
- Page 143 and 144:
petrecere. Câti trebuie sǎ invita
- Page 145 and 146:
Aceasta poate fi interpretatǎ astf
- Page 147 and 148:
destul de bunǎ pentru k 0 . În re
- Page 149 and 150:
Lecţia 16Variabile aleatoare si me
- Page 151 and 152:
adicǎ numǎrul asteptat (media) de
- Page 153 and 154:
numǎrul de ori în care ceva anume
- Page 155 and 156:
Lecţia 17Câteva distributii impor
- Page 157 and 158:
Încercǎm sǎ colectionǎm un set
- Page 159 and 160:
care tinde cǎtre λ pe mǎsurǎ ce
- Page 161 and 162:
Lecţia 18Dispersia unei variabile
- Page 163 and 164:
problema pasilor aleatori de mai su
- Page 165 and 166:
Înainte de a demonstra inegalitate
- Page 167 and 168:
Lecţia 19Variabile aleatoare indep
- Page 169 and 170:
mǎsurǎrii unei valori cum este p
- Page 171 and 172:
Aceastǎ teoremǎ nu va fi demonstr
- Page 173 and 174:
Lecţia 20Jocul Minesweeper si prob
- Page 175 and 176:
Primul pas este cel al identificǎr
- Page 177 and 178:
probabilistic dat mai devreme. Sing
- Page 179 and 180:
Este limpede cǎ expresia aceasta e