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我很清楚单个 Miller-Rabin 测试以三次对数时间运行。我知道蒙哥马利模幂和 GNFS 并且我不会问任何那些奇特的理论。我想知道的是，在特征硬件(例如，2.2 GHz Opteron 或某某显卡或 FPGA)上，MR 的一些代表性运行时(请注意，这与 RSA 操作不同)。
最佳答案
在 GMP 中实现的一项基于随机数的 Miller-Rabin 测试，多个素数和多次运行的平均值。 i4770K @ 4.3GHz，GMP 6.0.0a。对于 64 位以下的数字，使用非 GMP 实现(使用 x86_64 asm mulmod)可以更快。这个实现似乎在性能上非常接近大多数其他 C+GMP 实现(对于相同的数字， mpz_aprcl 的 mpz_sprp 运行在下面几个百分比的时间内)。使用非标准 API 调用进行蒙哥马利数学运算可能会更快(也可能不会)。
关于primes - Miller-Rabin 素性测试的典型运行时间是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3336642/
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突然遇到两种Miller Rabin素性检验方法。其中一个uses randoms和另一个 does not use randoms . 第二个里面有隐藏的随机生成还是什么？谢谢。 最佳答案 第二个是
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我需要每天拆分包含 50K+ 列的巨大 (>1 Gb) CSV 文件。 我找到了Miller作为此类任务的有趣且高性能的工具。 但我被米勒的文档困住了。 如何将一个 CSV 拆分为 N 个较小的 CS
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我最近遇到了这段 Rabin-Miller 算法的代码，如描述的那样 here : from random import randint def _bits_of_n(n):
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我已经实现了 Miller-Rabin 素数测试，并且每个函数似乎都可以单独正常工作。但是，当我尝试通过生成 70 位随机数来找到素数时，我的程序在找到通过 Miller-Rabin 测试(10 步)
我是一名优秀的程序员,十分优秀！