Puncte:1

Erori pentru $\mathsf{LWE}$

drapel in

De ce luăm erori asemănătoare lui Gauss $\mathsf{LWE}$?

De ce, de exemplu, nu luăm erori uniforme?

Puncte:2
drapel in

Există câteva motive principale pentru care folosim gaussienii pentru erori:

  • Face probele de securitate mai ușoare, sau cel puțin majoritatea dovezilor de duritate se bazează pe distribuția erorilor fiind gaussiană.

  • Ei produc vectori mici care aproximează îndeaproape o distribuție uniformă a erorilor pentru orice rețea (vezi Aici)

Există probleme cu distribuțiile gaussiene adevărate, în principal că nu pot fi eșantionate foarte eficient. Acesta este motivul pentru care avem tendința de a folosi distribuții „asemănătoare lui Gauss”, așa cum spuneți dumneavoastră.

Mark avatar
drapel ng
merită menționat că „adevărații gaussieni” aici ar trebui să fie citiți ca adevărați *discreți* gaussieni. De fapt, este extrem de eficient să eșantionați gaussieni *continui*, să zicem folosind [transformarea Box Muller](https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform). Se poate apoi [le rotunji](https://eprint.iacr.org/2017/1025) pentru a obține o distribuție apropiată de un gaussian discret care adesea este suficient. Rețineți că se pierde ceva făcând acest lucru --- aveți nevoie de eșantionare de mai mare precizie. Acest lucru este cuantificat la pagina 37 din lucrarea legată.

Postează un răspuns

Majoritatea oamenilor nu înțeleg că a pune multe întrebări deblochează învățarea și îmbunătățește legătura interpersonală. În studiile lui Alison, de exemplu, deși oamenii își puteau aminti cu exactitate câte întrebări au fost puse în conversațiile lor, ei nu au intuit legătura dintre întrebări și apreciere. În patru studii, în care participanții au fost implicați în conversații ei înșiși sau au citit transcrieri ale conversațiilor altora, oamenii au avut tendința să nu realizeze că întrebarea ar influența – sau ar fi influențat – nivelul de prietenie dintre conversatori.