@zksecurityXYZ discussed that the error bound of Barrett reduction algorithm can be tighter than the traditional assumption, especially on moduli used in cryptography (e.g., NIST curves), with the quotient approximation error being at most 1. This improvement eliminates the need for the second subtraction in practice, resulting in a 14% performance boost in scalar multiplication for RustCrypto p256. @zksecurityXYZ 在博客中讨论了Barrett reduction算法的误差界限可以比传统假设的更紧,特别是在密码学中使用的模数(如NIST曲线)上,商近似误差最多为1。这一改进消除了实践中第二次减法的需要,使RustCrypto p256在标量乘法中实现了14%的性能提升。 @zkSNARK は、バレット還元アルゴリズムの誤差境界が、特に暗号学で使用される法(例:NIST曲線)において、従来の仮定よりもタイトになる可能性があると議論しました。この場合、商の近似誤差は最大で1です。この改善により、実際には2回目の減算が不要となり、RustCrypto p256 におけるスカラー倍算のパフォーマンスが14%向上します。
Baweja et al. proposed FICS and FACS in their paper, aiming to improve the efficiency of succinct arguments based on IOPs. FICS reduces the verifier query complexity, and FACS achieves linear prover time, both supporting linear time encodable code classes including systematic LDPC codes and tensor codes. Baweja等人在论文中提出了FICS和FACS两种方案,旨在提高基于IOP的简洁论证的效率。FICS减少了验证者查询复杂度,FACS实现了线性证明者时间,两者均支持包括系统LDPC码和张量码在内的线性时间可编码码类。 Bawejaらは論文でFICSとFACSを提案し、IOPs(Interactive Oracle Proofs)に基づく簡潔な証明の効率向上を目指しました。FICSは検証者のクエリ複雑性を低減し、FACSは線形時間のプロバー時間を実現しており、これらはいずれも系統的なLDPCコードやテンソルコードなどの線形時間エンコーダブルコードクラスをサポートします。