整数分解PollardRho的思想

Pollard-Rho算法是一种整数分解算法，它利用随机数生成函数得到一个伪随机序列，该序列可以快速找到整数的因子。具体思想是利用随机数生成器生成随机数，然后通过迭代计算，得到一系列数值。在这些数值之间寻找循环节，循环节的长度就是找到的因子的位数。这种算法的优点是可以同时找到所有的因子，缺点是在不同情况下，运行的时间不稳定。

相关问题

python正整数分解质因数

以下是一个用Python分解正整数质因数的例子：

num = int(input("请输入一个正整数："))
ans1 = []  # 存质因数
ans2 = []  # 存质因数的指数

def test(num):
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            ans1.append(i)
            sum = 0
            while num % i == 0:
                sum += 1
                num /= i
            ans2.append(sum)

t = []  # 统一整合
test(num)
t.append(ans1)
t.append(ans2)
print(t)

这段代码会将输入的正整数分解为质因数和对应的指数，并将结果存储在列表`t`中。其中，`ans1`存储质因数，`ans2`存储质因数的指数。最后，将`t`打印出来即可得到结果。

DFT类矩阵整数分解逼近

DFT类矩阵整数分解逼近是一种将DFT矩阵分解成多个整数矩阵连乘的方法。其目的是通过这种方法代替目前在芯片上用于DFT计算的FFT算法，以降低硬件复杂度。具体而言，该方法通过优化变量A和β，使得DFT矩阵F_N与A_1A_2…A_K乘积之间的Frobenius范数误差最小化，并在约束每个A_(k)矩阵的每行最多有2个非零元素的条件下进行。这样可以在降低硬件复杂度的同时，尽可能接近DFT矩阵的准确计算结果。