Randomized rounding とは

コンピュータサイエンスとオペレーションの研究では、多くの組み合わせ最適化の問題は、正確に(最適に)解くのは計算上困難です。そのような問題の多くは、高速(多項式時間)の近似アルゴリズム、つまり入力が与えられたときにほぼ最適な解を返すことが保証されているアルゴリズムを認識します。
無作為丸め(Raghavan&Tompson 1987)は、このような近似アルゴリズムを設計および分析するために広く使用されている手法です。基本的な考え方は、確率論的方法を用いて、問題の緩和の最適解を元の問題に対するほぼ最適解に変換することである。
RSA暗号システムでは、S = M "mod nの計算をランダム化するためのさまざまな種類のランダム化手法が提案されていますが、暗号演算で使用された中間値をマスクすることによってデータ依存性を減らすことができます。もしmが平文であれば、V(m)= v * mとなるようにマスク値でマスクすることができます。次に、入力に乱数を掛け、指数をランダムに分割し、ランダム部分への指数、モジュラスの無作為化、または上記の技術のいずれかを組み合わせることによって、