Komplexität von Gitterproblemen : Nicht-Approximierbarkeit und Grenzen der Nicht-Approximierbarkeit

Ein Gitter vom Rang n ist die Menge der ganzzahligen Linerkombinationen von n linear unabhängigen Vektoren im Rm. Unter der Annahme P NP beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der eine kürzeste Gitterbasis bis auf einen Faktor nO exp(1/log log n) berechnet, wobei die Länge einer Menge von Vektoren durch die maximale Euklidische Länge der Vektoren definiert ist. Weiter zeigen wir, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n/ sqrt(log n) unter plausiblen Annahmen nicht möglich ist. Ein simultaner Diophantischer Best Approximations Nenner für reelle Zahlen alpha1, .... , alpha n und Hauptnennerschranke N ist eine natürliche Zahl q mit 1 = N, so daß maxi minp2Z |q alpha i - p| minimal ist. Unter der Annahme, daß die Klasse NP keine fast-polynomiellen Algorithmen besitzt, beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der für gegebene rationale Zahlen. Ein Gitter vom Rang n ist die Menge der ganzzahligen Linerkombinationen von n linear unabhängigen Vektoren im Rm. Unter der Annahme P 6= NP beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der eine kürzeste Gitterbasis bis auf einen Faktor nO(1= log log n) berechnet, wobei die Länge einer Menge von Vektoren durch die maximale Euklidische Länge der Vektoren definiert ist. Weiter zeigen wir, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n=plog n unter plausiblen Annahmen nicht möglich ist. Ein simultaner Diophantischer Best Approximations Nenner für reelle Zahlen alpha1, .... , alpha n und Hauptnennerschranke N ist eine natürliche Zahl q mit 1 0 eine beliebige Konstante ist. Wir zeigen, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n=log n unter plausiblen Annahmen nicht mölich ist. Wir untersuchen die Konsequenzen dieser Resultate zur Konstruktion von im Durchschnitt schwierigen Gitterproblemen

On the hardness of the shortest vector problem

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 1998.Includes bibliographical references (p. 77-84).An n-dimensional lattice is the set of all integral linear combinations of n linearly independent vectors in Rm. One of the most studied algorithmic problems on lattices is the shortest vector problem (SVP): given a lattice, find the shortest non-zero vector in it. We prove that the shortest vector problem is NP-hard (for randomized reductions) to approximate within some constant factor greater than 1 in any 1, norm (p >\=1). In particular, we prove the NP-hardness of approximating SVP in the Euclidean norm 12 within any factor less than [square root of]2. The same NP-hardness results hold for deterministic non-uniform reductions. A deterministic uniform reduction is also given under a reasonable number theoretic conjecture concerning the distribution of smooth numbers. In proving the NP-hardness of SVP we develop a number of technical tools that might be of independent interest. In particular, a lattice packing is constructed with the property that the number of unit spheres contained in an n-dimensional ball of radius greater than 1 + [square root of] 2 grows exponentially in n, and a new constructive version of Sauer's lemma (a combinatorial result somehow related to the notion of VC-dimension) is presented, considerably simplifying all previously known constructions.by Daniele Micciancio.Ph.D

A new transference theorem in the geometry of numbers and new bounds for Ajtai's connection factor

AbstractWe prove a new transference theorem in the geometry of numbers, giving optimal bounds relating the successive minima of a lattice with the minimal length of generating vectors of its dual. It generalizes the transference theorem due to Banaszczyk. We also prove a stronger bound for the special class of lattices possessing nε-unique shortest lattice vectors. The theorem imply consequent improvement of the Ajtai connection factors in the connection of average-case to worst-case complexity of the shortest lattice vector problem. Our proofs are non-constructive, based on discrete Fourier transform