RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Дискретный анализ и исследование операций // Архив

Дискретн. анализ и исслед. опер., 2017, том 24, выпуск 1, страницы 97–119 (Mi da865)

Эта публикация цитируется в 12 статьях

Локальная примитивность матриц и графов

В. М. Фомичёвab, С. Н. Кяжинbc

a Финансовый университет при Правительстве РФ, Ленинградский пр., 49, 125993 Москва, Россия
b Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Каширское шоссе, 31, 115409 Москва, Россия
c Центр специальных разработок МО РФ, ул. Свободы, 21, 125362 Москва, Россия

Аннотация: Развивается матрично-графовый подход к оценке коммуникативных свойств системы взаимосвязанных объектов, применяемый, в частности, для исследования перемешивающих свойств итеративных криптографических преобразований двоичных векторных пространств, т. е. для исследования зависимости битов выходных блоков от входных битов. В ряде прикладных задач насыщенность связей объектов соответствует требуемому уровню, если положительна моделирующая связи матрица или её определённая подматрица (полным является моделирующий связи граф или его определённый подграф).
Введены понятия локальной примитивности и локальных экспонентов неотрицательной матрицы (графа), обобщающие и расширяющие область применения по сравнению с известными понятиями примитивности и экспонента. Получены универсальный критерий локальной примитивности орграфа и оценки локальных экспонентов, как универсальная оценка, так и её уточнения для различных частных случаев. Результаты применены для оценки перемешивающих свойств криптографического генератора, построенного на основе последовательного соединения двух регистров сдвига. Табл. 2, библиогр. 12.

Ключевые слова: примитивная матрица, примитивный граф, экспонент, локальная примитивность матрицы (графа), локальный экспонент.

УДК: 519.17

Статья поступила: 07.12.2015
Переработанный вариант: 09.06.2016

DOI: 10.17377/daio.2017.24.519


 Англоязычная версия: Journal of Applied and Industrial Mathematics, 2017, 11:1, 26–39

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024