Algorithm Miller-Rabin素性测试有两种类型？

我突然遇到了两种Miller-Rabin素性测试方法。 一个接一个

第二代内存在隐藏的随机生成还是什么？谢谢。

第二个是米勒-拉宾素性测试的一部分。代替使用随机数生成的“见证”数，而是使用已知足够的素数列表：

当要测试的数量n很小时，不需要尝试所有a<2（ln n）2，因为已知更小的潜在证人组就足够了。”

如果n<382512356546413051，则测试a=2、3、5、7、11、13、17、19和23就足够了

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这是链接源代码中

alist

中的素数列表。

非常感谢。通过对两者的简单比较，可以得出概率算法要快得多，我可以理解为什么确定性算法不太流行。确定性M-R测试不太受欢迎，主要是因为人们不知道它。特别是通过使用更多的优化集，它们为所有64位输入提供了非常有效的确定性答案，与使用这种大小的概率测试获得可靠结果相比，所需的测试更少。因此，在实践中它实际上更快（除非您不关心正确的结果）.是的..我在这里做了一项比较确定性MR和平方根边界法的研究。我发现，正如你所说，det MR对于大输入来说要好得多，对于10^12以下的值来说效率不高。这将在很大程度上取决于你的实现。对于我的代码，crossover与mod-30 wheel试用除法的比较是500000，但是我在C中，t使用单基哈希解决方案进行32位输入，asm mulmod速度更快。什么是单基哈希解决方案？非常感谢