void make_temper_bit(TemperingCalculatable<U>& rand,
U mask,
int param_pos,
U pattern) {
rand.setTemperingPattern(mask, pattern, param_pos);
rand.setUpTempering();
}
/**
*\japanese
* テンパリングパラメータをひとつ探索する。
*
* vビット精度均等分布次元をk(v)とする。vにおけるk(v)の理論的上限と
* 実際のk(v)の差をd(v)とする。vを変化させたd(v)の和をΔで表す。
*<ol>
* <li>v_bit から max_v_bit までのすべてのビットパターンを生成し</li>
* <li>すべてのビットパターンについてk(v),d(v)をそれぞれ計算し</li>
* <li>v-bit から max_v_bitまでのd(v)の和(Δ)の最も小さかったビッ
* トパターンを選択する。</li>
* <li>同じΔであればハミングウェイトの大きいビットパターンを選択する</li>
*</ol>
* なお、このメソッドは再帰する。
*
* @param rand GF(2)疑似乱数生成器
* @param v_bit テンパリングパラメータを探索するビット範囲
* @param param_pos 何番目のテンパリングパラメータを探索しているか
* @param max_v_bit このビットで探索をやめる
* @param verbose true なら探索過程の情報を出力する
* @return delta このテンパリングパラメータの設定結果によるΔ
*\endjapanese
*
*\english
* Search a tempering parameter.
*
* Search the best tempering parameter. Here, k(v) means dimension
* of equi-distribution with v-bit accuracy, d(v) means the difference
* between k(v) and the theoretical upper bound at v. Δ means
* sum of d(v) for some vs.
*<ol>
* <li>Generates all bit patterns from v_bit to max_v_bit,</li>
* <li>Calculates k(v) and d(v) for all bit patterns,</li>
* <li>Select the bit pattern which gives the least Δ
* for v = 1 to max_v_bit.</li>
* <li>Select the bit pattern whose hamming weight is the largest for
* the bit patterns whose Δs are same.</li>
*</ol>
* This method calls itself recursively.
*
* @param rand GF(2)-linear pseudo random number generator
* @param v_bit start position bit of searching tempering parameter
* @param param_pos index of tempering parameter
* @param max_v_bit end position bit of searching tempering parameter
* @param verbose if true, output redundant message.
* @return delta Δ for v = 1 to max_v_bit for the
* selected bit pattern.
*\endenglish
*/
int search_best_temper(TemperingCalculatable<U>& rand, int v_bit,
int param_pos, int max_v_bit, bool verbose) {
using namespace std;
int bitSize = rand.bitSize();
int delta;
int min_delta = bitSize * bit_len;
U min_pattern = 0;
int size = max_v_bit - v_bit;
U pattern;
U mask = make_mask(v_bit, size);
int length = bit_size<U>() / 4;
for (int i = (1 << size) -1; i >= 0; i--) {
if (lsb) {
pattern = static_cast<U>(i) << v_bit;
} else {
pattern = static_cast<U>(i) << (bit_len - v_bit - size);
}
make_temper_bit(rand, mask, param_pos, pattern);
delta = get_equidist(rand, bit_len);
if (delta < min_delta) {
if (verbose) {
cout << "pattern change " << hex << min_pattern
<< ":" << pattern << endl;
}
min_delta = delta;
min_pattern = pattern;
} else if (delta == min_delta) {
if (count_bit(min_pattern) < count_bit(pattern)) {
if (verbose) {
cout << "pattern change " << hex << min_pattern
<< ":" << pattern << endl;
}
min_pattern = pattern;
}
}
}
make_temper_bit(rand, mask, param_pos, min_pattern);
if (verbose) {
cout << dec << min_delta << ":"
<< hex << setw(length) << min_pattern << ":"
<< hex << setw(length) << mask << endl;
}
return min_delta;
}
/**
* 状態遷移パラメータとテンパリングパラメータを探索する。
*
* @param lg テンパリングパラメータ計算可能な疑似乱数生成器
* @param st1 テンパリングパラメータ探索アルゴリズム
* @param st2 テンパリングパラメータ探索アルゴリズム（LSB）
* @param verbose 余分な情報を出力するフラグ
* @param os 出力ストリーム
* @param no_lsb LSBからのテンパリングをしない
* @return 原始多項式を発見した
*/
bool search(TemperingCalculatable<T>& lg,
AlgorithmTempering<T>& st1,
AlgorithmTempering<T>& st2,
bool verbose = false,
std::ostream& os = std::cout,
bool no_lsb = false) {
using namespace NTL;
using namespace std;
using namespace std::tr1;
out = &os;
int veq[bit_size<T>()];
AlgorithmRecursionSearch<T> search(lg, *baseGenerator);
int mexp = lg.bitSize();
bool found = false;
for (int i = 0;; i++) {
if (search.start(1000 * mexp)) {
found = true;
break;
}
if (verbose) {
*out << "not found in " << (i + 1) * 10000 << endl;
}
}
if (!found) {
return false;
}
if (verbose) {
time_t t = time(NULL);
*out << "irreducible parameter is found at " << ctime(&t);
}
if (verbose) {
*out << "count = " << search.getCount() << endl;
*out << lg.getParamString() << endl;
}
poly = search.getMinPoly();
weight = NTL::weight(poly);
if (verbose) {
AlgorithmEquidistribution<T> sb(lg, bit_size<T>());
//print_binary(*out, poly);
int delta = sb.get_all_equidist(veq);
print_kv(veq, mexp, bit_size<T>());
*out << "delta = " << dec << delta << endl;
}
if (! no_lsb) {
st2(lg, verbose);
if (verbose) {
if (st2.isLSBTempering()) {
lg.setReverseOutput();
}
AlgorithmEquidistribution<T> sc(lg, bit_size<T>());
delta = sc.get_all_equidist(veq);
lg.resetReverseOutput();
time_t t = time(NULL);
*out << "lsb tempering parameters are found at "
<< ctime(&t) << endl;
print_kv(veq, mexp, bit_size<T>());
*out << "lsb delta = " << dec << delta << endl;
}
}
st1(lg, verbose);
AlgorithmEquidistribution<T> sc(lg, bit_size<T>());
delta = sc.get_all_equidist(veq);
if (verbose) {
time_t t = time(NULL);
*out << "tempering parameters are found at " << ctime(&t)
<< endl;
*out << lg.getParamString() << endl;
print_kv(veq, mexp, bit_size<T>());
*out << "delta = " << dec << delta << endl;
}
return true;
}
