拉格朗日插值定理

news2024/10/1 23:37:39

拉格朗日插值法是一种函数逼近方法,通过已知的数据点构建一个多项式函数,该函数能够恰好经过这些数据点。它可以用于插值,即根据给定的离散数据点推断出未知函数在其它点上的取值。拉格朗日插值法的优点是计算简单,容易理解和实现,但是由于多项式次数越高误差会越大,因此适用于较少的数据点,其定义如下

拉格朗日插值定理是秘密共享中的一种常用算法,可以将一个秘密分成多个部分,并分配给多个参与者。下面我们通过一个具体的实例来说明拉格朗日插值定理的运算过程。

假设有一个秘密 S,需要将其分成 4 部分,分别分配给 4 个参与者。我们先随机生成 4 个不同的 x 值,然后将它们作为拉格朗日插值定理中的插值点 (x, y):

xy
1S1
2S2
3S3
4S4

其中,S1、S2、S3 和 S4 分别表示分配给 4 个参与者的秘密部分。接下来,我们使用拉格朗日插值定理计算多项式 L(x),并根据 L(x) 的系数来分配秘密部分。拉格朗日插值定理的计算公式如下:

L(x)=\sum_{i=0}^{k} y_{i} \prod_{j=0, j \neq i}^{k} \frac{x-x_{j}}{x_{i}-x_{j}}

在这个公式中,k 表示插值点的数量,xi​ 和 yi​ 分别表示第 i 个插值点的 x 和 y 值。

假设我们需要将秘密分成 4 部分,因此插值点的数量为 4。根据上表中的数据,我们可以得到:

L(x)=y_{0} \cdot \frac{\left(x-x_{1}\right)\left(x-x_{2}\right)\left(x-x_{3}\right)}{\left(x_{0}-x_{1}\right)\left(x_{0}-x_{2}\right)\left(x_{0}-x_{3}\right)}+y_{1} \cdot \frac{\left(x-x_{0}\right)\left(x-x_{2}\right)\left(x-x_{3}\right)}{\left(x_{1}-x_{0}\right)\left(x_{1}-x_{2}\right)\left(x_{1}-x_{3}\right)}+y_{2} \cdot \frac{\left(x-x_{0}\right)\left(x-x_{1}\right)\left(x-x_{3}\right)}{\left(x_{2}-x_{0}\right)\left(x_{2}-x_{1}\right)\left(x_{2}-x_{3}\right)}+y_{3} \cdot \frac{\left(x-x_{0}\right)\left(x-x_{1}\right)\left(x-x_{2}\right)}{\left(x_{3}-x_{0}\right)\left(x_{3}-x_{1}\right)\left(x_{3}-x_{2}\right)}

其中,yi​ 表示对应的秘密部分,xi​ 表示第 i 个插值点的 x 值。这个多项式的系数即为各个参与者分配到的秘密部分。

例如,假设秘密 S 的值为 10,随机生成的 4 个 x 值为 1、2、3 和 5,则对应的 4 个 y 值为:

xy
16
28
32
54

将这些值代入拉格朗日插值定理的公式中计算,可以得到多项式:

L(x) = 6 \cdot \frac{(x-2)(x-3)(x-5)}{(1-2)(1-3)(1-5)} + 8 \cdot \frac{(x-1)(x-3)(x-5)}{(2-1)(2-3)(2-5)} + 2 \cdot \frac{(x-1)(x-2)(x-5)}{(3-1)(3-2)(3-5)} + 4 \cdot \frac{(x-1)(x-2)(x-3)}{(5-1)(5-2)(5-3)}

化简后可得:

L(x) = -\frac{3}{40}x^3 + \frac{9}{20}x^2 - \frac{43}{40}x + 10

这个多项式的系数即为各个参与者分配到的秘密部分。例如,参与者 1 可以获得 L(1) 的值,将其代入上面的多项式中,可以得到:

L(1) = -\frac{3}{40}\cdot 1^3 + \frac{9}{20}\cdot 1^2 - \frac{43}{40}\cdot 1 + 10 = 6

因此,参与者 1 获得的秘密部分为 6。 同样的方法,可以计算出其他参与者分配到的秘密部分。需要注意的是,拉格朗日插值定理只能保证在插值点处多项式与原函数相等,而在其他地方则不一定。因此,如果想要获得更高的安全性,需要使用更复杂的秘密共享算法。

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