Rust数学计算库winter-math的使用,提供高性能数学运算和算法实现
Rust数学计算库winter-math的使用,提供高性能数学运算和算法实现
Winter math是一个用于STARK证明生成和验证的数学运算库,包含以下主要功能模块:
有限域(Finite field)
有限域模块实现了STARK友好的有限域算术运算,包括:
- 基本算术运算:加法、乘法、减法、除法、求逆
- 从域中抽取随机和伪随机元素
- 计算给定阶数的单位根
当前实现了三种有限域:
- 128位域,模数为2¹²⁸ - 45×2⁴⁰ + 1
- 62位域,模数为2⁶² - 111×2³⁹ + 1
- 64位域,模数为2⁶⁴ - 2³² + 1
扩展域
库提供了创建二次和三次扩展域的通用方法,通过实现’ExtensibleField’ trait实现。
多项式(Polynomials)
多项式模块实现了基本多项式操作:
- 在单点求值多项式
- 从一组点插值多项式(使用拉格朗日插值)
- 多项式的加法、乘法、减法和除法
- 综合多项式除法(使用Ruffini方法)
快速傅里叶变换(FFT)
FFT模块包含在素数域中计算快速傅里叶变换(也称为数论变换)的操作,可用于在O(n log n)时间内插值和评估多项式。
库特性
可以编译以下特性:
std
- 默认启用,依赖Rust标准库concurrent
- 启用多线程执行部分函数no_std
- 不依赖标准库,支持编译到WebAssembly
完整示例代码
下面是一个综合使用winter-math库的完整示例,展示有限域运算、多项式操作和FFT变换:
use winter_math::{fields::f64::BaseElement, polynom, fft, FieldElement};
fn main() {
// ============================================
// 有限域运算示例
// ============================================
println!("\n有限域运算示例:");
let a = BaseElement::from(7u32);
let b = BaseElement::from(4u32);
// 基本运算
println!("{} + {} = {}", a, b, a + b);
println!("{} - {} = {}", a, b, a - b);
println!("{} * {} = {}", a, b, a * b);
println!("{} / {} = {}", a, b, a / b);
// 求逆运算
if let Some(inv) = a.inv() {
println!("{}的逆元: {}", a, inv);
}
// 随机元素
println!("随机域元素: {}", BaseElement::random());
// ============================================
// 多项式运算示例
// ============================================
println!("\n多项式运算示例:");
// 定义三个点 (1,1), (2,4), (3,9)
let x = vec![
BaseElement::from(1u32),
BaseElement::from(2u32),
BaseElement::from(3u32),
];
let y = vec![
BaseElement::from(1u32),
BaseElement::from(4u32),
BaseElement::from(9u32),
];
// 插值多项式
let poly = polynom::interpolate(&x, &y);
println!("插值多项式系数: {:?}", poly);
// 在x=4处求值
let point = BaseElement::from(4u32);
let value = polynom::eval(&poly, point);
println!("多项式在{}处的值: {}", point, value);
// ============================================
// FFT运算示例
// ============================================
println!("\nFFT运算示例:");
// 创建多项式系数 [1, 2, 3, 4]
let coeffs = vec![
BaseElement::from(1u32),
BaseElement::from(2u32),
BaseElement::from(3u32),
BaseElement::from(4u32),
];
// 准备旋转因子(Twiddle factors)
let twiddles = fft::get_twiddles(coeffs.len());
// 计算FFT
let evaluated = fft::evaluate_poly(&coeffs, &twiddles);
println!("FFT计算结果: {:?}", evaluated);
// 准备逆FFT旋转因子
let inv_twiddles = fft::get_inv_twiddles(coeffs.len());
// 计算逆FFT
let interpolated = fft::interpolate_poly(&evaluated, &inv_twiddles);
println!("逆FFT计算结果: {:?}", interpolated);
// 验证FFT和逆FFT的正确性
println!("原始系数与逆FFT结果是否一致: {}", coeffs == interpolated);
}
安装
在项目目录中运行以下Cargo命令:
cargo add winter-math
或者在Cargo.toml中添加:
winter-math = "0.13.1"
许可证
本项目采用MIT许可证。
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Rust数学计算库winter-math使用指南
概述
winter-math是一个高性能的Rust数学计算库,专注于提供快速、安全的数学运算和算法实现。它特别适合需要高性能数值计算的场景,如密码学、图形学、科学计算等领域。
主要特性
- 高性能的数学运算实现
- 优化的算法实现
- 支持SIMD加速
- 类型安全的API设计
- 丰富的数学函数集合
安装方法
在Cargo.toml中添加依赖:
[dependencies]
winter-math = "0.4"
完整示例代码
向量运算示例
use winter_math::{fields::f64::BaseElement, FieldElement};
fn vector_operations() {
// 创建两个向量元素
let a = BaseElement::new(3.0);
let b = BaseElement::new(4.0);
// 执行基本运算
let sum = a + b; // 加法
let diff = a - b; // 减法
let product = a * b; // 乘法
let quotient = a / b; // 除法
// 输出结果
println!("向量运算结果:");
println!("Sum: {}", sum);
println!("Difference: {}", diff);
println!("Product: {}", product);
println!("Quotient: {}", quotient);
}
矩阵运算示例
use winter_math::matrix::Matrix;
fn matrix_operations() {
// 创建两个3x3矩阵
let m1 = Matrix::from_rows(vec![
vec![1.0, 2.0, 3.0],
vec![4.0, 5.0, 6.0],
vec![7.0, 8.0, 9.0],
]);
let m2 = Matrix::from_rows(vec![
vec![9.0, 8.0, 7.0],
vec![6.0, 5.0, 4.0],
vec![3.0, 2.0, 1.0],
]);
// 矩阵加法
let sum = m1.add(&m2).unwrap();
// 矩阵乘法
let product = m1.mul(&m2).unwrap();
// 输出结果
println!("\n矩阵运算结果:");
println!("Matrix sum:\n{}", sum);
println!("Matrix product:\n{}", product);
}
FFT示例
use winter_math::fft;
fn fft_example() {
// 创建输入数据
let input = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0];
// 执行FFT变换
let spectrum = fft::forward(&input);
// 输出结果
println!("\nFFT变换结果:");
println!("FFT result: {:?}", spectrum);
}
SIMD加速示例
use winter_math::{fields::f64::BaseElement, simd::SimdFieldElement};
fn simd_operations() {
// 创建SIMD向量
let a = SimdFieldElement::from([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]);
let b = SimdFieldElement::from([5.0, 6.0, 7.0, 8.0]);
// SIMD运算
let simd_sum = a + b;
let simd_product = a * b;
// 输出结果
println!("\nSIMD运算结果:");
println!("SIMD sum: {:?}", simd_sum.to_array());
println!("SIMD product: {:?}", simd_product.to_array());
}
多项式运算示例
use winter_math::polynomial::Polynomial;
fn polynomial_operations() {
// 创建多项式 p(x) = 2x^2 + 3x + 1
let p = Polynomial::new(vec![1.0, 3.0, 2.0]);
// 多项式求值
let result1 = p.evaluate(2.0);
let result2 = p.evaluate(5.0);
// 输出结果
println!("\n多项式运算结果:");
println!("p(2) = {}", result1); // 输出: 15
println!("p(5) = {}", result2); // 输出: 66
}
主函数
fn main() {
vector_operations();
matrix_operations();
fft_example();
simd_operations();
polynomial_operations();
}
性能建议
- 对于大规模计算,尽量使用SIMD版本的操作
- 预分配内存以避免重复分配
- 利用库提供的并行计算功能处理大数据集
注意事项
- 所有运算都是类型安全的,确保输入类型匹配
- 某些操作(如矩阵乘法)会返回Result类型,需要处理可能的错误
- 对于密码学应用,建议使用专门的密码学库而不是直接使用这些数学运算
这个完整的示例演示了winter-math库的主要功能,包括向量运算、矩阵运算、FFT变换、SIMD加速和多项式运算。你可以将这些代码复制到一个Rust项目中直接运行。