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Low Space Complexity Multiplier for Even-Type Gaussian Normal Basis over GF(2m)

机译:GF(2m)上偶数型高斯正态基的低空间复杂度乘法器

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摘要

Gaussian normal basis in multiplier design perform excellent, matrix-vector decomposition is most important part in multiplication algorithm. In this paper, we proposed a symmetric matrix-vector product method, theoretical analysis shows that the proposed scheme is less space complexity comparing to the traditional TMVP approach. The main advantage of the proposed multiplier is can be designed and implementationin in a smaller size and we can reduce a large number of AND gates.
机译:乘法器设计中的高斯法则性能出色,矩阵矢量分解是乘法算法中最重要的部分。在本文中,我们提出了一种对称矩阵向量乘积方法,理论分析表明,与传统的TMVP方法相比,该方案具有较小的空间复杂度。所提出的乘法器的主要优点是可以以较小的尺寸进行设计和实现,并且可以减少大量的AND门。

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