为了找到哈希函数一个碰撞概率大于1/2所需要的计算量,我们需要先了解哈希函数的工作原理。哈希函数将输入数据映射到一个固定大小的输出空间,通常用位来表示。在这个例子中,输出空间的大小为$2^{160}$。
设$p$为一个事件的概率,即找到一个碰撞的概率。那么我们需要计算的是满足以下条件的输入数据的数量:
1. 存在两个不同的输入数据,它们经过哈希函数后得到相同的输出。
2. 每个输入数据被选中的概率等于$p$。
我们可以通过计算二项分布的期望值来得到所需的计算量。二项分布的期望值公式为:
$E(X) = n \times p$
其中$n$为试验次数,$p$为成功概率。在这个问题中,我们需要找到一个使得二项分布的期望值大于1/2的最小整数$n$。换句话说,我们需要找到一个最小的$n$,使得:
$n \times p > 1/2$
由于输出空间的大小为$2^{160}$,所以最多有$2^{160}$个不同的输入数据。因此,我们可以将上述不等式改写为:
$n > 2^{160} / 2 = 2^{158}$
所以,当$n=2^{158}$时,二项分布的期望值大于1/2。因此,所需的计算量为$2^{158}$次试验。
设$p$为一个事件的概率,即找到一个碰撞的概率。那么我们需要计算的是满足以下条件的输入数据的数量:
1. 存在两个不同的输入数据,它们经过哈希函数后得到相同的输出。
2. 每个输入数据被选中的概率等于$p$。
我们可以通过计算二项分布的期望值来得到所需的计算量。二项分布的期望值公式为:
$E(X) = n \times p$
其中$n$为试验次数,$p$为成功概率。在这个问题中,我们需要找到一个使得二项分布的期望值大于1/2的最小整数$n$。换句话说,我们需要找到一个最小的$n$,使得:
$n \times p > 1/2$
由于输出空间的大小为$2^{160}$,所以最多有$2^{160}$个不同的输入数据。因此,我们可以将上述不等式改写为:
$n > 2^{160} / 2 = 2^{158}$
所以,当$n=2^{158}$时,二项分布的期望值大于1/2。因此,所需的计算量为$2^{158}$次试验。
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