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synced 2026-02-10 05:06:44 +01:00
finalized raw gadget product test with noise equations
This commit is contained in:
Jean-Philippe Bossuat
@@ -67,7 +67,7 @@ pub fn gadget_product_core<const OVERWRITE: bool, T>(
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Elem<T>: ElemVecZnx<T>,
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||||
{
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||||
assert!(b_cols <= b.cols());
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||||
module.vec_znx_dft(res_dft_1, a, a_cols);
|
||||
module.vec_znx_dft(res_dft_1, a, min(a_cols, b_cols));
|
||||
module.vmp_apply_dft_to_dft(res_dft_0, res_dft_1, b.at(0), tmp_bytes);
|
||||
module.vmp_apply_dft_to_dft_inplace(res_dft_1, b.at(1), tmp_bytes);
|
||||
}
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||||
@@ -108,6 +108,7 @@ mod test {
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||||
VecZnxDftOps, VecZnxOps, VmpPMat,
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};
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use sampling::source::{Source, new_seed};
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use std::cmp::min;
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#[test]
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fn test_gadget_product_core() {
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@@ -220,86 +221,93 @@ mod test {
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// Iterates over all possible cols values for input/output polynomials and gadget ciphertext.
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pt.elem_mut().zero();
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elem_res.zero();
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||||
(1..a.cols() + 1).for_each(|a_cols| {
|
||||
(1..gadget_ct.cols() + 1).for_each(|b_cols| {
|
||||
pt.elem_mut().zero();
|
||||
elem_res.zero();
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||||
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||||
let a_cols: usize = a.cols() - 1;
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let b_cols: usize = gadget_ct.cols();
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||||
//let b_cols: usize = min(a_cols+1, gadget_ct.cols());
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println!("a_cols: {} b_cols: {}", a_cols, b_cols);
|
||||
println!("a_cols: {} b_cols: {}", a_cols, b_cols);
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||||
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||||
// res_dft_0 = DFT(gct_[0] * ct[1] = a * (-bs' + s + e) = -cs' + as + e')
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||||
// res_dft_1 = DFT(gct_[1] * ct[1] = a * b = c)
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||||
gadget_product_core::<true, _>(
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||||
params.module(),
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||||
&mut res_dft_0,
|
||||
&mut res_dft_1,
|
||||
&a,
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||||
a_cols,
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||||
&gadget_ct,
|
||||
b_cols,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
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||||
// res_dft_0 = DFT(gct_[0] * ct[1] = a * (-bs' + s + e) = -cs' + as + e')
|
||||
// res_dft_1 = DFT(gct_[1] * ct[1] = a * b = c)
|
||||
gadget_product_core::<true, _>(
|
||||
params.module(),
|
||||
&mut res_dft_0,
|
||||
&mut res_dft_1,
|
||||
&a,
|
||||
a_cols,
|
||||
&gadget_ct,
|
||||
b_cols,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
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||||
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||||
// res_big_0 = IDFT(res_dft_0)
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_idft_tmp_a(&mut res_big_0, &mut res_dft_0, b_cols);
|
||||
// res_big_1 = IDFT(res_dft_1);
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_idft_tmp_a(&mut res_big_1, &mut res_dft_1, b_cols);
|
||||
// res_big_0 = IDFT(res_dft_0)
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_idft_tmp_a(&mut res_big_0, &mut res_dft_0, b_cols);
|
||||
// res_big_1 = IDFT(res_dft_1);
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_idft_tmp_a(&mut res_big_1, &mut res_dft_1, b_cols);
|
||||
|
||||
// res_big_0 = normalize(res_big_0)
|
||||
params.module().vec_znx_big_normalize(
|
||||
log_base2k,
|
||||
elem_res.at_mut(0),
|
||||
&res_big_0,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
// res_big_0 = normalize(res_big_0)
|
||||
params.module().vec_znx_big_normalize(
|
||||
log_base2k,
|
||||
elem_res.at_mut(0),
|
||||
&res_big_0,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
|
||||
// res_big_1 = normalize(res_big_1)
|
||||
params.module().vec_znx_big_normalize(
|
||||
log_base2k,
|
||||
elem_res.at_mut(1),
|
||||
&res_big_1,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
// res_big_1 = normalize(res_big_1)
|
||||
params.module().vec_znx_big_normalize(
|
||||
log_base2k,
|
||||
elem_res.at_mut(1),
|
||||
&res_big_1,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
|
||||
// <(-c*sk1 + a*sk0 + e, a), (1, sk1)> = a*sk0 + e
|
||||
decrypt_rlwe(
|
||||
params.module(),
|
||||
pt.elem_mut(),
|
||||
&elem_res,
|
||||
&sk1_svp_ppol,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
// <(-c*sk1 + a*sk0 + e, a), (1, sk1)> = a*sk0 + e
|
||||
decrypt_rlwe(
|
||||
params.module(),
|
||||
pt.elem_mut(),
|
||||
&elem_res,
|
||||
&sk1_svp_ppol,
|
||||
&mut tmp_bytes,
|
||||
);
|
||||
|
||||
// a * sk0 + e - a*sk0 = e
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_sub_inplace(pt.at_mut(0), &mut a_times_s);
|
||||
pt.at_mut(0).normalize(log_base2k, &mut tmp_bytes);
|
||||
// a * sk0 + e - a*sk0 = e
|
||||
params
|
||||
.module()
|
||||
.vec_znx_sub_inplace(pt.at_mut(0), &mut a_times_s);
|
||||
pt.at_mut(0).normalize(log_base2k, &mut tmp_bytes);
|
||||
|
||||
pt.at(0).print(pt.elem().cols(), 16);
|
||||
//pt.at(0).print(pt.elem().cols(), 16);
|
||||
|
||||
println!("noise_have: {}", pt.at(0).std(log_base2k).log2());
|
||||
let noise_have: f64 = pt.at(0).std(log_base2k).log2();
|
||||
|
||||
let var_a_err: f64;
|
||||
let var_a_err: f64;
|
||||
|
||||
if a_cols < a.cols() {
|
||||
var_a_err = 1f64 / 12f64;
|
||||
} else {
|
||||
var_a_err = 0f64;
|
||||
}
|
||||
if a_cols < a.cols() {
|
||||
var_a_err = 1f64 / 12f64;
|
||||
} else {
|
||||
var_a_err = 0f64;
|
||||
}
|
||||
|
||||
let a_logq: usize = a_cols * log_base2k;
|
||||
let b_logq: usize = b_cols * log_base2k;
|
||||
let var_msg: f64 = params.xs() as f64;
|
||||
println!(
|
||||
"noise_pred: {}",
|
||||
params.noise_grlwe_product(var_msg, var_a_err, a_logq, b_logq)
|
||||
);
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||||
let a_logq: usize = a_cols * log_base2k;
|
||||
let b_logq: usize = b_cols * log_base2k;
|
||||
let var_msg: f64 = params.xs() as f64;
|
||||
|
||||
let noise_pred: f64 =
|
||||
params.noise_grlwe_product(var_msg, var_a_err, a_logq, b_logq);
|
||||
|
||||
assert!(noise_have <= noise_pred + 1.0);
|
||||
|
||||
println!("noise_pred: {}", noise_have);
|
||||
println!("noise_have: {}", noise_pred);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -350,15 +358,14 @@ pub fn noise_grlwe_product(
|
||||
a_logq: usize,
|
||||
b_logq: usize,
|
||||
) -> f64 {
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||||
let a_logq: usize = min(a_logq, b_logq);
|
||||
let a_cols: usize = (a_logq + log_base2k - 1) / log_base2k;
|
||||
let b_cols: usize = (b_logq + log_base2k - 1) / log_base2k;
|
||||
|
||||
let b_scale = 2.0f64.powi(b_logq as i32);
|
||||
let a_scale: f64 = 2.0f64.powi((b_logq - a_logq) as i32);
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||||
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||||
let base: f64 = (1 << (log_base2k)) as f64;
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||||
let var_base: f64 = base * base / 12f64;
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||||
let var_round: f64 = 1f64 / 12f64;
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||||
|
||||
// lhs = a_cols * n * (var_base * var_gct_err_lhs + var_e_a * var_msg * p^2)
|
||||
// rhs = a_cols * n * var_base * var_gct_err_rhs * var_xs
|
||||
@@ -367,5 +374,5 @@ pub fn noise_grlwe_product(
|
||||
noise += var_msg * var_a_err * a_scale * a_scale;
|
||||
noise = noise.sqrt();
|
||||
noise /= b_scale;
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||||
noise.log2()
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||||
noise.log2().min(-1.0) // max noise is [-2^{-1}, 2^{-1}]
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}
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