This HTML5 document contains 88 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dcthttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n12https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-zhhttp://zh.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:List_of_cryptographers
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Indistinguishability_obfuscation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Kyber
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Oded_Regev_(computer_scientist)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
dbp:knownFor
dbr:Learning_with_errors
dbo:knownFor
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Computational_hardness_assumption
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Ideal_lattice
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Parity_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Post-quantum_cryptography
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Gödel_Prize
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Lattice-based_cryptography
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Lattice_problem
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Learning_with_errors
rdfs:label
Apprentissage avec erreurs 容错学习问题 Обучение с ошибками Learning with errors تعلم بالأخطاء (معلوميات نظرية)
rdfs:comment
Learning with errors (LWE) is the computational problem of inferring a linear -ary function over a finite ring from given samples some of which may be erroneous.The LWE problem is conjectured to be hard to solve, and thus to be useful in cryptography. Обучение с ошибками (англ. Learning with errors, LWE) — задача нахождения многочлена с коэффициентами из определённого кольца вычетов, для которого дана система линейных уравнений, в которой есть ошибки (что делает простую вычислительную задачу сложной). Представленная Одедом Регев в 2005 году LWE оказалась удивительно универсальной основой для криптографических конструкций, в частности, для создания постквантовых криптографических алгоритмов. 容错学习问题 （通常称LWE问题，是 Learning with errors 的缩写）是一个机器学习领域中的怀疑难解问题。由 Oded Regev 在2005年提出，他因此赢得2018年哥德尔奖。这是一个极性学习问题的一般形式。Regev同时证明了LWE问题至少比几个最坏情况下的格问题要难。这个问题在最近 被用作一种难度假设以创建公钥密码系统，例如 Peikert 提出的容错环学习密钥交换。 تعلم بالأخطاء (بالإنجليزية: Learning with errors)‏ هي معضلة في المعلوميات النظرية. يعتقد أن هذه المعضلة صعبة الحلحلة مما يجعلها صالحة الاستعمال في مجال التعمية. لتكن حلقة الأعداد الصحيحة بتردد q ولتكن مجموعة المتجهات المعرفة على وذات n عنصرا. هناك دالة خطية ما مجهولة ... L'apprentissage avec erreurs, souvent abrégé LWE (acronyme de l'anglais Learning With Errors), est un problème calculatoire supposé difficile. Il est au cœur de nombreux cryptosystèmes récents et constitue l'une des principales pistes de recherche pour le développement de la cryptographie post-quantique. L'introduction de ce problème par Oded Regev dans la communauté informatique, et ses travaux sur ce sujet, lui ont valu de recevoir le prix Gödel en 2018.
dct:subject
dbc:Machine_learning dbc:Cryptography dbc:Post-quantum_cryptography
dbo:wikiPageID
23864530
dbo:wikiPageRevisionID
1099856856
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Parity_learning dbr:Vector_(mathematics_and_physics) dbr:Computational_hardness_assumption dbr:Lattice-based_cryptography dbr:Modular_arithmetic dbc:Machine_learning dbr:Normal_distribution dbr:Lattice_problems dbc:Cryptography dbr:Ring_(mathematics) dbc:Post-quantum_cryptography dbr:Field_of_reals dbr:Oded_Regev_(computer_scientist) dbr:Cryptography dbr:Chinese_remainder_theorem dbr:Post-quantum_cryptography dbr:Ring_learning_with_errors_key_exchange dbr:Random_self-reducibility dbr:Short_integer_solution_problem dbr:Chosen-ciphertext_attack dbr:Public-key_cryptography dbr:Computational_problem dbr:Gödel_Prize dbr:Public-key_cryptosystem dbr:Circle_group
owl:sameAs
dbpedia-fr:Apprentissage_avec_erreurs freebase:m.076yjmm n12:4q5w8 dbpedia-zh:容错学习问题 wikidata:Q6510239 dbpedia-ar:تعلم_بالأخطاء_(معلوميات_نظرية) dbpedia-ru:Обучение_с_ошибками
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Main dbt:Technical dbt:Expand_section dbt:Computational_hardness_assumptions
dbo:abstract
تعلم بالأخطاء (بالإنجليزية: Learning with errors)‏ هي معضلة في المعلوميات النظرية. يعتقد أن هذه المعضلة صعبة الحلحلة مما يجعلها صالحة الاستعمال في مجال التعمية. لتكن حلقة الأعداد الصحيحة بتردد q ولتكن مجموعة المتجهات المعرفة على وذات n عنصرا. هناك دالة خطية ما مجهولة ... L'apprentissage avec erreurs, souvent abrégé LWE (acronyme de l'anglais Learning With Errors), est un problème calculatoire supposé difficile. Il est au cœur de nombreux cryptosystèmes récents et constitue l'une des principales pistes de recherche pour le développement de la cryptographie post-quantique. L'introduction de ce problème par Oded Regev dans la communauté informatique, et ses travaux sur ce sujet, lui ont valu de recevoir le prix Gödel en 2018. 容错学习问题 （通常称LWE问题，是 Learning with errors 的缩写）是一个机器学习领域中的怀疑难解问题。由 Oded Regev 在2005年提出，他因此赢得2018年哥德尔奖。这是一个极性学习问题的一般形式。Regev同时证明了LWE问题至少比几个最坏情况下的格问题要难。这个问题在最近 被用作一种难度假设以创建公钥密码系统，例如 Peikert 提出的容错环学习密钥交换。 Обучение с ошибками (англ. Learning with errors, LWE) — задача нахождения многочлена с коэффициентами из определённого кольца вычетов, для которого дана система линейных уравнений, в которой есть ошибки (что делает простую вычислительную задачу сложной). Представленная Одедом Регев в 2005 году LWE оказалась удивительно универсальной основой для криптографических конструкций, в частности, для создания постквантовых криптографических алгоритмов. Вариант задачи обучения с ошибками, в котором многочлены рассматривается в факторкольце многочленов по определённому многочлену, называется обучение с ошибками в кольце. Learning with errors (LWE) is the computational problem of inferring a linear -ary function over a finite ring from given samples some of which may be erroneous.The LWE problem is conjectured to be hard to solve, and thus to be useful in cryptography. More precisely, the LWE problem is defined as follows. Let denote the ring of integers modulo and let denote the set of -vectors over . There exists a certain unknown linear function , and the input to the LWE problem is a sample of pairs , where and , so that with high probability . Furthermore, the deviation from the equality is according to some known noise model. The problem calls for finding the function , or some close approximation thereof, with high probability. The LWE problem was introduced by Oded Regev in 2005 (who won the 2018 Gödel Prize for this work), it is a generalization of the parity learning problem. Regev showed that the LWE problem is as hard to solve as several worst-case lattice problems. Subsequently, the LWE problem has been used as a hardness assumption to create public-key cryptosystems, such as the ring learning with errors key exchange by Peikert.
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Learning_with_errors?oldid=1099856856&ns=0
dbo:wikiPageLength
18658
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Ring_learning_with_errors
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:HEAAN
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Homomorphic_encryption
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:LWE
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
dbo:wikiPageDisambiguates
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:LWR_(disambiguation)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Outline_of_machine_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Ring_learning_with_errors_key_exchange
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Ring_learning_with_errors_signature
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:R-LWE
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Learning_with_error
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
dbr:Learning_with_errors_problem
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Learning_with_errors
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Learning_with_errors
Subject Item
wikipedia-en:Learning_with_errors
foaf:primaryTopic
dbr:Learning_with_errors