ในขณะที่ใช้งาน Quadratic Sieve หนังสือเรียนจะให้สูตรคร่าวๆ ว่าคุณควรใช้ Smoothness bound ใดใน Factor Base ของคุณ
ในการแยกตัวประกอบจำนวน N โดยใช้ Quadratic Sieve เราสามารถใช้สิ่งต่อไปนี้:
$L = e^{\sqrt {\ln(N)ln(ln(N))}}$, $B = L^{\frac {1}{\sqrt 2}}$
สำหรับวิธี Index Calculus สำหรับแก้ปัญหา Discrete Log in $\mathbb F_p$มีสูตรที่คล้ายกันหรือไม่? หลายข้อความที่ฉันตรวจสอบ แค่บอกว่าเลือกความเรียบของขอบ B ที่เหมาะสม แต่ไม่ได้ระบุถึงวิธีการเลือก B ที่เหมาะสม
Coppersmith, Odlyzko และ Schroeppel ตั้งไว้แต่เดิม $B = L[1/2, 1/2]$ สำหรับตะแกรงเชิงเส้นและตะแกรงเสียน ปอมเมอเรนซ์ ชุด $B = L[1/2, 1/\sqrt{2}]$ สำหรับตัวแปรแคลคูลัสดัชนีอย่างเข้มงวดโดยใช้วิธีเส้นโค้งวงรีเป็นวิธีการทดสอบความเรียบ
ขอบเขตเหล่านี้ไม่มีซีมโทติคเท่านั้น ขอบเขตในการใช้งานมักจะถูกปรับเพื่อบัญชีสำหรับประสิทธิภาพจริงที่ไม่ใช่ซีมโทติคของรูทีนย่อยที่เกี่ยวข้อง
คนส่วนใหญ่ไม่เข้าใจว่าการถามคำถามมากมายจะปลดล็อกการเรียนรู้และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาของ Alison แม้ว่าผู้คนจะจำได้อย่างแม่นยำว่ามีคำถามกี่ข้อที่ถูกถามในการสนทนา แต่พวกเขาไม่เข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างคำถามและความชอบ จากการศึกษาทั้ง 4 เรื่องที่ผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยตนเองหรืออ่านบันทึกการสนทนาของผู้อื่น ผู้คนมักไม่ตระหนักว่าการถามคำถามจะมีอิทธิพลหรือมีอิทธิพลต่อระดับมิตรภาพระหว่างผู้สนทนา
