* 11.2 中村直子目次・ECMの実験・試割り算とECMの比較・考察・次回の予定目的・同じ桁数において，どのような数をかけあわせた時に，有効なのか調べる. 今回は25桁の場合を実験し、結果をもとに平均，分散図を出した。実験環境ハードウェア：DELL OPTIPLEX 980 CPU 2.93GHz メモリ 4.00 GB ソフトウェア：OS windows 7 python 2.7.2 NZMATH 1.1.0 実験工程 1, NZMATHの中のrandPrimeにて指定した大きさの素数をランダムに出す. 2, １で見つけた二つの数を掛け合わせる. （5桁×20桁，8桁×17桁，10桁×15桁，12桁×13桁） 3, 2で作った数をNZMATHの中のECM を使い，時間をはかる. 以上を各15回ずつ行う. 実験結果 600 500 時間平均 400 5*20 300 8*17 5×20 7.321378 8×17 74.11327 10×15 78.83761 12×13 146.7792 10*15 200 12*13 100 0 0 2 4 6 8 10 12 データの個数 14 16 試し割算とECMの比較 15桁で実験を行った. 5桁×10桁の場合 6 平均 5 時間 4 5×10（ECM) ECM 1.08727706 3 5×10(trialD） 2 1 0 0 2 4 6 データの個数 8 10 12 trialDivision 0.37922445 6桁×9桁の場合 8 時間 7 平均 6 5 ECM 4 6×9(ECM) 3 6×9(trialD) trialDivision 2 1 0 0 2 4 6 データの個数 8 10 12 2.17521513 4.25693174 7桁×8桁の場合 70 60 時間平均 50 40 7×8(ECM) 30 7×8(trialD) 20 10 0 0 2 4 6 8 データの個数 10 12 ECM 6.0138324 trialDivision 43.259806 考察・ECMは小さい桁数と大きい桁数の掛け合わせによる合成数分解にもっとも効果的であった. (本実験での5桁×20桁の場合）・試割り算とECM比較では，5桁くらいまでの素数が因数の場合は，試割り算の方が速いがそれ以上の桁数ではECMが有効であることがわかった. ・合成数20桁で因数が5桁の素数を持つものも，試割り算が圧倒的にECMより遅かった. 今後の予定・Ｐari-GPやMAGMAでのＥＣＭの速さの検証。プログラム上の違いを検証.