1)  pointwise multiplier
点乘算子
1.
Study the pointwise multipliers M_(φ) between the little Bloch-type spaces B~α_0 and the type Bloch-type spaces B~β on the unit disc.
研究单位圆盘上的小B loch型空间B0α和B loch型空间Bβ之间的点乘算子M,在多种情况下给出了M是从Bα(B0α)空间到B0β(Bβ)空间的有界算子的充分必要条件。
2)  scalar multiplication
点乘
1.
Some fast algorithms for scalar multiplication on elliptic curves are put forward and their characteristics analyzed.
对已有的计算椭圆曲线密码体制中点乘的常用算法进行性能分析,在此基础上,针对非相邻形式算法(NAF)存在的不足,提出一种改进的基于NAF的窗口算法,并与其它的几种算法进行了比较。
2.
Random point scalar multiplication on binary field GF(2 m) is one of the costliest computations in elliptic curve cryptography.
随机点点乘是椭圆曲线密码体制中最耗时的运算。
3.
This paper analyzes the fast realization of scalar multiplication from three aspects,and applies the minimum-weight Left-to-right Recoding Algorithm proposed by Marc Joye and Sung-Ming Yen to scalar multiplication.
点乘运算是实现椭圆曲线密码体制的基本运算,同时也是最耗时的运算,它的运算效率直接决定着ECC的性能。
3)  point multiplication
点乘
1.
On estimation of optimal window size in m_ary algorithm in modular exponentiation and point multiplication;
模幂与点乘m_ary算法中窗口大小的最优化估计
2.
Implementation of ECC point multiplication with IP core;
椭圆曲线点乘IP核的设计与实现
3.
The point multiplication is the basic operation of any elliptic curve cryptosystem and, hence, it must be implemented efficiently.
点乘是椭圆曲线密码的基本操作,它的主要性能指标是运算高效性。
4)  dot product
点乘积
5)  floatingpoint multiply
浮点乘
6)  multiple scalar multiplication
多点乘
1.
Although there have been many SPA-resistant scalar multiplication algorithms,there are a few countermeasures for multiple scalar multiplication.
抗SPA攻击的点乘算法较多,但对于多点乘算法相关措施较少。
参考词条
补充资料：凹算子与凸算子


凹算子与凸算子
concave and convex operators

凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子，类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A，称为凹的(concave)(更确切地，在K上u。凹的)，如果 l)对任何的非零元x任K，下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。，这里u。是K的某个固定的非零元，以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。，al，月l>0，成立的x‘K，下面的关系成立二 A(tx))(l+，(x，t))tA(x)，00. 类似地，一个算子A称为今单(~ex)(更确切地，在K上“。凸的)，如果条件l)与2)满足，但不等式(*)用反向不等号代替，并且函数粉(x，t)<0. 一个典型的例子是yP‘KOH积分算子 通rx‘t、1二f天(t.:，x(s))山， G它的凹性与凸性分别由纯量函数介(t，s，。)关于变量u的凹性与凸性所确定.一个算子的凹性意味着它仅仅包含“弱”的非线性—随着锥中的元素的范数增加，算子的值“慢慢地”增加.一般说来，一个算子的凸性意味着，它包含“强”的非线性.由于这个理由，包含凹算子的方程在许多方面不同于包含凸算子的方程;前者的性质类似于相应的纯量方程，而不同于后者，后者关于正解的唯一性定理是不成立的.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。