/ 伦斯特拉椭圆曲线因式分解或椭圆曲线因式分解方法（ECM）
伦斯特拉椭圆曲线因式分解或椭圆曲线因式分解方法（ECM）
伦斯特拉椭圆曲线因式分解或椭圆曲线因式分解方法（ECM）
ECM被认为是一种特殊用途的保理算法，因为它最适合寻找小因素。
目前，它仍然是不超过50至60位数的除数的最佳算法，因为其运行时间由最小因子p的大小决定，而不是由要被考虑的数n的大小决定。
通常，ECM用于从具有许多因素的非常大的整数中去除小因素;如果剩余的整数仍然是复合的，那么它只有很大的因素，并且使用通用技术来分解。
迄今为止使用ECM发现的最大因素有83位十进制数字，并于2013年9月7日由R.Propper发现。
[1]增加测试曲线的数量可以提高找到因子的几率，但它们与数字数量的增加不成线性关系。
本软件ID:10401530
ECM被认为是一种特殊用途的保理算法，因为它最适合寻找小因素。
目前，它仍然是不超过50至60位数的除数的最佳算法，因为其运行时间由最小因子p的大小决定，而不是由要被考虑的数n的大小决定。
通常，ECM用于从具有许多因素的非常大的整数中去除小因素;如果剩余的整数仍然是复合的，那么它只有很大的因素，并且使用通用技术来分解。
迄今为止使用ECM发现的最大因素有83位十进制数字，并于2013年9月7日由R.Propper发现。
[1]增加测试曲线的数量可以提高找到因子的几率，但它们与数字数量的增加不成线性关系。
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