톰-쿡 알고리즘

**톰–쿡 알고리즘**()은 안드레이 톰과 스테픈 쿡이 제안한 곱셈 알고리즘으로 큰 두 정수를 곱할 때 사용된다.

톰-쿡 알고리즘에서는 큰 정수 *a*와 *b*를 곱하기 위해, 두 수를 작은 조각으로 나눈다. 조각의 수를 *k*라고 할때, *k*가 커질수록 곱셈의 내부 연산법은 복잡해지지만, 전체 시간 복잡도는 낮아진다. 이 곱셈 방법은 나눠진 각각의 조각에 대해서도 다시 적용할 수 있기 때문에, 조각이 작아질때까지 재귀적으로 사용할 수 있다.

톰-3 알고리즘은 *k*가 3일 경우를 가리키며, 9번의 곱셈을 5번으로 단축시켜, Θ(*n*log(5)/log(3)), 즉 Θ(*n*1.465) 시간 안에 곱셈을 완료한다. 일반적으로 톰-*k* 알고리즘은 Θ(*c*(*k*)&nbsp;*n<sup>e</sup>*) 시간에 수행될 수 있다. 여기서 *e* = log(2*k*&nbsp;−&nbsp;1) / log(*k*), *n<sup>e</sup>*은 조각들 간의 곱셈에 걸리는 시간, *c*는 덧셈이나 뺄셈, 혹은 작은 상수와의 곱셈에 걸리는 시간을 뜻한다. 카라슈바 알고리즘은 톰-쿡 알고리즘에서 *k*가 2인 특별한 경우로, 4번의 곱셈을 3번으로 줄여 Θ(*n*log(3)/log(2)) 시간 안에 수행된다. *k*가 1인 경우는 일반적인 곱셈 알고리즘과 동일해지며 시간 복잡도는 Θ(*n*2)가 된다.

*k*값을 증가시켜서 *e*값을 거의 1에 가깝게 낮출수 있지만, 이 경우 *c*의 값이 급속하게 커져 소용이 없다. 이런 부가적인 연산 때문에 톰-쿡 알고리즘은 작은 정수의 곱셈에 적용하면 일반 곱셈법보다 느려지기에 이 알고리즘은 적당히 큰 정수에 사용되며, 정수 크기가 훨씬 더 커질 경우는 시간복잡도가 Θ(*n*&nbsp;log&nbsp;*n*&nbsp;log&nbsp;log&nbsp;*n*)인 쇤하게-슈트라센 알고리즘이더빠 르게 된다.

톰은 1963년에 처음 이 알고리즘을 제시하였고, 쿡은 1966년에 그의 박사 논문에서 이 알고리즘을 개량시켰다.

## 상세

이 단락은 톰-*k* 알고리즘이 어떻게 작동하는지를 간략하게 설명한다. 알고리즘은 크게 5단계를 거쳐 완료된다.

# 분할
# 평가
# 점별 곱셈
# 보간
# 합성

큰 정수를 구현하는데 있어서, 대개 위치 기수법으로 각 자리의 정수를 표현하는 방법이 자주 사용된다. 이 때의 밑을 *b*라고 하자. 이 예시에서는 *b* = 10000을 사용할 것이므로, 한 자리에는 4개의 10진 정수가 들어가게 된다. (실제 컴퓨터 구현에서는 연산의 효율성을 위해 *b*값으로 2의 거듭제곱이 사용된다.) 두 큰 정수를 다음과 같다고 하자.

물론 이 정수들은 톰-쿡 알고리즘을 사용하기엔 작아서, 그냥 일반 곱셈법이 훨씬 빠르다. 하지만 설명을 위해 이 값을 사용하도록 한다.

### 분할
첫번째 단계는 정수를 *k*개의 조각으로 자르기 위한 적절한 단위인 *B* = *b**i*를 찾는 것이다. 일반적으로 *i*는 다음과 같이 구할 수 있다.

:i = \max\{{\lfloor}{\lfloor}\log_b m{\rfloor}/k{\rfloor}, {\lfloor}{\lfloor}\log_b n{\rfloor}/k{\rfloor}\} + 1.

이 예제에서는 톰-3 알고리즘을 사용할 것이므로, *B* = *b*2 = 108가 된다. 이 B값을 단위로 *m*과 *n*을 자르면 *m**i*, *n**i*는 다음과 같이 될 것이다.

:
\begin{align}
m_2 & {} = 123456 \\
m_1 & {} = 78901234 \\
m_0 & {} = 56789012 \\
n_2 & {} = 98765 \\
n_1 & {} = 43219876 \\
n_0 & {} = 54321098
\end{align}


우리는 이 수를 계수로 하는 *k*−1차 다항식을 만들것이다.

:p(x) = m_2x^2 + m_1x + m_0 = 123456x^2 + 78901234x + 56789012 \, 
:q(x) = n_2x^2 + n_1x + n_0 =  98765x^2 + 43219876x + 54321098 \, 

다항식을 이렇게 정의하면 *p*(*B*)&nbsp;=&nbsp;*m*, *q*(*B*)&nbsp;=&nbsp;*n*이 된다. 이렇게 정의한 목적은 두 다항식의 곱인 *r*(*x*)&nbsp;=&nbsp;*p*(*x*)*q*(*x*)를 구하기 위해서이다. 즉 우리가 구하고자 하는 결과는 이 다항식에 *B*를 대입함으로써 얻을 수 있다. *r*(*B*)&nbsp;=&nbsp;*m*×*n*

*m*과 *n*을 일반적인 곱셈법으로 곱하면 (여기서는 3 조각으로 나누었으므로), 조각 간의 곱셈이 9번 필요하다. 하지만, *r*(*x*)는 2(*k*−1)차 다항식(*k*가 3이므로 4차 다항식)이므로, 2*k*−1개의 미지 계수를 구하기 위해서는 2*k*-1개의 방정식만 있으면 된다. 이 방정식은 선형 대수를 이용하여 간단한 방법으로 풀어낼 수 있으므로, 결과적으로 일반 곱셈법보다 적은 수의 곱셈을 사용하여 결과를 얻을 수 있게 된다.

만약 곱하는 두 수의 자리수가 다를 경우 *k*값을 *m*과 *n*에 따라 다르게 주는 것이 유용하다. *톰-2.5* 알고리즘에서는 *k**m* = 3 and *k**n* = 2 와 같은 값을 사용한다. 이 때의 *i*는 다음과 같이 구할 수 있다.

:i = \max\{{\lfloor}{\lceil}\log_b m{\rceil}/k_m{\rfloor}, {\lfloor}{\lceil}\log_b n{\rceil}/k_n{\rfloor}\}.

### 평가

앞서 언급했듯, 톰-쿡 알고리즘에서는 *r*(*B*)를 구하기 위해 *r*(*x*)의 각 계수를 구한다. 이 계수를 구하기 위해 적당한 *x*를 선정하여 *p*(*x*)와 *q*(*x*)의 값을 구한다. (*k*가 3인 경우 *r*(*x*)는 4차식이 되고, 미지계수는 5개이므로 총 5개의 지점을 구해야한다.) 간단한 계산을 위해 대개 *x*는 0이나 1, 2, &minus1, &minus2 등의 값을 넣는다.
특별한 지점으로 흔히 무한대로 표기하는 값이 있는데, 이는 극한 표기를 간단하게 적은 것으로 최고 차항의 계수를 뜻한다.

이 예제에서는 *x*에 0, 1, −1, −2, ∞을 넣어 계산해볼 것이다:

:
\begin{align}
p(0) & {} = m_0 + m_1(0) + m_2(0)^2 = m_0 \\
p(1) & {} = m_0 + m_1(1) + m_2(1)^2 = m_0 + m_1 + m_2 \\
p(-1) & {} = m_0 + m_1(-1) + m_2(-1)^2 = m_0 - m_1 + m_2 \\
p(-2) & {} = m_0 + m_1(-2) + m_2(-2)^2 = m_0 - 2m_1 + 4m_2 \\
p(\infty) & {} = m_2
\end{align}


*q*에 대해서도 마찬가지. 예시의 값을 실제로 대입하면 다음과 같다:

위에 보이는대로 결과값이 음수가 될 수도 있다.

다음과 같이 행렬로 간단하게 표현할 수 있다. 이 표현은 보간 과정에서도 유용하게 쓸 수 있다.

: 
\left(\begin{matrix}p(0) \\ p(1) \\ p(-1) \\ p(-2) \\ p(\infty)\end{matrix}\right) =
\left(\begin{matrix}
0^0 & 0^1 & 0^2 \\
1^0 & 1^1 & 1^2 \\
(-1)^0 & (-1)^1 & (-1)^2 \\
(-2)^0 & (-2)^1 & (-2)^2 \\
0 & 0 & 1
\end{matrix}\right)
\left(\begin{matrix}m_0 \\ m_1 \\ m_2\end{matrix}\right) =
\left(\begin{matrix}
1 &  0 & 0 \\
1 &  1 & 1 \\
1 & -1 & 1 \\
1 & -2 & 4 \\
0 &  0 & 1
\end{matrix}\right)
\left(\begin{matrix}m_0 \\ m_1 \\ m_2\end{matrix}\right).


#### 빠른 평가
평가 시 각 지점에서 중복되는 연산을 줄여 더 빠르게 계산하는 방법이 있다. 이 방법을 사용할 경우 덧셈/뺄셈의 수를 줄일 수 있다. 여기에서는 톰-3의 경우만 제시한다.

이 과정은 오직 5번의 덧셈/뺄셈이 필요하다. 이는 단순 계산보다 1회 적은 것이다.

### 점별 곱셈

두 다항식 *p*(*x*)와 *q*(*x*)를 통째로 곱하는 대신, 앞에서 구한 여러 개의 지점에 대해서 *p*(*a*)*q*(*a*)를 구한다. 이는 원래 목표였던 큰 정수끼리의 곱셈보다 훨씬 작은 수끼리의 연산이 된다. 게다가 점별 곱셈 과정에 톰-쿡 알고리즘을 재귀적으로 사용하여 실제로 곱하게 되는 수를 일반 곱셈법으로도 충분히 빠르게 곱할 수 있는 크기로 줄일 수 있다. 이 예시의 결과물은 다음과 같을 것이다.

이 과정이 가장 시간을 오래 잡아먹는 부분이다. 나머지 과정은 *m*과 *n*의 크기와 선형의 시간복잡도를 갖기만, 오직 이 과정만 그보다 큰 시간복잡도를 갖는다.

### 보간
이 과정은 전체 과정 중 가장 복잡한 과정으로, 위에서 구한 점별 곱셈 결과를 이용하여 다항식 *r*(*x*)의 미지계수를 구하는 과정이다.

: 
\begin{align}
\left(\begin{matrix}r(0) \\ r(1) \\ r(-1) \\ r(-2) \\ r(\infty)\end{matrix}\right) & {} =
\left(\begin{matrix}
0^0 & 0^1 & 0^2 & 0^3 & 0^4 \\
1^0 & 1^1 & 1^2 & 1^3 & 1^4 \\
(-1)^0 & (-1)^1 & (-1)^2 & (-1)^3 & (-1)^4 \\
(-2)^0 & (-2)^1 & (-2)^2 & (-2)^3 & (-2)^4 \\
0 & 0 & 0 & 0 & 1
\end{matrix}\right)
\left(\begin{matrix}r_0 \\ r_1 \\ r_2 \\ r_3 \\ r_4\end{matrix}\right) \\
 & {} =
\left(\begin{matrix}
1 &  0 & 0 &  0 & 0  \\
1 &  1 & 1 &  1 & 1  \\
1 & -1 & 1 & -1 & 1  \\
1 & -2 & 4 & -8 & 16 \\
0 &  0 & 0 &  0 & 1
\end{matrix}\right)
\left(\begin{matrix}r_0 \\ r_1 \\ r_2 \\ r_3 \\ r_4\end{matrix}\right).
\end{align}


이 행렬은 평가 과정에서 만들었던 행렬과 같은 방식으로 만들어진 것이다. 가우스 소거법을 통해 이 행렬의 역행렬을 구할수도 있지만, 이는 너무 느리다. 하지만 우리가 앞서 고른 지점이 0, 1, &minus1, 2, &minus2 등으로 단순하므로 복잡한 계산과정 없이 행렬을 풀어낼 수 있다.

: 
\begin{align}
\left(\begin{matrix}r_0 \\ r_1 \\ r_2 \\ r_3 \\ r_4\end{matrix}\right) & {} =
\left(\begin{matrix}
1 &  0 & 0 &  0 & 0  \\
1 &  1 & 1 &  1 & 1  \\
1 & -1 & 1 & -1 & 1  \\
1 & -2 & 4 & -8 & 16 \\
0 &  0 & 0 &  0 & 1
\end{matrix}\right)^{-1}
\left(\begin{matrix}r(0) \\ r(1) \\ r(-1) \\ r(-2) \\ r(\infty)\end{matrix}\right) \\
&  {} =
\left(\begin{matrix}
  1  &  0  &  0  &   0  &  0 \\
 1/2 & 1/3 & -1  &  1/6 & -2 \\
 -1  & 1/2 & 1/2 &   0  & -1 \\
-1/2 & 1/6 & 1/2 & -1/6 &  2 \\
  0  &  0  &  0  &   0  &  1
\end{matrix}\right)
\left(\begin{matrix}r(0) \\ r(1) \\ r(-1) \\ r(-2) \\ r(\infty)\end{matrix}\right).
\end{align}


이제 남은 과정들은 모두 행렬-벡터 간의 곱셈이다. 행렬에 분수가 들어있지만, 그 결과는 정수로 나온다. 그렇기에 이 과정은 정수 간의 덧셈/뺄셈과 작은 상수를 곱하고 나누는 연산만 가지고 수행할 수 있다. 하지만 이 과정을 효율적으로 짜는 것은 쉽지 않은 일이다. 여기에서는 톰-3 알고리즘의 효율적인 방법을 소개한다.

이제 다항식 *r*(*x*)의 모든 계수를 알게 되었다:

: 
\begin{align}
r(x) & {} = 3084841486175176 \\
     & {} \quad + 6740415721237444x \\
     & {} \quad + 3422416581971852x^2 \\
     & {} \quad + 13128433387466x^3 \\
     & {} \quad + 12193131840x^4.
\end{align}


만약 두 정수의 크기가 다르거나, 평가 지점이 다르다면 이 행렬 계산식 역시 달라질 것이다. 하지만 이는 사전에 계산될 수 있는 부분이므로 미리 효율적으로 작성해 둘 수 있다.

### 합성

최종적으로 다항식 *r*(*x*)에 *B*를 대입하여 결과를 얻어낼 수 있다. 여기서 b = 104였으므로, B = b2 = 108이다.

위 결과가 1234567890123456789012와 987654321987654321098의 곱이다.

## ''k''값에 따른 보간 행렬

*k*값에 따른 보간 행렬을 몇 가지 정리해두었다.

### 톰-1
톰-1 (*k**m* = *k**n* = 1)은 1개의 지점만을 필요로 한다. 여기서는 0을 잡았다. 사실 이는 일반 곱셈알고리즘과 동일하다:

: \left(\begin{matrix}1\end{matrix}\right)^{-1} = 
\left(\begin{matrix}1\end{matrix}\right).

### 톰-1.5
톰-1.5 (*k**m* = 2, *k**n* = 1)는 2개의 지점을 필요로 한다. 여기서는 0과 ∞를 잡았다. 보간 행렬은 단위행렬과 동일하다:

: \left(\begin{matrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{matrix}\right)^{-1} =
\left(\begin{matrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{matrix}\right).

### 톰-2
톰-2 (*k**m* = 2, *k**n* = 2)은 3개의 지점을 필요로 하고, 대개 0, 1, ∞를 잡는다. 이는 카라슈바 알고리즘과 동일하다:

: \left(\begin{matrix}
1 & 0 & 0 \\
1 & 1 & 1 \\
0 & 0 & 1
\end{matrix}\right)^{-1} =
\left(\begin{matrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & -1 \\
0 & 0 & 1
\end{matrix}\right).

### 톰-2.5
톰-2.5 (*k**m* = 3, *k**n* = 2)는 4개의 평가지점을 필요로 한다. 여기에서는 0, 1, -1, ∞를 잡았다:

: \left(\begin{matrix}
1 &  0 & 0 &  0 \\
1 &  1 & 1 &  1 \\
1 & -1 & 1 & -1 \\
0 &  0 & 0 &  1
\end{matrix}\right)^{-1} =
\left(\begin{matrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 1/2 & -1/2 & -1 \\
-1 & 1/2 & 1/2 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{matrix}\right).

## 각주


## 참고 문헌
* 커누스. *[[컴퓨터 프로그래밍의 예술]]*, 제 2권. 1997. 섹션 4.3.3.A: Digital methods, 294쪽.
* R. Crandall & C. Pomerance. *Prime Numbers – A Computational Perspective*. Second Edition, Springer, 2005. Section 9.5.1: Karatsuba and Toom–Cook methods, 473쪽.
* M. Bodrato. *[http://bodrato.it/toom-cook/ Toward Optimal Toom–Cook Multiplication...]*. In WAIFI'07, Springer, 2007.

## 외부 링크

*  톰-쿡 알고리즘에 관한 GMP의 문서
*  톰-쿡 알고리즘에 대한 간략한 설명

분류:컴퓨터 산술 알고리즘
분류:곱셈