整数乘法在密码学和计算理论中至关重要，但现有工具并不专注于低于 n log n 的算法。
一个网络版或桌面应用可以让研究人员输入数字，选择算法，并通过中间步骤的可视化来评估性能。
大学和密码学公司会为此付费，因为它能加速算法研究和优化工作。
MVP 可以是一个简单的 Python 脚本，并集成 Jupyter notebook 进行可视化。
主要风险在于受众规模小——大多数开发者只使用标准库。
快速整数乘法研究工具
构建一个专门的计算器，供研究人员测试和比较低于 n log n 复杂度的整数乘法算法。面向学术界和密码学社区。
为什么是现在
密码学进步和硬件优化需要更快的乘法方法，近期理论界对突破 n log n 瓶颈表现出兴趣。
- 做给谁
- 算法研究员和密码学家
- 商业模式
- 面向机构的高级功能
- 投入量级
- 几周