【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia 'GNFS' em C++

Sat, 05 Sep 2026 13:04:59 +0900

【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia “GNFS” em C++

A criptografia RSA, que sustenta a internet moderna, baseia-se na crença matemática de que “é virtualmente impossível para os computadores atuais fatorar números compostos gigantescos”.

No entanto, a humanidade nunca desistiu. Atualmente, existe o mais forte e avançado algoritmo da humanidade para a fatoração de grandes números primos em computadores clássicos (não quânticos). É o “General Number Field Sieve (GNFS - Crivo Geral do Corpo de Números)”.

Neste artigo, publicaremos o código de implementação completo que modela estritamente a lógica de computação mais avançada do GNFS em C++ (usando os inteiros de multiprecisão boost::multiprecision da biblioteca Boost), e explicaremos minuciosamente as profundezas da “teoria algébrica dos números” por trás dele.

Por favor, aproveite os mistérios da matemática e a força bruta da ciência da computação que os domina, juntamente com o código-fonte.

1. Framework de Lógica GNFS Avançado (Código Fonte Completo)

Primeiro, apresentaremos o quadro geral da implementação C++ do GNFS que explicaremos desta vez. Embora o GNFS real (como o CADO-NFS) seja um enorme sistema distribuído que abrange centenas de milhares de linhas, este código extrai e modela as “5 pipelines (fases) essenciais” que compõem o GNFS no design de classes, na configuração mínima, sem perder seu significado matemático.

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#include <chrono>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>

// Usando inteiros de multiprecisão do Boost.Multiprecision
using namespace boost::multiprecision;

// ============================================================================
// [SOTA GNFS] Framework Lógico Avançado do General Number Field Sieve (Crivo Geral do Corpo de Números)
//
// Este código modela estritamente os 5 pipelines avançados do GNFS usados
// no CADO-NFS etc., como o design de classes C++ (Boost).
// ============================================================================

struct Relation {
 int64_t a;
 int64_t b;
 std::vector<uint32_t> rational_primes;
 std::vector<uint32_t> algebraic_primes;
};

// ============================================================================
// Fase 1: Polynomial Selection (Seleção Polinomial - Algoritmo de KleinJung)
// ============================================================================
class PolynomialSelector {
public:
 int degree;
 std::vector<cpp_int> f; // Polinômio do lado algébrico f(x)
 std::vector<cpp_int> g; // Polinômio do lado racional g(x) = x - m
 cpp_int m;

 PolynomialSelector(int d) : degree(d) {}

 // Geração do polinômio inicial baseado na expansão base-m (Na realidade, usa a redução de base reticulada LLL, que é mais avançada)
 void select(const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Fase 1] Seleção Polinomial (Grau " << degree << ") iniciando..." << std::endl;
 // Expansão base-m simples (grau d)
 // m = N^(1/d)
 cpp_int N_copy = N;
 m = 1;
 // Aproximação simples de m (Aproximação sem usar as funções do Boost)
 cpp_int low = 1, high = N;
 while (low <= high) {
 cpp_int mid = low + (high - low) / 2;
 cpp_int p = 1;
 for(int i=0; i<degree; ++i) p *= mid;
 if (p <= N) { m = mid; low = mid + 1; }
 else { high = mid - 1; }
 }

 f.resize(degree + 1);
 cpp_int temp = N;
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }

 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m

 std::cout << " -> m = " << m << std::endl;
 std::cout << " -> f(x) = ";
 for(int i = degree; i >= 0; --i) {
 std::cout << f[i] << "x^" << i << (i > 0 ? " + " : "");
 }
 std::cout << "\n[Fase 1] Concluída." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 2: Lattice Sieving (Crivo de Reticulado)
// ============================================================================
// Nos últimos anos, em vez de Line Sieve (Crivo de Linha), o Special-q Lattice Sieving (Crivo de Reticulado q Especial)
// de Franke-Kleinjung e outros é o padrão de fato.
class LatticeSieve {
 uint32_t rational_bound;
 uint32_t algebraic_bound;
 std::vector<uint32_t> rational_fb;
 std::vector<uint32_t> algebraic_fb;

public:
 LatticeSieve(uint32_t rb, uint32_t ab) : rational_bound(rb), algebraic_bound(ab) {}

 void generate_factor_bases() {
 std::cout << "[Fase 2] Gerando Bases de Fator (Limite Racional: " << rational_bound << ", Limite Algébrico: " << algebraic_bound << ")" << std::endl;
 // (Omitido) Na realidade, ele gera números primos e restringe usando o símbolo de Legendre etc.
 }

 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 std::cout << "[Fase 2] Special-q Lattice Sieving ativo..." << std::endl;
 std::vector<Relation> relations;
 // Implementação simulada: O crivo de reticulado real varre centenas de GB de espaço de memória em unidades de bloco.
 // Mapeia o par (a, b) para a grade para cada primo especial q (a = i*q + j*...) e
 // executa um sieve (crivo) que maximiza a eficiência do cache ao limite.

 // Adicionando uma relação simulada para fins de demonstração
 Relation r; r.a = 17; r.b = 3;
 r.rational_primes = {2, 5};
 r.algebraic_primes = {3, 7};
 relations.push_back(r);

 std::cout << "[Fase 2] Encontradas " << relations.size() << " relações." << std::endl;
 return relations;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 3: Filtering (Expurgo de Singularidades e Fusão de Cliques)
// ============================================================================
class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Fase 3] Filtrando Relações..." << std::endl;
 // 1. Singleton removal (Remoção de relações com números primos que aparecem apenas uma vez)
 // 2. Clique merging (Fusão de relações para tornar uma matriz esparsa em uma matriz densa)
 // Na verdade, comprime matrizes de centenas de milhões de linhas em alguns milhões usando algoritmos como Union-Find.
 std::cout << "[Fase 3] Tamanho da matriz reduzido idealmente." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 4: Linear Algebra over GF(2) (Método Block Wiedemann)
// ============================================================================
class LinearAlgebraGF2 {
public:
 // Em ambientes de supercomputadores recentes, o Método Block Wiedemann (Implementação de Coppersmith)
 // é usado como a tecnologia mais avançada porque é mais adequado para computação distribuída
 // do que o Método Block Lanczos.
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Fase 4] Algoritmo de Block Wiedemann sobre GF(2) iniciando..." << std::endl;
 // Repete a operação de produto da matriz esparsa e vetor,
 // e encontra vários vetores de solução (kernel) em que M * x = 0 mod 2.

 std::vector<std::vector<int>> dependencies; // Lista de dependências
 // Dados simulados
 dependencies.push_back({0});

 std::cout << "[Fase 4] Encontradas " << dependencies.size() << " dependências lineares (quadrados perfeitos)." << std::endl;
 return dependencies;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 5: Algebraic Square Root (Raiz Quadrada Algébrica)
// ============================================================================
class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(const std::vector<Relation>& relations, const std::vector<int>& dep, const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Fase 5] Computação da Raiz Quadrada Algébrica..." << std::endl;

 // 1. Cálculo da raiz quadrada V no lado racional (Operação de inteiro simples)
 cpp_int V = 1;
 // V = sqrt( prod(a - bm) ) mod N

 // 2. Cálculo da raiz quadrada gamma no lado algébrico (Método de Montgomery, etc.)
 // Obtém o elemento gamma do enorme corpo algébrico O_K e o mapeia para o mundo real com o homomorfismo phi
 // Y = phi(gamma) mod N
 cpp_int Y = 1;

 // Pressupõe que sequências de Caracteres Quadráticos (Quadratic Characters)
 // foram adicionadas nas Fases 2 e 4 para evitar a obstrução (Obstruction) do grupo de classes de ideais e o grupo de unidades.

 std::cout << " -> Mapa de homomorfismo phi aplicado." << std::endl;
 std::cout << "[Fase 5] Calculando GCD(V - Y, N)..." << std::endl;

 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)

 if (factor > 1 && factor < N) {
 std::cout << "\n================================================================" << std::endl;
 std::cout << "[SUCESSO] Fator não trivial encontrado: " << factor << std::endl;
 std::cout << " Outro fator: " << N / factor << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 } else {
 std::cout << "[FALHA] Solução trivial. Tentando próxima dependência..." << std::endl;
 }
 }
};

// ============================================================================
// Main Execution Pipeline (Pipeline de Execução Principal)
// ============================================================================
int main() {
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 std::cout << " [SOTA GNFS] Motor do General Number Field Sieve (Boost C++) " << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;

 // O grande número composto N que queremos fatorar, como RSA-270
 cpp_int N("233108530344407544527637656910680524145619812480305449042948611968495918245135782867888369318577116418213919268572658314913060672626911354027609793166341626693946596196427744273886601876896313468704059066746903123910748277606548649151920812699309766587514735456594993207");

 // Grau do polinômio (Normalmente, de 5º a 6º grau é selecionado para números com mais de 130 dígitos)
 int degree = 6;

 // Inicializando pipelines
 PolynomialSelector poly_select(degree);
 LatticeSieve sieve(10000000, 20000000); // Na realidade, os limites são dezenas de milhões a centenas de milhões
 Filter filter;
 LinearAlgebraGF2 linalg;
 AlgebraicSquareRoot sqrt_step;

 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();

 // 1. Seleção Polinomial
 poly_select.select(N);

 // 2. Processamento do Sieve (Crivo)
 sieve.generate_factor_bases();
 std::vector<Relation> relations = sieve.sieve(poly_select);

 // 3. Filtragem (Compressão de Matriz)
 filter.reduce_matrix(relations);

 // 4. Álgebra Linear (Busca de espaço nulo (Nullspace) em GF(2))
 std::vector<std::vector<int>> dependencies = linalg.solve_nullspace(relations);

 // 5. Cálculo da Raiz Quadrada Algébrica e GCD
 for (const auto& dep : dependencies) {
 sqrt_step.compute_and_factor(relations, dep, N);
 }

 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> elapsed = end_time - start_time;
 std::cout << "\n[Sistema] Pipeline GNFS Avançado concluído em " << elapsed.count() << " segundos." << std::endl;

 return 0;
}

Então, como este código quebra os muros da criptografia? Explicaremos detalhadamente a matemática avançada e os algoritmos precisos para cada uma das 5 fases.

2. Objetivo Final do GNFS: $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

O objetivo da maioria dos algoritmos modernos de fatoração de grandes números, não apenas o GNFS, é encontrar um par não trivial $(X, Y)$ que satisfaça a seguinte congruência:

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

Esta fórmula significa que “o resto de $X^2$ e $Y^2$ quando divididos por $N$ é o mesmo”. Se reescrevermos isso, obtemos: $X^2 - Y^2 \equiv 0 \pmod N$ Em outras palavras, $(X-Y)(X+Y)$ é um múltiplo de $N$.

Se $X \not\equiv \pm Y \pmod N$ (uma solução não trivial), então haverá um “divisor comum maior que 1 e menor que $N$” entre $(X-Y)$ e $N$. Aqui, usando o algoritmo de Euclides para calcular $\gcd(X-Y, N)$ , os fatores primos de $N$ podem ser encontrados muito facilmente.

No entanto, encontrar esses $X$ e $Y$ é como procurar uma agulha em um palheiro. Portanto, o GNFS tem uma abordagem genial: criar dois mundos - “o mundo dos inteiros reais” e “o mundo dos corpos algébricos dos polinômios” - e distribuir a computação.

3. Fase 1: Seleção Polinomial (Polynomial Selection)

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class PolynomialSelector {
 // ...
 void select(const cpp_int& N) {
 // Cálculo de m = N^(1/d) e expansão base-m
 // ...
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }
 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m
 }
};

O primeiro passo do GNFS é criar os “polinômios mágicos” para fazer a ponte entre os dois mundos. Para um número muito grande $N$, escolhemos um número inteiro $m$. Normalmente o escolhemos de modo que $m \approx N^{1/d}$ (no código, assumimos um polinômio de grau $d=6$).

Em seguida, o $N$ é expandido na base $m$, e esses coeficientes são usados para construir um polinômio $f(x)$.

$$N = c_d m^d + c_{d-1} m^{d-1} + \dots + c_1 m + c_0$$ $$f(x) = c_d x^d + c_{d-1} x^{d-1} + \dots + c_1 x + c_0$$

Este polinômio $f(x)$ tem uma propriedade muito importante: “Se substituirmos $x$ por $m$, o resultado será exatamente $N$ ($f(m) = N$)” . Em outras palavras, $f(m) \equiv 0 \pmod N$. O polinômio do lado racional é definido como $g(x) = x - m$.

Com isso, “o mundo do corpo algébrico $\mathbb{Z}[\alpha]$” governado pela raiz $\alpha$ de $f(x)=0$, e “o mundo dos números racionais (inteiros) $\mathbb{Z}$” estão fortemente ligados pelo “mapa de homomorfismo de anel” $x \to m$.

No CADO-NFS mais avançado, usa-se o algoritmo de KleinJung ou o algoritmo de redução de base de reticulado LLL para passar meses procurando o “polinômio mais conveniente $f(x)$” cujos coeficientes não são extremamente grandes e em que os números primos são mais propensos a aparecer (lisos) nas etapas subsequentes.

4. Fase 2: Crivo de Reticulado $q$ Especial (Special-q Lattice Sieving)

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class LatticeSieve {
 // ...
 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 // ...
 // Mapeia os pares (a, b) para reticulados baseados em cada número primo especial q
 // e executa o sieve (crivo) de forma muito eficiente usando a memória cache.
 // ...
 }
};

Com os dois mundos prontos, o próximo passo é procurar “números lisos” (números compostos apenas por números primos pequenos) em ambos os mundos. Geramos inúmeros pares de inteiros $(a, b)$ e calculamos os dois valores a seguir:

Valor racional: $a - bm$
Norma algébrica: $b^d f(a/b)$

O objetivo do GNFS é coletar de dezenas a centenas de milhões desses “pares (Relação) em que os valores dos lados racional e algébrico podem ser completamente decompostos em fatores primos pequenos” .

No GNFS inicial, era usado o “Line Sieve” (Crivo de Linha), no qual $(a, b)$ são alinhados em um plano $xy$ e sequencialmente divididos por números primos da borda. Mas esse método apresentava a fraqueza de ser muito lento por acessar memórias espalhadas causando muitos erros de cache.

Por isso, na vanguarda, utiliza-se a técnica “Crivo de Reticulado $q$ Especial (Special-q Lattice Sieve)”. Isso fixa um número primo consideravelmente grande $q$ e visa calcular apenas “os pares $(a, b)$ nos quais o valor algébrico é sempre divisível por $q$”. Os $(a, b)$ que satisfazem essa condição formam uma “Lattice” (Reticulado) no plano. Então, a largura do salto dos endereços de memória a calcular torna-se constante, o que se adapta perfeitamente aos caches L1/L2 da CPU. Graças a essa introdução do Crivo de Reticulado, a velocidade de computação do GNFS aumentou drasticamente.

5. Fase 3: Filtragem (Filtering)

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class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 // 1. Singleton removal (Remoção de relações com números primos que aparecem apenas uma vez)
 // 2. Clique merging (Fusão de relações para tornar uma matriz esparsa em uma matriz densa)
 }
};

Na Fase 2, as relações coletadas ao longo de meses por computadores em todo o mundo somam centenas de milhões. No entanto, se inserirmos isso como está no próximo passo de “resolução do sistema de equações” (cálculo de matriz), a memória dos supercomputadores falhará.

Portanto, ocorre um processo de supercompressão de matriz chamado Filtering (Filtragem) .

Singleton removal (Expurgo de singularidades): Suponha que um número primo enorme $p$ apareça “apenas uma vez” entre as centenas de milhões de relações. Nosso objetivo é “tornar o expoente de todos os números primos um número par (múltiplo de 2)”; os números primos que aparecem apenas uma vez nunca podem ser tornados pares. Portanto, a relação que inclui aquele número primo é imediatamente removida (expurgada) como “lixo sem utilidade”. Quando isso acontece em cadeia, os dados que antes eram de centenas de milhões de linhas são sistematicamente reduzidos.
Clique merging (Fusão de cliques): Ao cruzar e somar relações que compartilham um número primo em comum, diminuímos o número de linhas e, simultaneamente, transformamos a matriz esparsa (cheia de zeros) numa matriz mais densa (método semelhante à busca de cliques na teoria dos grafos).

Com essas otimizações, a gigantesca matriz esparsa é comprimida a um tamanho possível de calcular.

6. Fase 4: Álgebra Linear em GF(2) (Método Block Wiedemann)

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class LinearAlgebraGF2 {
public:
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 // Repete a operação de produto da matriz esparsa e vetor,
 // e encontra vários vetores de solução (kernel) em que M * x = 0 mod 2.
 }
};

Finalmente, a essência do quebra-cabeça. Multiplicamos as relações recolhidas buscando as “combinações que tornam o expoente de todos os fatores primos par” .

Em termos matemáticos, isso equivale a encontrar um vetor de solução $x$ (espaço nulo / kernel) onde, utilizando uma matriz gigante $M$ com elementos sendo o expoente de cada número primo no “par ou ímpar (ou seja, 0 ou 1)” e um vetor $x$ que diz quais relações usar, temos: $M \cdot x \equiv 0 \pmod 2$

É necessário resolver equações simultâneas de uma matriz de milhões de linhas por milhões de colunas. O uso tradicional do método de eliminação de Gauss levaria $O(N^3)$ em tempo de cálculo e não acabaria antes do fim do universo.

Por esse motivo, as implementações de ponta utilizam o “Método de Block Wiedemann”. Esse método aproveita que a matriz $M$ é “extremamente esparsa (quase totalmente zeros)” para obter a solução multiplicando iterativamente matrizes por vetores. É um tipo de método do subespaço de Krylov. Diferente do antigo Block Lanczos, o método Block Wiedemann pode particionar totalmente o processo computacional entre vários clusters, tornando seu uso extremamente valioso em clusters modernos e em sistemas paralelos de computação distribuída (cloud e supercomputadores).

7. Fase 5: Raiz Quadrada Algébrica (Algebraic Square Root) e o Colapso Criptográfico

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class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(...) {
 // 1. Cálculo da raiz quadrada V no lado racional
 cpp_int V = 1;

 // 2. Cálculo da raiz quadrada gamma no lado algébrico
 cpp_int Y = 1;

 // ...
 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)
 }
};

Pelo cálculo matricial na Fase 4, adquirimos o “conjunto de relações $S$ cujos expoentes de todos os fatores primos formam um expoente par quando multiplicados juntos”. Isto possibilita construir o “quadrado perfeito” em ambos os mundos: o lado racional e o lado algébrico.

No lado racional, o cálculo é uma simples multiplicação de números inteiros, por isso é simples calcular sua raiz quadrada $V$.

$$V^2 = \prod_{S} (a - bm)$$

Porém, o real pesadelo encontra-se no “lado algébrico”. No mundo do corpo algébrico $\mathbb{Z}[\alpha]$, dado que a unicidade da fatoração em primos não é mantida, realizávamos cálculos usando ideais. A garantia dada pelo cálculo matricial era “apenas que seria o quadrado de um ideal, e não garantia que seria o quadrado de um elemento ($\gamma^2$)”.

Deste modo, surge uma imensa barreira provinda da teoria algébrica dos números, as chamadas “Obstrução do grupo de classes de ideais” e a “Obstrução do grupo das unidades”. No GNFS, usamos a mágica do “Caracter Quadrático (Quadratic Characters)” para quebrar essa parede. Inserimos sorrateiramente várias colunas de símbolos residuais quadráticos (símbolos de Legendre) na matriz da Fase 4 para uma dezena de números ideais primos, de forma que a chance de as obstruções sumirem aumente brutalmente, e que assim, garantam finalmente “o autêntico quadrado de um elemento $\gamma^2$”.

Em seguida, calcula-se o $\gamma$ (raiz quadrada algébrica) usando algoritmos complexos, como o método de Montgomery.

Por último, fazemos a raiz algébrica $\gamma$ sofrer um “warp” para o mundo verdadeiro usando o mapa de homomorfismo de anéis $\phi$ (substituindo $x$ por $m$) para encontrar $Y$. Quando colocamos o $V$ do lado racional para ser o $X$, a equação absoluta cobiçada está finalmente perfeita.

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

O restante é somente resolver o $\gcd(X-Y, N)$. Em milissegundos o processo acaba e exibe o fator não trivial impresso na tela. Nesse instante, a criptografia impenetrável RSA é inteiramente derrubada.

Conclusão

O GNFS não é só uma técnica de programação. Trata-se de forçar as “profundezas da matemática pura” como álgebra abstrata, teoria dos anéis e os grupos de classe ideal através do poder colossal da “engenharia extrema”, como arquitetura de computadores distribuída em supercomputadores, além de otimizações de cache; um pilar glorioso da mente humana.

Por trás de transações por cartão de crédito ou simples chats do dia-a-dia, encontra-se esta astronômica barreira defensiva construída através do poderio e batalha da matemática.

Espero que compreendam que, na retaguarda dos fortes algoritmos criptográficos, existe um “romance dos computadores com a matemática” oculto neste simples framework em C++.

Como habilitar KaTeX (exibição de fórmulas no estilo LaTeX) no hugo

Fri, 31 Mar 2023 23:11:26 +0900

O que é KaTeX

KaTeX é uma biblioteca javascript para exibir fórmulas no estilo LaTeX em HTML.

Especificamente, você pode exibir fórmulas como a abaixo.

$$f(x) = x^2 + x + 41$$

Parece haver outras bibliotecas de exibição de fórmulas no estilo LaTeX, mas o KaTeX tem a reputação de ser simples e rápido.

Como introduzir no hugo

Crie um novo layouts/partials/math.html na hierarquia de pastas do hugo.

O conteúdo deve ser o seguinte.

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<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.4/dist/katex.min.css" integrity="sha384-vKruj+a13U8yHIkAyGgK1J3ArTLzrFGBbBc0tDp4ad/EyewESeXE/Iv67Aj8gKZ0" crossorigin="anonymous">
<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.4/dist/katex.min.js" integrity="sha384-PwRUT/YqbnEjkZO0zZxNqcxACrXe+j766U2amXcgMg5457rve2Y7I6ZJSm2A0mS4" crossorigin="anonymous"></script>
<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.4/dist/contrib/auto-render.min.js" integrity="sha384-+VBxd3r6XgURycqtZ117nYw44OOcIax56Z4dCRWbxyPt0Koah1uHoK0o4+/RRE05" crossorigin="anonymous"></script>
<script>
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function() {
 renderMathInElement(
 document.body,
 {
 delimiters: [
 {left: "$$", right: "$$", display: true},
 {left: "\\[", right: "\\]", display: true},
 {left: "$", right: "$", display: false},
 {left: "\\(", right: "\\)", display: false}
 ]
 });
 });
</script>

Em seguida, adicione o código abaixo ao arquivo existente layouts/partials/extend_head.html.

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{{ if or .Params.math .Site.Params.math }}
{{ partial "math.html" . }}
{{ end }}

Agora você está pronto para usar o KaTeX.

Você pode habilitar o KaTeX adicionando math: true ao front matter da página.

Tudo o que resta é escrever a fórmula no estilo LaTeX no corpo do artigo da página.

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$$ e^{i \pi} = -1 $$

Ao escrever como acima, será exibido como abaixo.

$$ e^{i \pi} = -1 $$

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