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1 First of all, let $f: \Bool^{{\mathsf{N}}} \rightarrow \Bool^{{\mathsf{N}}}$.
2 It has been shown~\cite[Theorem 4]{bcgr11:ip} that 
3 if its iteration graph $\Gamma(f)$ is strongly connected, then 
4 the output of $\chi_{\textit{14Secrypt}}$ follows 
5 a law that tends to the uniform distribution 
6 if and only if its Markov matrix is a doubly stochastic one.
7 In~\cite[Section 4]{DBLP:conf/secrypt/CouchotHGWB14},
8 we have presented a general scheme which generates 
9 function with strongly connected iteration graph $\Gamma(f)$ and
10 with doubly stochastic Markov probability matrix.
11
12 Basically, let us consider the ${\mathsf{N}}$-cube. Let us next 
13 remove one Hamiltonian cycle in this one. When an edge $(x,y)$ 
14 is removed, an edge $(x,x)$ is added. 
15
16 \begin{xpl}
17 For instance, the iteration graph $\Gamma(f^*)$ 
18 (given in Figure~\ref{fig:iteration:f*}) 
19 is the $3$-cube in which the Hamiltonian cycle 
20 $000,100,101,001,011,111,$ $110,010,000$ 
21 has been removed.
22 \end{xpl}
23
24 We  have first proven the following result, which 
25 states that the ${\mathsf{N}}$-cube without one
26 Hamiltonian cycle 
27 has the awaited property with regard to the connectivity.
28
29 \begin{thrm}
30 The iteration graph $\Gamma(f)$ issued from
31 the ${\mathsf{N}}$-cube where an Hamiltonian 
32 cycle is removed, is strongly connected.
33 \end{thrm}
34
35 Moreover, when all the transitions have the same probability ($\frac{1}{n}$),
36 we have proven the following results:
37 \begin{thrm}
38 The Markov Matrix $M$ resulting from the ${\mathsf{N}}$-cube in
39 which an Hamiltonian 
40 cycle is removed, is doubly stochastic.
41 \end{thrm}
42
43 Let us consider now a ${\mathsf{N}}$-cube where an Hamiltonian 
44 cycle is removed.
45 Let $f$ be the corresponding function.
46 The question which remains to be solved is:
47 \emph{can we always find $b$ such that $\Gamma_{\{b\}}(f)$ is strongly connected?}
48
49 The answer is indeed positive. Furthermore, we have the following results which are stronger
50 than previous ones. 
51 \begin{thrm}
52 There exists $b \in \Nats$ such that $\Gamma_{\{b\}}(f)$ is complete.
53 \end{thrm}
54 \begin{proof}
55 There is an arc $(x,y)$ in the 
56 graph $\Gamma_{\{b\}}(f)$ if and only if $M^b_{xy}$ is positive
57 where $M$ is the Markov matrix of $\Gamma(f)$.
58 It has been shown in~\cite[Lemma 3]{bcgr11:ip}  that $M$ is regular.
59 Thus, there exists $b$ such that there is an arc between any $x$ and $y$.
60 \end{proof}
61
62 This section ends with the idea of removing a Hamiltonian cycle in the 
63 $\mathsf{N}$-cube. 
64 In such a context, the Hamiltonian cycle is equivalent to a Gray code.
65 Many approaches have been proposed as a way to build such codes, for instance 
66 the Reflected Binary Code. In this one and 
67 for a $\mathsf{N}$-length cycle, one of the bits is exactly switched 
68 $2^{\mathsf{N}-1}$ times whereas the other bits are modified at most 
69 $\left\lfloor \dfrac{2^{\mathsf{N-1}}}{\mathsf{N}-1} \right\rfloor$ times.
70 It is clear that the function that is built from such a code would
71 not provide a uniform output.  
72
73 The next section presents how to build balanced Hamiltonian cycles in the 
74 $\mathsf{N}$-cube with the objective to embed them into the 
75 pseudorandom number generator.
76
77 %%% Local Variables:
78 %%% mode: latex
79 %%% TeX-master: "main"
80 %%% ispell-dictionary: "american"
81 %%% mode: flyspell
82 %%% End: