]> AND Private Git Repository - hdrcouchot.git/blob - annexePreuveDistribution.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
ajout de compartif sauter marcher
[hdrcouchot.git] / annexePreuveDistribution.tex
1  
2 Considérons le lemme technique suivant:
3 \begin{lemma}\label{lem:stoc}
4 Soit $f: \Bool^{n} \rightarrow \Bool^{n}$, $\textsc{giu}(f)$ son graphe d'itérations, $\check{M}$ la matrice d'adjacence de $\textsc{giu}(f)$, et  $M$  la matrice 
5 $2^n\times 2^n$  définie par
6 $M = \frac{1}{n}\check{M}$.
7 Alors $M$ est une matrice stochastique régulière si et seulement si
8 $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
9 \end{lemma}
10
11 \begin{Proof}  
12 On remarque tout d'abord que $M$ 
13 est une matrice stochastique par construction.
14 Supposons $M$ régulière. 
15 Il existe donc  $k$ tel que $M_{ij}^k>0$ pour chaque $i,j\in \llbracket
16 1;  2^n  \rrbracket$. L'inégalité  $\check{M}_{ij}^k>0$  est alors établie.
17 Puisque $\check{M}_{ij}^k$ est le nombre de chemins de  $i$ à $j$ de longueur $k$
18 dans $\textsc{giu}(f)$ et puisque ce nombre est positif, alors 
19 $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
20
21 Réciproquement si $\textsc{giu}(f)$ 
22 est fortement connexe, alors pour tous les sommets $i$ et $j$, un chemin peut être construit pour atteindre  $j$  depuis $i$ en au plus $2^n$ étapes.
23 Il existe donc 
24 $k_{ij} \in \llbracket 1,  2^n \rrbracket$ tels que $\check{M}_{ij}^{k_{ij}}>0$.  
25 Comme tous les  multiples $l \times k_{ij}$ de $k_{ij}$ sont tels que 
26 $\check{M}_{ij}^{l\times  k_{ij}}>0$, 
27 on peut conclure que, si 
28 $k$ est le plus petit multiple commun de $\{k_{ij}  \big/ i,j  \in \llbracket 1,  2^n \rrbracket  \}$ alors
29 $\forall i,j  \in \llbracket  1, 2^n \rrbracket,  \check{M}_{ij}^{k}>0$. 
30 Ainsi, $\check{M}$ et donc $M$ sont régulières.
31 \end{Proof}
32
33 Ces résultats permettent formuler et de prouver le théorème suivant:
34
35 \begin{theorem}
36   Soit $f: \Bool^{n} \rightarrow \Bool^{n}$, $\textsc{giu}(f)$ son 
37   graphe d'itérations , $\check{M}$ sa matrice d'adjacence
38   et $M$ une matrice  $2^n\times 2^n$  définie comme dans le lemme précédent.
39   Si $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe, alors 
40   la sortie du générateur de nombres pseudo aléatoires détaillé par 
41   l'algorithme~\ref{CI Algorithm} suit une loi qui 
42   tend vers la distribution uniforme si 
43   et seulement si  $M$ est une matrice doublement stochastique.
44 \end{theorem}
45
46 \begin{Proof}
47   $M$ est une matrice stochastique régulière (Lemme~\ref{lem:stoc}) 
48   qui a un unique vecteur de probabilités stationnaire
49   (Théorème \ref{th}).
50   Soit $\pi$  défini par 
51   $\pi = \left(\frac{1}{2^n}, \hdots, \frac{1}{2^n} \right)$.
52   On a  $\pi M = \pi$ si et seulement si
53   la somme des valeurs de chaque colonne de $M$  est 1, 
54   \textit{i.e.} si et seulement si 
55   $M$ est  doublement  stochastique.
56 \end{Proof}
57
58
59
60 Montrons que
61 \begin{lemma}
62 $d$ est une distance sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$.
63 \end{lemma}
64
65
66 \begin{proof}
67  $d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}$ est la distance de Hamming.
68  Prouvons que  
69  $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}$ est aussi une distance;
70 $d$ sera ainsi une distance comme somme de deux distances.
71  \begin{itemize}
72 \item De manière évidente, $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s})\geqslant 0$, et si $s=\check{s}$, alors
73 $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s})=0$. 
74 Réciproquement si $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s})=0$, alors
75 $\forall k \in \mathds{N}, v^k=\check{v}^k$ d'après la définition de $d$.
76 Or les éléments entre les positions $p+1$ et  $p+n$ 
77 sont nules et correspondent à $|u^0-\check{u}^0|$, 
78 on peut conclure que $u^0=\check{u}^0$.
79 On peut étendre ce résultat aux $n \times \max{(\mathcal{P})}$ premiers 
80 bloc engendrant $u^i=\check{u}^i$, $\forall i \leqslant v^0=\check{v}^0$, 
81 et en vérifiant tous les  $n \times \max{(\mathcal{P})}$ blocs, $u=\check{u}$.
82  \item $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}$ est évidemment  symétrique 
83 ($d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s})=d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(\check{s},s)$). 
84 \item l'inégalité triangulaire est établie puisque la valeur absolue la vérifie
85 aussi.
86  \end{itemize}
87 \end{proof}
88
89
90
91 Montrons que: 
92 \begin{lemma}
93 Le graphe d'itération $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$ 
94 est fortement connexe si et seulement si 
95 la fonction $G_{f_u,\mathcal{P}}$ est topologiquement transitive sur
96 $(\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}},d)$. 
97 \end{lemma}\label{prop:trans}
98
99 \begin{proof}
100 Supposons tout d'abord que  $G_{f_u,\mathcal{P}}$ fortement connexe.
101 Soit $x=(e,(u,v)),\check{x}=(\check{e},(\check{u},\check{v})) 
102 \in \mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$ et $\varepsilon >0$.
103 On cherche un point $y$ dans une boule ouverte $\mathcal{B}(x,\varepsilon )$ 
104 et un nombre 
105 $n_0 \in \mathds{N}$ tels que $G_{f_u,\mathcal{P}}^{n_0}(y)=\check{x}$: 
106 Cette transitivité forte entrainera la propriété de transitivité classique.
107 On peut supposer que $\varepsilon <1$ sans perte de généralité.
108
109 Soit $(E,(U,V))$ les éléments de  $y$. Comme 
110 $y$ doit appartenir à $\mathcal{B}(x,\varepsilon)$ et  $\varepsilon < 1$,
111 $E$ est égal à $e$. 
112 Soit $k=\lfloor \log_{10} (\varepsilon) \rfloor +1$.
113 La distance $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}((u,v),(U,V))$ est inférieure à 
114 $\varepsilon$: les  $k$ premiers éléments de la partie décimale de 
115 $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}((u,v),(U,V))$ sont nuls.
116 Soit $k_1$ le plus petit entier tel que, si $V^0=v^0$, ...,  $V^{k_1}=v^{k_1}$,
117 alors $U^0=u^0$, ..., $U^{\sum_{l=0}^{k_1}V^l-1} = u^{\sum_{l=0}^{k_1}v^l-1}$.
118 Alors $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}((u,v),(U,V))<\varepsilon$.
119 En d'autres mots, chaque $y$ de la forme $(e,((u^0, ..., u^{\sum_{l=0}^{k_1}v^l-1}),
120 (v^0, ..., v^{k_1}))$ est dans $\mathcal{B}(x,\varepsilon)$.
121
122 Soit $y^0$ un tel point et $z=G_{f_u,\mathcal{P}}^{k_1}(y^0) = (e',(u',v'))$. 
123 $G_{f_u,\mathcal{P}}$ étant fortement connexe,
124 il existe un chemin entre $e'$ et $\check{e}$. 
125 Soit $a_0, \hdots, a_{k_2}$ les arêtes visitées le long de ce chemin. 
126 On fixe $V^{k_1}=|a_0|$ 
127 (le nombre de termes dans la séquence finie $a_1$),
128 $V^{k_1+1}=|a_1|$, ..., $V^{k_1+k_2}=|a_{k_2}|$, et 
129 $U^{k_1}=a_0^0$, $U^{k_1+1}=a_0^1$, ..., $U^{k_1+V_{k_1}-1}=a_0^{V_{k_1}-1}$,
130 $U^{k_1+V_{k_1}}=a_1^{0}$, $U^{k_1+V_{k_1}+1}=a_1^{1}$,\ldots
131
132 Soit $y=(e,((u^0, ..., u^{\sum_{l=0}^{k_1}v^l-1}, a_0^0, ..., a_0^{|a_0|}, a_1^0, ..., a_1^{|a_1|},..., 
133  a_{k_2}^0, ..., a_{k_2}^{|a_{k_2}|},$ \linebreak
134  $\check{u}^0, \check{u}^1, ...),(v^0, ..., v^{k_1},|a_0|, ...,
135  |a_{k_2}|,\check{v}^0, \check{v}^1, ...)))$. 
136 Ainsi
137  $y\in \mathcal{B}(x,\varepsilon)$
138  et $G_{f}^{k_1+k_2}(y)=\check{x}$.
139  
140 Réciproquement, si  $G_{f_u,\mathcal{P}}$ n'est pas fortement connexe,
141 il y a donc deux n{\oe}uds 
142 $e_1$ et $e_2$ sans chemins entre eux.
143 Il n'est ainsi pas possible de trouver un couple $(u,v)\in \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$
144 et $n \mathds{N}$ tel que  $G_{f_u,\mathcal{P}}^n(e,(u,v))_1=e_2$. 
145 La boule ouverte  $\mathcal{B}(e_2, 1/2)$ ne peut ainsi pas être atteinte
146 depuis n'importe quel voisins de $e_1$: 
147 $G_{f_u,\mathcal{P}}$ n'est pas transitive.
148 \end{proof}
149
150
151 Montrons maintenant que 
152 \begin{lemma}
153 Si $G_{f_u,\mathcal{P}}$ est fortement connexe, alors $G_{f_u,\mathcal{P}}$ est  
154 régulière sur  $(\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}, d)$.
155 \end{lemma}
156
157 \begin{proof}
158 Soit $x=(e,(u,v)) \in \mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$ et $\varepsilon >0$. 
159 Comme dans la preuve du lemme~\ref{prop:trans}, soit $k_1 \in \mathds{N}$ tel
160 que 
161 $$\left\{(e, ((u^0, ..., u^{v^{k_1-1}},U^0, U^1, ...),(v^0, ..., v^{k_1},V^0, V^1, ...)) \mid \right.$$
162 $$\left.\forall i,j \in \mathds{N}, U^i \in \llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket, V^j \in \mathcal{P}\right\}
163 \subset \mathcal{B}(x,\varepsilon),$$
164 et $y=G_{f_u,\mathcal{P}}^{k_1}(e,(u,v))$. 
165 $G_{f_u,\mathcal{P}}$ étant fortement connexe,
166 il existe au moins un chemin entre l'état booléen $y_1$ de $y$ et $e$.
167 Nommons $a_0, \hdots, a_{k_2}$ les arêtes d'un tel chemin.
168 Le point
169 $$(e,((u^0, ..., u^{v^{k_1-1}},a_0^0, ..., a_0^{|a_0|}, a_1^0, ..., a_1^{|a_1|},..., 
170  a_{k_2}^0, ..., a_{k_2}^{|a_{k_2}|},u^0, ..., u^{v^{k_1-1}},$$
171 $$a_0^0, ...,a_{k_2}^{|a_{k_2}|}...),(v^0, ..., v^{k_1}, |a_0|, ..., |a_{k_2}|,v^0, ..., v^{k_1}, |a_0|, ..., |a_{k_2}|,...))$$
172 est un point périodique dans le voisinage $\mathcal{B}(x,\varepsilon)$ de $x$.
173 \end{proof}
174
175 $G_{f_u,\mathcal{P}}$ étant topologiquement transitive and regulière, 
176 on peut conclure le théorème:
177
178
179 \begin{theorem}
180 La fonction $G_{f_u,\mathcal{P}}$ est chaotique sur 
181  $(\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}},d)$ si et seulement si 
182 graphe d'itération $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$ 
183 est fortement connexe.
184 \end{theorem}
185
186