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.
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.
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.
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.
33 Ces résultats permettent formuler et de prouver le théorème suivant:
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.
47 $M$ est une matrice stochastique régulière (Lemme~\ref{lem:stoc})
48 qui a un unique vecteur de probabilités stationnaire
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.
62 $d$ est une distance sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$.
67 $d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}$ est la distance de Hamming.
69 $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}$ est aussi une distance;
70 $d$ sera ainsi une distance comme somme de deux distances.
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