\begin{block}{}
 \begin{algorithm}[H]
\KwIn{une fonction $f$, un nombre d'itérations $b$, 
une configuration initiale $x^0$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
\KwOut{une configuration $x$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
$x\leftarrow x^0$\;
$k\leftarrow b $\;
\For{$i=1,\dots,k$}
{
$s\leftarrow{\textit{Set}(\textit{Random}(2^{\mathsf{N}}))}$\;
$x\leftarrow{F_{f_g}(x,s)}$\;
}
return $x$\;
\end{algorithm}
\end{block}

\begin{theorem}[Uniformité de la sortie ds le cas généralisé]
  Soit $f: \Bool^{{\mathsf{N}}} \rightarrow \Bool^{{\mathsf{N}}}$ et
  $\check{M}$ sa matrice d'adjacence.
  Si $\textsc{gig}(f)$ est fortement connexe, alors 
  la sortie du PRNG suit une loi qui 
  tend vers la distribution uniforme si 
  et ssi  $\dfrac{1}{2^{\mathsf{N}}} \check{M}
$ est une matrice doublement stochastique.
\end{theorem}

