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+Au bout d'un nombre $b$ d'itérations,
+si la fonction, notée $G_{f_u}$ (ou bien $G_{f_g}$)
+présentée au chapitre~\ref{chap:carachaos},
+a de \og bonnes\fg{} propriétés chaotiques,
+le mot $x^b$ devrait \og sembler ne plus dépendre\fg{} de $x^0$.
+On peut penser à exploiter une de ces fonctions $G_f$
+comme un générateur aléatoire.
+Enfin, un bon générateur aléatoire se doit de
+fournir des nombres selon une distribution uniforme
+La suite de ce document donnera
+une condition nécessaire est suffisante pour que
+cette propriété soit satisfaite.
+
+
+Cette section présente une application directe de la théorie développée ci-avant
+à la génération de nombres pseudo aléatoires.
+On présente tout d'abord le générateur
+basé sur des fonctions chaotiques (section~\ref{sub:prng:algo}),
+puis comment intégrer la contrainte de distributionuniforme
+de la sortie
+dans le choix de la fonction à itérer (section~\ref{sub:prng:unif}).
+L'approche est évaluée dans la dernière section.
+\JFC{plan à revoir}
+
+
+\section{ Nombres pseudo aléatoires construits par itérations unaires}\label{sub:prng:algo}
+
+
+
+
+
+
+\begin{algorithm}[h]
+%\begin{scriptsize}
+\KwIn{une fonction $f$, un nombre d'itérations $b$,
+une configuration initiale $x^0$ ($n$ bits)}
+\KwOut{une configuration $x$ ($n$ bits)}
+$x\leftarrow x^0$\;
+$k\leftarrow b $\;
+%$k\leftarrow b + \textit{XORshift}(b+1)$\;
+\For{$i=1,\dots,k$}
+{
+$s\leftarrow{\textit{Random}(n)}$\;
+%$s\leftarrow{\textit{XORshift}(n)}$\;
+$x\leftarrow{F_{f_u}(s,x)}$\;
+}
+return $x$\;
+%\end{scriptsize}
+\caption{Algorithme de génération de nombres pseudo aléatoires
+à l'aide de la fonction chaotique $G_f$}
+\label{CI Algorithm}
+\end{algorithm}
+
+\subsection{Algorithme d'un générateur}
+On peut penser à construire un générateur de nombres pseudo
+aléatoires comme dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm} donné ci-dessous.
+
+
+Celui-ci prend en entrée: une fonction $f$;
+un entier $b$, qui assure que le nombre d'itérations
+est compris entre $b+1 $ et $2b+1$ (et donc supérieur à $b$)
+et une configuration initiale $x^0$.
+Il retourne une nouvelle configuration $x$ en appliquant
+la fonction $F_{f_u}$ vue au chapitre~\ref{chap:carachaos} et correspondant
+à des itérations unaires.
+En interne, il exploite un algorithme de génération
+de nombres pseudo aléatoires
+\textit{Random}$(l)$.
+Cet algorithme est utilisée dans notre générateur pour construire la longueur
+de la stratégie ainsi que les éléments qui la composent.
+Pratiquement, il retourne des entiers dans $\llbracket 1 ; l \rrbracket$
+selon une distributionuniforme et utilise
+\textit{XORshift} qui est une classe de générateurs de
+nombres pseudo aléatoires conçus par George Marsaglia.
+
+
+L'algorithme \textit{XORshift}
+exploite itérativement l'opérateur $\oplus$
+sur des nombres obtenus grâce à des decalages de bits.
+Cet opérateur, défini dans $\Bool^{n}$,
+applique la fonction \og xor \fg{}
+aux bits de même rang de ses deux opérandes (\og opération bit à bit \fg{}).
+Une instance de cette classe est donnée dans l'algorithme~\ref{XORshift} donné
+ci-dessous.
+
+\begin{algorithm}[h]
+%\SetLine
+\KwIn{la configuration interne $z$ (un mot de 32-bit)}
+\KwOut{$y$ (un mot de 32-bits)}
+$z\leftarrow{z\oplus{(z\ll13)}}$\;
+$z\leftarrow{z\oplus{(z\gg17)}}$\;
+$z\leftarrow{z\oplus{(z\ll5)}}$\;
+$y\leftarrow{z}$\;
+return $y$\;
+\medskip
+\caption{Une boucle de l'algorithme de \textit{XORshift}}
+\label{XORshift}
+\end{algorithm}
+
+
+Nous avons vu au chapitre~\ref{chap:carachaos} que
+$G_{f_u}$ est chaotique dans l'espace $\mathcal{X}_u$
+si et seulement le graphe d'itérations $\textsc{giu}(f)$
+doit être fortement connexe.
+Pour $b=1$, l'algorithme itère la fonction $F_{f_u}$.
+Regardons comment l'uniformité de la distribution a
+contraint la fonction.
+
+\subsection{Un générateur à sortie uniformément distribuée}\label{sub:prng:unif}
+
+Une matrice stochastique est une matrice carrée
+dont tous les éléments sont positifs ou nuls et dont
+la somme de chaque ligne
+vaut 1.
+Une matrice stochastique l'est doublement si la somme de chaque colonne est 1.
+Enfin, une matrice stochastique de taille $n \times n$ est régulière
+si la propriété suivante est établie:
+$$\exists k \in \mathds{N}^\ast, \forall i,j \in \llbracket 1; n \rrbracket, M_{ij}^k>0.$$
+
+On énonce enfin le théorème suivant liant les
+vecteur de probabilite
+et les chaines de Markov.
+
+
+
+
+\begin{theorem}\label{th}
+ Si $M$ est une matrice stochastique régulière, alors $M$
+ possède un unique vecteur stationnaire de probabilités $\pi$
+ ($\pi.M = \pi$).
+ De plus, si $\pi^0$ est un {vecteurDeProbabilite}
+ et si on définit
+ la suite $(\pi^{k})^{k \in \Nats}$ par
+ $\pi^{k+1} = \pi^k.M $ pour $k = 0, 1,\dots$
+ alors la {chaineDeMarkov} $\pi^k$
+ converge vers $\pi$ lorsque $k$ tend vers l'infini.
+\end{theorem}
+
+
+Montrons sur un exemple jouet à deux éléments
+que ce théorème permet de vérifier si la sortie d'un générateur de
+nombres pseudo aléatoires est uniformément distribuée ou non.
+Soit alors $g$ et $h$ deux fonctions de $\Bool^2$
+définies par $g(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1.\overline{x_2}) $
+et $h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$.
+Leurs graphes d'interactions donnés en figure \ref{fig:g:inter} et \ref{fig:h:inter}
+vérifient les hypothèses du théorème~\ref{th:Adrien}.
+Leurs graphes d'itérations
+sont donc fortement connexes, ce que l'on peut vérifier aux figures~\ref{fig:g:iter}
+et~\ref{fig:h:iter}.
+\textit{A priori}, ces deux fonctions pourraient être intégrées
+dans un générateur de nombres pseudo aléatoires. Montrons que ce n'est pas le cas pour $g$ et
+que cela l'est pour $h$.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+\begin{figure}%[t]
+ \begin{center}
+ \subfigure[$g(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}) $]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=4cm]{images/g.pdf}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:g:iter}
+ }
+ \subfigure[$h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=4cm]{images/h.pdf}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h:iter}
+ } \end{center}
+ \caption{Graphes d'itérations de fonctions booléennes dans $\Bool^2$}
+ \label{fig:xplgraphIter}
+ \end{figure}
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+\begin{figure}%[t]
+ \begin{center}
+ \subfigure[$g(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}) $]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=3cm]{images/gp.pdf}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:g:inter}
+ }
+ \subfigure[$h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=3cm]{images/hp.pdf}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h:inter}
+ } \end{center}
+ \caption{Graphes d'interactions de fonctions booléennes dans $\Bool^2$}
+ \label{fig:xplgraphInter}
+ \end{figure}
+
+
+
+
+
+
+Comme le générateur \textit{Random} possède une sortie uniformément
+distribuée, la stratégie est uniforme sur $\llbracket 1, 2 \rrbracket$,
+et donc,
+pour tout sommet de $\textsc{giu}(g)$ et de $\textsc{giu}(h)$,
+chaque arc sortant de ce sommet a, parmi l'ensemble des arcs sortant
+de ce sommet, une probabilité $1/2$ d’être celui qui sera traversé.
+En d'autres mots, $\textsc{giu}(g)$ est le graphe orienté d'une chaîne de Markov.
+Il est facile de vérifier que la matrice de transitions
+d'un tel processus
+est $M_g = \frac{1}{2} \check{M}_g$,
+où $\check{M}_g$ est la matrice d' adjacence donnée en
+figure~\ref{fig:g:incidence} (voir ci-après), et similairement pour $M_h$.
+
+\begin{figure}[h]
+ \begin{center}
+ \subfigure[$\check{M}_g $.]{
+ \begin{minipage}{0.25\textwidth}
+ \begin{center}
+ % \vspace{-3cm}
+ $\left(
+ \begin{array}{cccc}
+ 1 & 0 & 1 & 0 \\
+ 1 & 0 & 0 & 1 \\
+ 1 & 0 & 0 & 1 \\
+ 0 & 1 & 1 & 0
+ \end{array}
+ \right)
+ $
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:g:incidence}
+ }
+ \subfigure[$\check{M}_h $.]{
+ \begin{minipage}{0.25\textwidth}
+ \begin{center}
+ $\left(
+ \begin{array}{cccc}
+ 1 & 0 & 1 & 0 \\
+ 0 & 1 & 0 & 1 \\
+ 1 & 0 & 0 & 1 \\
+ 0 & 1 & 1 & 0
+ \end{array}
+ \right)
+ $
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h:incidence}
+ }
+ \end{center}
+ \caption{Graphe des fonctions candidates avec $n=2$}
+ \label{fig:xplgraph}
+ \end{figure}
+
+Les deux matrices $M_g$ et $M_h$ sont stochastiques. Pour
+montrer qu'elles sont régulières il suffit de constater qu'aucun élément de
+$M^5_g$ ni de $M^3_h$ n'est nul.
+De plus, les vecteurs de probabilités
+$\pi_g=(\frac{4}{10}, \frac{1}{10},\frac{3}{10},\frac{2}{10})$ et
+$\pi_h=(\frac{1}{4},\frac{1}{4},\frac{1}{4},\frac{1}{4})$
+vérifient $\pi_g M_g = \pi_g$ et
+$\pi_h M_h = \pi_h$.
+Alors d'après le théorème~\ref{th},
+pour n'importe quel vecteur initial de probabilités $\pi^0$, on a
+$\lim_{k \to \infty} \pi^0 M^k_g = \pi_g$ et
+$\lim_{k \to \infty} \pi^0 M^k_h = \pi_h$.
+Ainsi la chaîne de Markov associé à $h$ tend vers une
+distribution uniforme, contrairement à celle associée à $g$.
+On en déduit que $g$ ne devrait pas être itérée dans
+un générateur de nombres pseudo aléatoires.
+Au contraire,
+$h$ devrait pouvoir être embarquée dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm},
+pour peu que le nombre $b$ d'itérations entre deux mesures successives
+de valeurs soit suffisamment grand de sorte que
+le vecteur d’état de la chaîne de Markov
+ait une distribution suffisamment proche de la distribution uniforme.
+
+On énnonce directement le théorème suivant dont la preuve est donnée en annexes~\ref{anx:generateur}.
+
+\begin{theorem}
+ Soit $f: \Bool^{n} \rightarrow \Bool^{n}$, $\textsc{giu}(f)$ son
+ graphe d'itérations , $\check{M}$ sa matrice d'adjacence
+ et $M$ une matrice $2^n\times 2^n$ définie comme dans le lemme précédent.
+ Si $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe, alors
+ la sortie du générateur de nombres pseudo aléatoires détaillé par
+ l'algorithme~\ref{CI Algorithm} suit une loi qui
+ tend vers la distribution uniforme si
+ et seulement si $M$ est une matrice doublement stochastique.
+\end{theorem}
+
+
+\subsection{Quelques exemples}
+
+On reprend le graphe d'interactions $\Gamma(f)$ donné en figure~\ref{fig:G} à la section~\ref{sec:11FCT}.
+On a vu qu'il y avait 520 fonctions $f$ non isomorphes de graphe d'interactions $\Gamma(f)$,
+dont seulement 16 d'entre elles possédent une matrice doublement stochastique.
+
+La figure~\ref{fig:listfonction} explicite ces 16 fonctions en
+définissant les images des éléments de la liste
+0, 1, 2,\ldots, 14, 15 en respectant l'ordre.
+Expliquons enfin comment a été calculé le nombre de la troisième
+colonne utilisé comme le paramètre $b$
+dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm}.
+
+Soit $e_i$ le $i^{\textrm{ème}}$ vecteur la base canonique de $\R^{2^{n}}$.
+Chacun des éléments $v_j$, $1 \le j \le 2^n$,
+du vecteur $e_i M_f^t$ représente la probabilité
+d'être dans la configuration $j$ après $t$ étapes du processus de Markov
+associé à $\textsc{giu}(f)$ en partant de la configuration $i$.
+Le nombre $\min \{
+ t \mid t \in \Nats, \vectornorm{e_i M_f^t - \pi} < 10^{-4}
+\}$ représente le plus petit nombre d'itérations où la distance de
+ce vecteur au vecteur $\pi=(\frac{1}{2^n},\ldots,\frac{1}{2^n})$
+-- autrement dit, où la déviation par rapport à la distribution uniforme --
+ est inférieure
+à $10^{-4}$. En prenant le max pour tous les $e_i$, on obtient une valeur pour
+ $b$.
+Ainsi, on a
+\begin{equation}
+b = \max\limits_{i \in \llbracket 1, 2^n \rrbracket}
+\{
+\min \{
+ t \mid t \in \Nats, \vectornorm{e_i M_f^t - \pi} < 10^{-4}
+\}
+\}.
+\label{eq:mt:ex}
+\end{equation}
+
+\noindent Par la suite, ce nombre sera appelé \emph{temps de mélange}.
+
+
+
+\begin{figure}%[h]
+ \begin{center}
+ \subfigure[Graphe d'interactions]{
+ \begin{minipage}{0.20\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[width=3.5cm]{images/Gi.pdf}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:G}
+ }\hfill
+ \subfigure[Fonctions doublement stochastiques]{
+ \begin{minipage}{0.75\textwidth}
+ \begin{scriptsize}
+ \begin{center}
+ \begin{tabular}{|c|c|c|}
+\hline
+{Nom}& {Définition}&{$b$} \\
+\hline
+$\mathcal{F}_1$ & 14, 15, 12, 13, 10, 11, 8, 9, 6, 7, 4, 5, 2, 3, 1, 0 & 206\\
+\hline
+$\mathcal{F}_2$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 8, 9, 6, 7, 5, 4, 3, 2, 0, 1
+ & 94 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_3$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 8, 9, 6, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0
+ & 69 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_4$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 6, 7, 5, 4, 3, 2, 0, 1
+ & 56 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_5$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 6, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0
+ & 48 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_6$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 7, 6, 4, 5, 2, 3, 0, 1
+ & 86 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_7$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 7, 6, 4, 5, 2, 3, 1, 0
+ & 58 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_8$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 7, 6, 4, 5, 3, 2, 1, 0
+ & 46 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_9$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 0, 1
+ & 42 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{10}$ &14, 15, 12, 13, 10, 11, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0
+ & 69 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{11}$ &14, 15, 12, 13, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 2, 3, 1, 0
+ & 58 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{12}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 8, 9, 7, 6, 4, 5, 2, 3, 1, 0
+ & 35 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{13}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 8, 9, 7, 6, 4, 5, 3, 2, 1, 0
+ & 56 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{14}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 8, 9, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0
+ & 94 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{15}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 0, 1
+ & 86 \\
+\hline
+$\mathcal{F}_{16}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0
+ & 206 \\
+ \hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+\end{scriptsize}
+\end{minipage}
+\label{fig:listfonction}
+}
+\end{center}
+\caption{Candidates pour le générateur avec $n=4$}
+ \end{figure}
+
+
+La qualité des séquences aléatoires a été évaluée à travers la suite
+de tests statistiques développée pour les générateurs de nombres
+pseudo aléatoires par le
+\emph{National Institute of Standards and Technology} (NIST).
+L'expérience a montré notamment que toutes ces fonctions
+passent avec succès cette batterie de tests.
+
+Pour conclure cette section, on remarque que le générateur de nombres pseudo-aléatoires
+a été prouvé chaotique pour $b=1$, \textit{i.e.}, lorqu'il y a une sortie pour chaque itération.
+Ceci est difficilement compatible avec la volonté d'avoir une sortie uniformémement distribuée:
+se rapprocher de cette distribution nécessite en effet un nombre plus élevé
+d'itérations $b$ entre chaque sortie. Par exemple, dans l'exemple précédent, il est nécessaire
+d'itérer au moins 42 fois entre chaque sortie pour suivre une loi uniforme à $10^{-4}$ près.
+Montrer les sous-séquences de suites chaotiques ainsi générées demeurent chaotiques
+est l'objectif de la section suivante.
+
+
+\section{Un PRNG basé sur des itérations unaires qui est chaotique }
+
+Cette section présente un espace métrique adapté au générateur de nombres pseudo-aléatoires
+pésenté à l'algorithme~\ref{CI Algorithm} et prouve ensuite que la fonction qu'il représente
+est chaotique sur cet espace.
+
+\subsection{Un espace $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$ pour le PRNG de l'algorithme~\ref{CI Algorithm}}
+
+
+
+Introduisons tout d'abord $\mathcal{P} \subset \mathds{N}$ un ensemble fini non vide de cardinalité
+$\mathsf{p} \in \mathds{N}^\ast$.
+Intuitivement, c'est le nombre d'itérations qu'il est autorisé de faire.
+On ordonne les $\mathsf{p}$ éléments de $\mathcal{P}$ comme suit:
+$\mathcal{P} = \{ p_1, p_2, \hdots, p_\mathsf{p}\}$
+et $p_1< p_2< \hdots < p_\mathsf{p}$.
+Dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm},
+$\mathsf{p}$ vaut 1 et $p_1=b$.
+
+
+Cet algorithme peut être vu comme $b$ compostions de la function $F_{f_u}$.
+Ceci peut cependant se généraliser à $p_i$, $p_i \in \mathcal{P}$,
+compositions fonctionnelles de $F_{f_u}$.
+Ainsi, pour chaque $p_i \in \mathcal{P}$, on construit la fonction
+$F_{{f_u},p_i} : \mathds{B}^\mathsf{N} \times \llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket^{p_i}
+\rightarrow \mathds{B}^\mathsf{N}$ définie par
+
+$$
+F_{f_u,p_i} (x,(u^0, u^1, \hdots, u^{p_i-1})) \mapsto
+F_{f_u}(\hdots (F_{f_u}(F_{f_u}(x,u^0), u^1), \hdots), u^{p_i-1}).
+$$
+
+
+on construit l'espace
+ $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}= \mathds{B}^\mathsf{N} \times \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$, où
+$\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}=
+\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket^{\Nats}\times
+\mathcal{P}^{\Nats}$.
+Chaque élément de l'espace est une paire où le premier élément est
+un $\mathsf{N}$-uplet de $\Bool^{\mathsf{N}}$ (comme dans $\mathcal{X}_u$).
+Le second élément est aussi une paire $((u^k)_{k \in \Nats},(v^k)_{k \in \Nats})$ de suites infinies.
+La suite $(v^k)_{k \in \Nats}$ définit combien d'itérations sont exécutées au temps $k$ entre deux sorties.
+La séquence $(u^k)_{k \in \Nats}$ définit quel élément est modifié (toujours au temps $k$).
+
+Définissons la fonction de décallage $\Sigma$ pour chaque élément de $\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$.
+$$\begin{array}{cccc}
+\Sigma:&\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} &\longrightarrow
+&\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} \\
+& \left((u^k)_{k \in \mathds{N}},(v^k)_{k \in \mathds{N}}\right) & \longmapsto & \left(\sigma^{v^0}\left((u^k)_{k \in \mathds{N}}\right),\sigma\left((v^k)_{k \in \mathds{N}}\right)\right).
+\end{array}
+$$
+En d'autres termes, $\Sigma$ reçoit deux suites $u$ et $v$ et
+effectue $v^0$ décallage vers la droite sur la première et un décallage vers la droite
+sur la seconde.
+
+
+Ainsi, les sorties $(y^0, y^1, \hdots )$ produites par le générateur détaillé dans
+l'algorithme~\ref{CI Algorithm}
+sont les premiers composants des itérations $X^0 = (x^0, (u,v))$ et $\forall n \in \mathds{N},
+X^{n+1} = G_{f_u,\mathcal{P}}(X^n)$ dans $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$ où
+$G_{f_u,\mathcal{P}}$ est définie par:
+
+
+
+
+\begin{equation}
+\begin{array}{cccc}
+G_{f_u,\mathcal{P}} :& \mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} & \longrightarrow & \mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}\\
+ & (e,(u,v)) & \longmapsto & \left( F_{f,v^0}\left( e, (u^0, \hdots, u^{v^0-1}\right), \Sigma (u,v) \right) .
+\end{array}
+\end{equation}
+
+
+
+\subsection{Une distance sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$}
+
+On définit la fonction $d$ sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$ comme suit:
+Soit $x=(e,s)$ et $\check{x}=(\check{e},\check{s})$ dans
+$\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} = \mathds{B}^\mathsf{N} \times \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} $,
+où $s=(u,v)$ et $\check{s}=(\check{u},\check{v})$ sont dans $ \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} =
+\mathcal{S}_{\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket} \times \mathcal{S}_\mathcal{P}$.
+\begin{itemize}
+\item $e$ et $\check{e}$ sont des entiers appartenant à $\llbracket 0, 2^{\mathsf{N}-1} \rrbracket$.
+La distance de Hamming $d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}$ sur entre les
+décompositions binaires de $e$ et de $\check{e}$ (\textit{i.e.}, le
+le nombre de bits qu'elles ont de différent) constitue
+la partie entière de $d(X,\check{X})$.
+\item la partie décimale est construite à partir des différences entre
+$v^0$ et $\check{v}^0$, suivie des différences entre les séquences finies
+$u^0, u^1, \hdots, u^{v^0-1}$ et $\check{u}^0, \check{u}^1, \hdots, \check{u}^{\check{v}^0-1}$, suivie par les différences entre $v^1$ et $\check{v}^1$,
+suivie par les différences entre $u^{v^0}, u^{v^0+1}, \hdots, u^{v^1-1}$ et
+$\check{u}^{\check{v}^0}, \check{u}^{\check{v}^0+1}, \hdots, \check{u}^{\check{v}^1-1}$, etc.
+
+Plus précisemment, soit
+$p = \lfloor \log_{10}{(\max{\mathcal{P}})}\rfloor +1$ et
+$n = \lfloor \log_{10}{(\mathsf{N})}\rfloor +1$.
+\begin{itemize}
+\item Les $p$ premiers éléments de $d(x,\check{x})$ sont $|v^0-\check{v}^0|$
+ écrits en base 10 et sur $p$ indices;
+\item les $n\times \max{(\mathcal{P})}$ éléments suivants servent
+ à évaluer de combien $u^0, u^1, \hdots, u^{v^0-1}$ diffère de
+ $\check{u}^0, \check{u}^1, \hdots, \check{u}^{\check{v}^0-1}$.
+ Les $n$ premiers éléments sont $|u^0-\check{u}^0|$. Il sont suivis de
+$|u^1-\check{u}^1|$ écrits à l'aide de $n$ éléments, etc.
+\begin{itemize}
+\item Si
+$v^0=\check{v}^0$,
+alors le processus se continue jusqu'à $|u^{v^0-1}-\check{u}^{\check{v}^0-1}|$ et la
+partie décimale de $d(X,\check{X})$ est complétée par des 0
+jusqu'à atteindre
+$p+n\times \max{(\mathcal{P})}$ éléments.
+\item Si $v^0<\check{v}^0$, alors les $ \max{(\mathcal{P})}$ blocs de $n$
+éléments sont $|u^0-\check{u}^0|$, ..., $|u^{v^0-1}-\check{u}^{v^0-1}|$,
+$\check{u}^{v^0}$ (sur $n$ éléments), ..., $\check{u}^{\check{v}^0-1}$ (sur $n$ éléments), suivi par des 0, si besoin.
+\item Le cas $v^0>\check{v}^0$ est similaire, et donc omis
+\end{itemize}
+\item Les $p$ suivants sont $|v^1-\check{v}^1|$, etc.
+\end{itemize}
+\end{itemize}
+
+
+La fonction $d$ peut se formaliser comme suit:
+$$d(x,\check{x})=d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s})+d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}(e,\check{e}),$$
+où: % $p=\max \mathcal{P}$ and:
+\begin{itemize}
+\item $d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}$ est la distance de Hamming,
+\item $\forall s=(u,v), \check{s}=(\check{u},\check{v}) \in \mathcal{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$,\newline
+$$\begin{array}{rcl}
+ d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) &= &
+ \sum_{k=0}^\infty \dfrac{1}{10^{(k+1)p+kn\max{(\mathcal{P})}}}
+ \bigg(|v^k - \check{v}^k| \\
+ & & + \left| \sum_{l=0}^{v^k-1}
+ \dfrac{u^{\sum_{m=0}^{k-1} v^m +l}}{ 10^{(l+1)n}} -
+ \sum_{l=0}^{\check{v}^k-1}
+ \dfrac{\check{u}^{\sum_{m=0}^{k-1} \check{v}^m +l}}{ 10^{(l+1)n}} \right| \bigg)
+\end{array}
+$$ %\left| \sum_{l=0}^{v^k-1} \dfrac{u^{\sum_{m=0}^{k-1} v^m +l}}{ 10^{l}} - \sum_{l=0}^{\check{v}^k-1} \dfrac{\check{u}^{\sum_{m=0}^{k-1} \check{v}^m +l}}{ 10^{l}}\right|\right)}.$$
+\end{itemize}
+
+
+
+\begin{xpl}
+On considère par exemple
+$\mathsf{N}=13$, $\mathcal{P}=\{1,2,11\}$ ($\mathsf{p}$ vaut ainsi $3$),
+et
+$s=\left\{
+\begin{array}{l}
+u=\underline{6,} ~ \underline{11,5}, ...\\
+v=1,2,...
+\end{array}
+\right.$
+avec
+$\check{s}=\left\{
+\begin{array}{l}
+\check{u}=\underline{6,4} ~ \underline{1}, ...\\
+\check{v}=2,1,...
+\end{array}
+\right.$.
+
+Ainsi $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) = 0.010004000000000000000000011005 ...$
+En effet, les $p=2$ premiers éléments sont 01, c'est-à-dire
+$|v^0-\check{v}^0|=1$,
+et on utilise $p$ éléments pour représenter cette différence
+(Comme $\mathcal{P}=\{1,2,11\}$, cette différence peut valoir 10).
+On prend alors le $v^0=1$ premier terme de $u$,
+chaque terme étant codé sur $n=2$ éléments, soit 06.
+Comme on itère au plus $\max{(\mathcal{P})}$ fois,
+on complète cette valeur par des 0 de sorte que
+la chaine obtenue a $n\times \max{(\mathcal{P})}=22$ éléments, soit:
+0600000000000000000000.
+De manière similaire, les $\check{v}^0=2$ premiers
+termes de $\check{u}$ sont représentés par
+0604000000000000000000.
+LA valeur absolue de leur différence est égale à
+0004000000000000000000.
+Ces éléments sont concaténés avec 01. On peut construire alors le reste de
+la séquence.
+\end{xpl}
+
+
+\begin{xpl}
+On considère à présent que $\mathsf{N}=9$, que $\mathcal{P}=\{2,7\}$ et que
+$$s=\left\{
+\begin{array}{l}
+u=\underline{6,7,} ~ \underline{4,2,} ...\\
+v=2,2,...
+\end{array}
+\right.$$
+avec
+$$\check{s}=\left\{
+\begin{array}{l}
+\check{u}=\underline{4, 9, 6, 3, 6, 6, 7,} ~ \underline{9, 8}, ...\\
+\check{v}=7,2,...
+\end{array}
+\right.
+$$
+
+Ainsi $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) = 0.5173633305600000...$,
+puisque
+$|v^0-\check{v}^0|=5$, $|4963667-6700000| = 1736333$, $|v^1-\check{v}^1|=0$,
+et $|9800000-4200000| = 5600000$.
+\end{xpl}
+
+
+
+On a la proposition suivante, qui est démontrée en annexes~\ref{anx:generateur}.
+\begin{lemma}
+$d$ est une distance sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$.
+\end{lemma}
+
+
+\subsection{Le graphe $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$ étendant $\textsc{giu}(f)$}
+
+A partir de $\mathcal{P}=\{p_1, p_2, \hdots, p_\mathsf{p}\}$, on
+definit le graphe orienté $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$ de la manière suivante:
+\begin{itemize}
+\item les n{\oe}uds sont les $2^\mathsf{N}$ configurations de $\mathds{B}^\mathsf{N}$,
+%\item Each vertex has $\displaystyle{\sum_{i=1}^\mathsf{p} \mathsf{N}^{p_i}}$ arrows, namely all the $p_1, p_2, \hdots, p_\mathsf{p}$ tuples
+% having their elements in $\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket $.
+\item il y a un arc libellé $u_0, \hdots, u_{p_i-1}$, $i \in \llbracket 1, \mathsf{p} \rrbracket$ entre les n{\oe}uds $x$ et $y$ si et seulement si $p_i$ est un élément de
+$\mathcal{P}$ (\textit{i.e.}, on peut itérer $p_i$ fois),
+chaque $u_k$ de la suite appartient à $[\mathsf{N}]$ et
+$y=F_{f_u,p_i} (x, (u_0, \hdots, u_{p_i-1})) $.
+\end{itemize}
+Il n'est pas difficile de constater que $\textsc{giu}_{\{1\}}(f)$ est $\textsc{giu}(f)$.
+
+
+
+
+
+\begin{figure}%[t]
+ \begin{center}
+ \subfigure[$\textsc{giu}_{\{2\}}(h)$]{
+ \begin{minipage}{0.30\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=4cm]{images/h2prng}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h2prng}
+ }
+ \subfigure[$\textsc{giu}_{\{3\}}(h)$]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=4cm]{images/h3prng}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h3prng}
+ }
+ \subfigure[$\textsc{giu}_{\{2,3\}}(h)$]{
+ \begin{minipage}{0.40\textwidth}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[height=4cm]{images/h23prng}
+ \end{center}
+ \end{minipage}
+ \label{fig:h23prng}
+ }
+
+ \end{center}
+ \caption{Graphes d'iterations $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(h)$ pour $h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$}
+ %\label{fig:xplgraphIter}
+ \end{figure}
+
+
+
+
+\begin{xpl}
+On reprend l'exemple où $\mathsf{N}=2$ et
+$h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$ déjà détaillé
+à la section~\ref{sub:prng:unif}.
+
+Le graphe $\textsc{giu}_{\{1\}}(h)$ a déjà été donné à la figure~\ref{fig:h:iter}.
+Les graphes $\textsc{giu}_{\{2\}}(h)$, $\textsc{giu}_{\{3\}}(h)$ et
+$\textsc{giu}_{\{2,3\}}(h)$ sont respectivement donnés aux figure~\ref{fig:h2prng}, ~\ref{fig:h3prng} et ~\ref{fig:h23prng}.
+Le premier (repsectivement le second)
+illustre le comportement du générateur lorsque qu'on itère exactement
+2 fois (resp. 3 fois) puis qu'on affiche le résultat.
+Le dernier donnerait le comportement d'un générateur qui s'autoriserait
+à itérer en interne systématiquement 2 ou trois fois avant de retourner un résultat.
+
+\end{xpl}
+
+
+\subsection{le PRNG de l'algorithme~\ref{CI Algorithm} est chaotique sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$}
+
+Le théorème suivant, similaire à celui dans $\mathcal{X}_u$ et dans $\mathcal{X}_g$
+est prouvé en annexes~\ref{anx:generateur}.
+
+\begin{theorem}
+La fonction $G_{f_u,\mathcal{P}}$ est chaotique sur
+ $(\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}},d)$ si et seulement si
+graphe d'itération $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$
+est fortement connexe.
+\end{theorem}
+On alors corollaire suivant
+
+\begin{corollary}
+ Le générateur de nombre pseudo aléatoire détaillé
+ à l'algorithme~\ref{CI Algorithm}
+ n'est pas chaotique
+ sur $(\mathcal{X}_{\mathsf{N},\{b\}},d)$ pour la fonction négation.
+\end{corollary}
+\begin{proof}
+ Dans cet algorithme, $\mathcal{P}$ est le singleton $\{b\}$.
+ Que $b$ soit pair ou impair, $\textsc{giu}_{\mathcal{b}}(f)$
+ n'est pas fortement connexe.
+\end{proof}
+
+
