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Private GIT Repository
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index b199995a19bfde4c5afea4711a637f95034e4ff2..465fbf5a2d179b15236d958a0c98136a958c0de4 100644 (file)
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
 \def \ts {\tau_{\rm stop}}
 
 
-\newtheorem{Def}{Definition}
-%\newtheorem{Lemma}{\underline{Lemma}}
-\newtheorem{Theo}{Theorem}
-\newtheorem{Corollary}{Corollary}
-\newtheorem{Lemma}{Lemma}
-\newtheorem{proposition}{Proposition}
 \newtheorem*{xpl}{Running Example}
 
 \newcommand{\vectornorm}[1]{\ensuremath{\left|\left|#1\right|\right|_2}}
 
 \begin{document}
 
-\author{Jean-François Couchot, Christophe Guyeux, Pierre-Cyrile Heam}
-\address{Institut FEMTO-ST, Université de Franche-Comté, Belfort, France}
+\author{Jean-François Couchot, Christophe Guyeux, Pierre-Cyrille Heam}
+\address{FEMTO-ST Institute, University of Franche-Comté, Belfort, France}
 
+\keywords{Pseudorandom Number Generator, Theory of Chaos, Markov Matrice, Hamiltonian Path, Mixing Time, Stopping Time, Statistical Test}
 
+\subjclass{34C28, 37A25,11K45}
 
 \begin{abstract}
 This paper is dedicated to the design of chaotic random generators
@@ -103,8 +99,8 @@ and extends previous works proposed by some of the authors.
 We propose a theoretical framework proving both the chaotic properties and
 that the limit distribution is uniform.
 A theoretical bound on the stationary time is given and
-practical experiments show that the generators successfully passe
-the classical statsitcal tests.
+practical experiments show that the generators successfully pass
+the classical statistical tests.
 \end{abstract}
 
 \maketitle