[hdrcouchot.git] / main.tex

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\documentclass[french]{spimufchdr}
\usepackage{dsfont}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{listings}
%\usepackage[font=footnotesize]{subfig}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage{thmtools, thm-restate}
\usepackage{multirow}
\usepackage{algorithm2e}
%\declaretheorem{theorem}

%%--------------------
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\graphicspath{{images/},{path2/}}

%%--------------------
%% Definition of the bibliography entries
\declarebiblio{J}{Journaux internationaux avec comités de lecture}{mabiblio}

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%% Title of the document
\declarehdr{Title}{XX Mois XXXX}
 
%%--------------------
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\addauthor[first.name@utbm.fr]{First}{Name}
 
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\addjury{First}{Name}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de XXX}
\addjury{First}{Name}{Examinateur}{Professeur à l'Université de XXX}
 
%%--------------------
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%% \Set{jurystyle}{ style of the text}
%\Set{jurystyle}{\small}

%%--------------------
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\hdrpreparedin{Université de Technologie de Belfort-Montbéliard}
 
%%--------------------
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%\hdrabstract[english]{This is the abstract in English}
 
%%--------------------
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%% there is an English abstract
%\hdrkeywords[english]{Keyword 1, Keyword 2}
 
%%--------------------
%% Set the French abstract
\hdrabstract[french]{Blabla blabla.}
 
%%--------------------
%% Set the French keywords. They only appear if
%% there is an French abstract
%\hdrkeywords[french]{Mot-cl\'e 1, Mot-cl\'e 2}

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\Set{primaryabstractstyle}{\small}

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%\Set{secondarykeywordstyle}{\tiny}

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%\Set{speciality}{Informatique}
 
%%--------------------
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%\Set{universityname}{Universit\'e de Technologie de Belfort-Montb\'eliard}

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\newcommand{\JFC}[1]{\begin{color}{green}\textit{#1}\end{color}}
\newcommand{\vectornorm}[1]{\ensuremath{\left|\left|#1\right|\right|_2}}
\newcommand{\ie}{\textit{i.e.}}
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\newcommand{\dom}[0]{\ensuremath{\textit{dom}}}
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\newtheorem{theorem}{Théorème}
\newtheorem{lemma}{Lemme}
\newtheorem*{xpl}{Exemple}
\newtheorem*{Proof}{Preuve}
\newtheorem{Def}{Définition}

\begin{document}

 



\chapter*{Introduction}

Blabla blabla.

\mainmatter

\part{Réseaux Discrets}

\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}
\JFC{chapeau à refaire}
\section{Formalisation}
\input{sdd}

\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}
\input{mixage}

\section{Conclusion}
\JFC{Conclusion à refaire}

Introduire de l'asynchronisme peut permettre de réduire le temps 
d'exécution global, mais peut aussi introduire de la divergence. 
Dans ce chapitre, nous avons exposé comment construire un mode combinant les
avantage du synchronisme en terme de convergence avec les avantages 
de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.




\chapter{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
\input{modelchecking}






\part{Des systèmes dynamiques discrets 
au chaos} 

\chapter[Caracterisation des systèmes 
  discrets chaotiques]{Caracterisation des systèmes 
  discrets chaotiques pour les schémas unaires et généralisés}\label{chap:carachaos}

La première section  rappelle ce que sont les systèmes dynamiques chaotiques.
Dire que cette caractérisation dépend du type de stratégie : unaire (TIPE), 
généralisée (TSI).  Pour chacune d'elle, 
on introduit une distance différente.

On montre qu'on a des résultats similaires.

\section{Systèmes dynamiques chaotiques selon Devaney}
\label{subsec:Devaney}
\input{devaney}

\section{Schéma unaire}\label{sec:TIPE12}
\input{12TIPE}

\section{Schéma généralisé}
\input{15TSI}


\section{Générer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
\input{11FCT} 

\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}
\input{chaosANN}




\part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires}

\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}
\input{15RairoGen}

\chapter{Fonctions dont les graphes 
  $\textsc{giu}(f)$ 
  $\textsc{gig}(f)$ 
  sont fortement connexes}
% Secrypt 14
% TSI 2015

\chapter{Quantifier l'écart par rapport à la distribution uniforme} 
%15 Rairo



\part{Conclusion et Perspectives}

\JFC{Perspectives pour SDD->Promela}
Among drawbacks of the method,  one can argue that bounded delays is only 
realistic in practice for close systems. 
However, in real large scale distributed systems where bandwidth is weak, 
this restriction is too strong. In that case, one should only consider that 
matrix $s^{t}$ follows the  iterations of the system, \textit{i.e.},
for all $i$, $j$, $1 \le i \le j \le n$,  we have$
\lim\limits_{t \to \infty} s_{ij}^t = + \infty$. 
One challenge of this work should consist in weakening this constraint. 
We plan as future work to take into account other automatic approaches 
to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}. 

\JFC{Perspective ANN}

In  future  work we  intend  to  enlarge  the comparison  between  the
learning   of  truly   chaotic  and   non-chaotic   behaviors.   Other
computational intelligence tools such  as support vector machines will
be investigated  too, to  discover which tools  are the  most relevant
when facing a truly chaotic phenomenon.  A comparison between learning
rate  success  and  prediction  quality will  be  realized.   Concrete
consequences in biology, physics, and computer science security fields
will then be stated.
Ajouter lefait que le codede gray n'est pas optimal.
On pourrait aussi travailler à établir un classement qui préserverait 
le fait que deux configurations voisines seraient représentées 
par deux entiers voisins.
 




% \chapter{Conclusion}

% Blabla blabla.


\appendix

\chapter{Preuves sur les SDD}

\section{Convergence du mode mixe}\label{anx:mix}
\input{annexePreuveMixage}


\section{Correction et complétude de la 
  vérification de convergence par SPIN}\label{anx:promela}
\input{annexePromelaProof}



\chapter{Preuves sur les systèmes chaotiques}


\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
\input{annexecontinuite.tex}


\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
\input{caracunaire.tex}


\section{Preuve que $d$ est une distance sur $\mathcal{X}_g$}\label{anx:distance:generalise}
\input{preuveDistanceGeneralisee}


\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_g}$ dans $(\mathcal{X}_g,d)$}\label{anx:chaos:generalise}
\input{caracgeneralise.tex}


\section{Théorème~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg}
\input{annexesccg}


\chapter{Preuves sur les générateurs de nombres pseudo-aléatoires}\label{anx:generateur}
\input{annexePreuveDistribution}

\backmatter

\bibliographystyle{apalike}
\bibliography{abbrev,biblioand}
\listoffigures
\listoftables
\listofdefinitions
 
\end{document}