%%--------------------
%% Add a member of the jury
%% \addjury{Firstname}{Lastname}{Role in the jury}{Position}
-\addjury{First}{Name}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de XXX}
-\addjury{First}{Name}{Examinateur}{Professeur à l'Université de XXX}
+\addjury{Olivier}{Bournez}{Rapporteur}{Professeur à l'Ecole Polytechnique}
+\addjury{Jean-Paul}{Comet}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de Nice Sophia Antipolis}
+\addjury{Juan-Pablo}{Ortega}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de St. Gallen--Suisse}
+\addjury{Sylvain}{Contassot-Vivier}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Lorraine}
+\addjury{Raphaël}{Couturier}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Bourgogne Franche-Comté}
+\addjury{Christophe}{Guyeux}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Bourgogne Franche-Comté}
+
+
%%--------------------
%% Change the style of the text in the list of the members of the jury.
%%--------------------
%% Set the University where HDR was made
-\hdrpreparedin{l'Université de Franche-Comté}
+\hdrpreparedin{Université Bourgogne Franche-Comté}
-%%--------------------
-%% Set the English abstract
-\hdrabstract[english]{
-Thanks to its conciseness, a discrete model may allow to reason with
-problems that may not be handled without such a formalism. Discrete
-dynamical systems (DDS) belong to this computer science area. In this
-authorization to direct researches manuscript, we firstly present
-contributions on convergence, convergence proof, and a new iteration
-scheme of such systems. We further present contributions about
-functions whose iterations can be chaotic. We particularly present a
-set of methods leading to such functions. One of them built over Gray
-codes allows to obtain a Markov chain that is doubly stochastic. This
-last method permits to produce a large number of Pseudo-random Number
-Generators (PRNG). Theoretical and practical contributions are
-presented in this field. Information hiding area has been
-strengthened in this manuscript and some contributions are thus
-presented. Instances of such algorithms are given according to
+%%-------------------- %% Set the English abstract
+\hdrabstract[english]{ Thanks to its conciseness, a discrete model may
+allow to reason with problems that may not be handled without such a
+formalism. Discrete dynamical systems belong to this computer science
+area. In this authorization to direct researches manuscript, we
+firstly present contributions on convergence, convergence proof, and a
+new iteration scheme of such systems. We further present
+contributions about functions whose iterations can be chaotic. We
+particularly present a set of methods leading to such functions. One
+of them built over Gray codes allows to obtain a Markov chain that is
+doubly stochastic. This last method permits to produce a large number
+of Pseudorandom Number Generators (PRNG). Theoretical and practical
+contributions are presented in this field. Information hiding area
+has been strengthened in this manuscript and some contributions are
+thus presented. Instances of such algorithms are given according to
functions that can achieve a large robustness. Finally, we have
-proposed an new method to build distortion functions
-that can be embedded in information hiding schemes
-with analysis gradient but expressed in a
-discrete way.}
+proposed an new method to build distortion functions that can be
+embedded in information hiding schemes with analysis gradient but
+expressed in a discrete way.}
%%--------------------
%% Set the English keywords. They only appear if
%% there is an English abstract
-\hdrkeywords[english]{discrete dynamical systems, pseudo random number
+\hdrkeywords[english]{discrete dynamical systems, pseudorandom number
generators, information hiding.}
-%%--------------------
-%% Set the French abstract
-\hdrabstract[french]{
-Grâce à leur concision, les modèle discrets
+%%-------------------- %% Set the French abstract
+\hdrabstract[french]{ Grâce à leur concision, les modèle discrets
permettent d'appréhender des problèmes informatiques qui ne seraient
parfois pas traitables autrement. Les systèmes dynamiques discrets
- s'intègrent dans cette thématique. Dans cette habilitation,
-nous présenterons tout d'abord des contributions concernant la
-convergence, la preuve de convergence et un nouveau mode opératoire de
-tels systèmes. Nous présenterons ensuite un ensemble de contributions
-autour des fonctions dont les itérations peuvent être chaotiques.
-Particulièrement, plusieurs méthodes permettant
-d'obtenir de telles fonctions seront proposées,
- dont une basée sur les codes de Gray,
-permettant d'avoir en plus une chaîne de Markov doublement
-stochastique. Cette dernière méthode nous permettra notamment
-d'engendrer une grande famille de générateurs de nombres
-pseudo-aléatoires (PRNG). Des contributions théoriques et pratiques
-autour de ces PRNGs seront présentées. La thématique de masquage
-d'information (déjà présente dans l'équipe) a été renforcée et des
-contributions sur ce sujet seront présentées. Des instances de ces
-algorithmes sont formalisés en sélectionnant les fonctions à itérer
-pour garantir une robustesse élevée. Finalement, nous montrerons qu'on
-peut construire de nouvelles fonctions de distorsion utilisables en
-masquage d'information à l'aide de méthodes d'analyse par gradient
-mais discret cette fois encore.
-}
+s'intègrent dans cette thématique. Dans cette habilitation, nous
+montrerons tout d'abord des contributions concernant la convergence,
+la preuve de convergence et un nouveau mode opératoire de tels
+systèmes. Nous présenterons ensuite un ensemble d'avancées autour des
+fonctions dont les itérations peuvent être chaotiques.
+Particulièrement, plusieurs méthodes permettant d'obtenir de telles
+fonctions seront proposées, dont une basée sur les codes de Gray,
+fournissant, en plus une, chaîne de Markov doublement stochastique.
+Grâce à cette dernière, nous pourrons notamment engendrer une grande
+famille de générateurs de nombres pseudo-aléatoires (PRNG). Des
+contributions théoriques et pratiques autour de ces PRNGs seront mises
+en avant. La thématique de masquage d'information (déjà présente dans
+l'équipe) a été renforcée et des avancées significatives sur ce sujet
+seront présentées. Des instances de ces algorithmes seront
+formalisées en sélectionnant les fonctions à itérer pour garantir une
+robustesse élevée. Finalement, nous montrerons qu'on peut construire
+de nouvelles fonctions de distorsion utilisables en masquage
+d'information à l'aide de méthodes d'analyse par gradient mais discret
+cette fois encore.
+
+ }
%%--------------------
%% Set the French keywords. They only appear if
%% there is an French abstract
\hdrkeywords[french]{systèmes dynamiques discrets, générateurs de nombres
-pseudo aléatoires, masquage d'information.}
+pseudo-aléatoires, masquage d'information.}
%%--------------------
%% Change the layout and the style of the text of the "primary" abstract.
d'exécution global, mais peut aussi introduire de la divergence.
Dans ce chapitre, après avoir introduit les bases sur les réseaux booléens,
nous avons exposé comment construire un mode combinant les
-avantages du synchronisme en terme de convergence avec les avantages
-de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
+avantages du synchronisme en termes de convergence avec les avantages
+de l'asynchronisme en termes de vitesse de convergence.
convergent pas. Parmi ceux-ci se trouvent ceux qui sont \og chaotiques\fg{}.
La première section de ce chapitre rappelle ce que sont les systèmes
dynamiques chaotiques et leurs caractéristiques.
-La section~\ref{sec:TIPE12}, qui est une reformulation de~\cite{guyeux10},
+La section~\ref{sec:TIPE12}, qui est une reformulation de~\cite{guyeuxphd},
se focalise sur le schéma unaire. Elle est rappelée pour avoir un document se
suffisant à lui-même.
La section~\ref{sec:chaos:TSI} étend ceci au mode généralisé. Pour chacun de ces modes,
-\part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires}
+\part{Applications à la génération de nombres
+pseudo-aléatoires}
+
+
+
\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}\label{chap:PRNG:chao}
\input{15RairoGen}
-\part*{Conclusion et Perspectives}
+\part{Conclusion}
+\chapter{Conclusion et Perspectives}
\input{conclusion}
