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index fdcf059d1a0c5211550615b73e7c08c1954d9225..658149c2a9b6c460a54df0519f7acc9936cf8314 100644 (file)
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+++ b/main.tex
@@ -17,6 +17,7 @@
 \usepackage[utf8]{inputenc}
 \usepackage{thmtools, thm-restate}
 \usepackage{multirow}
+\usepackage{algorithm2e}
 %\declaretheorem{theorem}
 
 %%--------------------
@@ -124,6 +125,7 @@
 
 \newtheorem{theorem}{Théorème}
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
+\newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
 \newtheorem*{Proof}{Preuve}
 \newtheorem{Def}{Définition}
@@ -175,7 +177,7 @@ au chaos}
 
 \chapter[Caracterisation des systèmes 
   discrets chaotiques]{Caracterisation des systèmes 
-  discrets chaotiques pour les schémas unaires et généralisés}
+  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), 
@@ -195,17 +197,22 @@ On montre qu'on a des résultats similaires.
 \input{15TSI}
 
 
-\section{Générer des fonctions chaotiques}
+\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{Engendrer une classe de générateurs}
+\input{14Secrypt}
 
 
 
@@ -214,6 +221,9 @@ On montre qu'on a des résultats similaires.
 
 \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. 
@@ -226,6 +236,26 @@ 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. Par optimisation? 
+ 
+\JFC{Perspectives pour les générateurs} : marcher ou sauter... comment on 
+pourrait étendre, ce que l'on a déjà, ce qu'il reste à faire.
+% TSI 2015 
+
+
 
 % \chapter{Conclusion}
 
@@ -269,7 +299,8 @@ to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.
 \input{annexesccg}
 
 
-
+\chapter{Preuves sur les générateurs de nombres pseudo-aléatoires}\label{anx:generateur}
+\input{annexePreuveDistribution}
 
 \backmatter