X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/1b923f193392e3ce847882c24a128eff4bee9992..6805214bbb0a65ad2b0c90972dc14c541e6b851d:/main.tex?ds=sidebyside

diff --git a/main.tex b/main.tex
index 79ec26a..4ef11c8 100644
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -11,18 +11,18 @@
 
 \documentclass[french]{spimufchdr}
 \usepackage{dsfont}
-\usepackage{glossaries}
 \usepackage{graphicx}
 \usepackage{listings}
-\usepackage{verbatim}
- 
-% The TeX code is entering with UTF8
-% character encoding (Linux and MacOS standards)
+%\usepackage[font=footnotesize]{subfig}
 \usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage{thmtools, thm-restate}
+\usepackage{multirow}
+\usepackage{algorithm2e}
+%\declaretheorem{theorem}
 
 %%--------------------
 %% Search path for pictures
-%\graphicspath{{path1/},{path2/}}
+\graphicspath{{images/},{path2/}}
 
 %%--------------------
 %% Definition of the bibliography entries
@@ -34,7 +34,8 @@
  
 %%--------------------
 %% Set the author of the HDR
-\addauthor[first.name@utbm.fr]{First}{Name}
+\addauthor[couchot@femto-st.fr]{Jean-FranÃ§ois}{Couchot}
+
  
 %%--------------------
 %% Add a member of the jury
@@ -113,29 +114,33 @@
 \newcommand{\Bool}[0]{\ensuremath{\mathds{B}}}
 \newcommand{\rel}[0]{\ensuremath{{\mathcal{R}}}}
 \newcommand{\Gall}[0]{\ensuremath{\mathcal{G}}}
-\newcommand{\Sec}[1]{Sect.\,\ref{#1}}
-\newcommand{\Fig}[1]{Fig.\,\ref{#1}}
-\newcommand{\Alg}[1]{Algorithm~\ref{#1}}
-\newcommand{\Tab}[1]{Table~\ref{#1}}
+\newcommand{\Sec}[1]{Section\,\ref{#1}}
+\newcommand{\Fig}[1]{{\sc Figure}~\ref{#1}}
+\newcommand{\Alg}[1]{Algorithme~\ref{#1}}
+\newcommand{\Tab}[1]{Tableau~\ref{#1}}
 \newcommand{\Equ}[1]{(\ref{#1})}
 \newcommand{\deriv}{\mathrm{d}}
 \newcommand{\class}[1]{\ensuremath{\langle #1\rangle}}
 \newcommand{\dom}[0]{\ensuremath{\textit{dom}}}
- 
+ \newcommand{\eqNode}[0]{\ensuremath{{\mathcal{R}}}}
 
-\newtheorem{theorem}{ThÃ©orÃ¨me}
-\newtheorem{lemma}{Lemme}
-\newtheorem{xpl}{Exemple}
-\newtheorem{Proof}{Preuve}
 
-\begin{document}
-\input{glossaire.tex}
+\newcommand {\tv}[1] {\lVert #1 \rVert_{\rm TV}}
+\def \top {1.8}
+\def \topt {2.3}
+\def \P {\mathbb{P}}
+\def \ov {\overline}
+\def \ts {\tau_{\rm stop}}
 
-% \chapter*{Remerciements}
 
-% Blabla blabla.
+\newtheorem{theorem}{ThÃ©orÃ¨me}
+\newtheorem{lemma}{Lemme}
+\newtheorem{corollary}{Corollaire}
+\newtheorem*{xpl}{Exemple}
+\newtheorem*{Proof}{Preuve}
+\newtheorem{Def}{DÃ©finition}
 
-% \tableofcontents
+\begin{document}
 
  
 
@@ -147,28 +152,120 @@ Blabla blabla.
 
 \mainmatter
 
-\part{SystÃ¨me BoolÃ©ens}
+\part{RÃ©seaux Discrets}
 
-\chapter{Iterations discrÃ¨tes de SystÃ¨mes Dynamiques boolÃ©ens}
-
-\JFC{Chapeau chapitre Ã  faire}
+\chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}
+\JFC{chapeau Ã  refaire}
+\section{Formalisation}
 \input{sdd}
 
+\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}
+\input{mixage}
+
+\section{Conclusion}
+\JFC{Conclusion Ã  refaire}
+
+Introduire de l'asynchronisme peut permettre de rÃ©duire le temps 
+d'exÃ©cution global, mais peut aussi introduire de la divergence. 
+Dans ce chapitre, nous avons exposÃ© 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 de convergence de systÃ¨mes boolÃ©ens]{Preuve automatique de  convergence de systÃ¨mes boolÃ©ens}
+
+\chapter{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
 \input{modelchecking}
 
 
 
 
-\JFC{Mixage}
 
 
+\part{Des systÃ¨mes dynamiques discrets 
+au chaos} 
+
+\chapter[Caracterisation des systÃ¨mes 
+  discrets chaotiques]{Caracterisation des systÃ¨mes 
+  discrets chaotiques pour les schÃ©mas unaires et gÃ©nÃ©ralisÃ©s}\label{chap:carachaos}
+
+La premiÃ¨re section  rappelle ce que sont les systÃ¨mes dynamiques chaotiques.
+Dire que cette caractÃ©risation dÃ©pend du type de stratÃ©gie : unaire (TIPE), 
+gÃ©nÃ©ralisÃ©e (TSI).  Pour chacune d'elle, 
+on introduit une distance diffÃ©rente.
+
+On montre qu'on a des rÃ©sultats similaires.
+
+\section{SystÃ¨mes dynamiques chaotiques selon Devaney}
+\label{subsec:Devaney}
+\input{devaney}
+
+\section{SchÃ©ma unaire}\label{sec:TIPE12}
+\input{12TIPE}
+
+\section{SchÃ©ma gÃ©nÃ©ralisÃ©}
+\input{15TSI}
+
+
+\section{GÃ©nÃ©rer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
+\input{11FCT} 
+
+\chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}
+\input{chaosANN}
+
+
+
+
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
+
+\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}
+\input{15RairoGen}
 
+\chapter{Les gÃ©nÃ©rateurs issus des codes de Gray}
+\input{14Secrypt}
 
 
+\chapter{Quelques expÃ©rimentations}
+
+
+
+\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 Ã  Ã©tablir un classement qui prÃ©serverait 
+le fait que deux configurations voisines seraient reprÃ©sentÃ©es 
+par deux entiers voisins. Par optimisation? 
+ 
+\JFC{Perspectives pour les gÃ©nÃ©rateurs} : marcher ou sauter... comment on 
+pourrait Ã©tendre, ce que l'on a dÃ©jÃ , ce qu'il reste Ã  faire.
+% TSI 2015 
+
 
-% \part{Conclusion et Perspectives}
 
 % \chapter{Conclusion}
 
@@ -179,15 +276,43 @@ Blabla blabla.
 
 \chapter{Preuves sur les SDD}
 
-\section{Preuve du thÃ©orÃ¨me~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg}
-\input{annexesccg}
+\section{Convergence du mode mixe}\label{anx:mix}
+\input{annexePreuveMixage}
 
-\section{Preuve de continuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X},d)$}\label{anx:cont}
-\input{annexecontinuite.tex}
 
-\section{Preuve de Correction et de complÃ©tude de l'approche de vÃ©rification de convergence Ã  l'aide de SPIN}
+\section{Correction et complÃ©tude de la 
+  vÃ©rification de convergence par SPIN}\label{anx:promela}
 \input{annexePromelaProof}
 
+
+
+\chapter{Preuves sur les systÃ¨mes chaotiques}
+
+
+\section{ContinuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
+\input{annexecontinuite.tex}
+
+
+\section{CaractÃ©risation 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{CaractÃ©risation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_g}$ dans $(\mathcal{X}_g,d)$}\label{anx:chaos:generalise}
+\input{caracgeneralise.tex}
+
+
+\section{ThÃ©orÃ¨me~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg}
+\input{annexesccg}
+
+
+\chapter{Preuves sur les gÃ©nÃ©rateurs de nombres pseudo-alÃ©atoires}\label{anx:generateur}
+\input{annexePreuveDistribution}
+\input{annexePreuveStopping}
+
 \backmatter
 
 \bibliographystyle{apalike}
