X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/21064a689bad8fe8e8666af593cad468f1a89483..ab1271f8b9509a86f3434c2389be47fe3a1c4d04:/main.tex

diff --git a/main.tex b/main.tex
index 47cc2fc..1cad5ec 100644
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -56,7 +56,7 @@
 
 %%--------------------
 %% Set the University where HDR was made
-\hdrpreparedin{l'Université de Franche-Comté}
+\hdrpreparedin{Université Bourgone Franche-Comté}
 
  
 %%--------------------
@@ -71,7 +71,7 @@ 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
+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
@@ -85,42 +85,41 @@ 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
-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.
-}
+%%--------------------     %%     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 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, 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 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.
@@ -243,8 +242,8 @@ Introduire de l'asynchronisme peut permettre de réduire le temps
 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.
 
 
 
@@ -268,7 +267,7 @@ La suite de ce document se focalise sur des systèmes dynamiques discrets qui ne
 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, 
@@ -309,7 +308,8 @@ de telles fonctions.
 
 
 
-\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}