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

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'UniversitÃ© de Franche-ComtÃ©}
+\hdrpreparedin{UniversitÃ© Bourgone Franche-ComtÃ©}
 
  
 %%--------------------
@@ -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]{
-GrÃ¢ce Ã   leur  concision,  les modÃ¨le  discrets
-permettent d'apprÃ©hender  des problÃ¨mes informatiques qui  ne seraient
-parfois pas  traitables autrement.   Les systÃ¨mes  dynamiques discrets
-   s'intÃ¨grent dans  cette thÃ©matique.   Dans cette  habilitation,
-nous  prÃ©senterons  tout  d'abord   des  contributions concernant la
-convergence, la preuve de convergence et un nouveau mode opÃ©ratoire de
-tels systÃ¨mes.  Nous prÃ©senterons ensuite un ensemble de contributions
-autour  des fonctions  dont  les itÃ©rations  peuvent Ãªtre chaotiques.
-ParticuliÃ¨rement,   plusieurs   mÃ©thodes permettant
-d'obtenir de telles  fonctions seront proposÃ©es,
- dont une basÃ©e sur les  codes de Gray,
-permettant  d'avoir  en  plus  une  chaÃ®ne   de  Markov doublement
-stochastique.   Cette   derniÃ¨re  mÃ©thode  nous  permettra notamment
-d'engendrer   une    grande   famille   de   gÃ©nÃ©rateurs    de nombres
-pseudo-alÃ©atoires  (PRNG). Des  contributions thÃ©oriques  et pratiques
-autour  de ces  PRNGs seront  prÃ©sentÃ©es.  La  thÃ©matique de masquage
-d'information (dÃ©jÃ   prÃ©sente dans  l'Ã©quipe) a  Ã©tÃ© renforcÃ©e  et des
-contributions sur  ce sujet  seront prÃ©sentÃ©es.  Des instances  de ces
-algorithmes sont  formalisÃ©s en  sÃ©lectionnant les fonctions  Ã  itÃ©rer
-pour garantir une robustesse  Ã©levÃ©e.  Finalement, nous montrerons qu'on
-peut construire  de nouvelles  fonctions de distorsion utilisables en
-masquage  d'information Ã   l'aide de  mÃ©thodes d'analyse  par gradient
-mais discret cette fois encore.
-}
+%%--------------------     %%     Set      the     French     abstract
+\hdrabstract[french]{  
+
+GrÃ¢ce Ã   leur concision, les modÃ¨le  discrets permettent d'apprÃ©hender
+des  problÃ¨mes informatiques  qui ne  seraient parfois  pas traitables
+autrement.  Les  systÃ¨mes dynamiques  discrets s'intÃ¨grent  dans cette
+thÃ©matique.  Dans cette habilitation, nous montrerons tout d'abord des
+contributions concernant  la convergence, la preuve  de convergence et
+un  nouveau  mode  opÃ©ratoire  de tels  systÃ¨mes.   Nous  prÃ©senterons
+ensuite  un   ensemble  d'avancÃ©es  autour  des   fonctions  dont  les
+itÃ©rations  peuvent  Ãªtre   chaotiques.   ParticuliÃ¨rement,  plusieurs
+mÃ©thodes permettant  d'obtenir de  telles fonctions  seront proposÃ©es,
+dont une basÃ©e  sur les codes de Gray, permettant  d'avoir en plus une
+chaÃ®ne de Markov doublement stochastique.  Cette derniÃ¨re mÃ©thode nous
+permettra notamment  d'engendrer une grande famille  de gÃ©nÃ©rateurs de
+nombres  pseudo-alÃ©atoires (PRNG).   Des  contributions thÃ©oriques  et
+pratiques autour de ces PRNGs seront mises en avant.  La thÃ©matique de
+masquage d'information  (dÃ©jÃ  prÃ©sente dans l'Ã©quipe)  a Ã©tÃ© renforcÃ©e
+et des  avancÃ©es significatives sur  ce sujet seront  prÃ©sentÃ©es.  Des
+instances de  ces algorithmes  seront formalisÃ©es en  sÃ©lectionnant les
+fonctions Ã   itÃ©rer pour garantir une  robustesse Ã©levÃ©e.  Finalement,
+nous  montrerons  qu'on  peut  construire de  nouvelles  fonctions  de
+distorsion utilisables en masquage  d'information Ã  l'aide de mÃ©thodes
+d'analyse par gradient mais discret cette fois encore.
+
+ }
  
 %%--------------------
 %% Set the French keywords. They only appear if
 %% there is an French abstract
 \hdrkeywords[french]{systÃ¨mes dynamiques discrets, gÃ©nÃ©rateurs de nombres
-pseudo alÃ©atoires, masquage d'information.}
+pseudo-alÃ©atoires, 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 rÃ©duire le temps
 d'exÃ©cution global, mais peut aussi introduire de la divergence. 
 Dans ce chapitre, aprÃ¨s avoir introduit les bases sur les rÃ©seaux boolÃ©ens,
 nous avons exposÃ© 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 systÃ¨mes dynamiques discrets qui ne
 convergent pas. Parmi ceux-ci se trouvent ceux qui sont \og chaotiques\fg{}.
 La premiÃ¨re section  de ce chapitre rappelle ce que sont les systÃ¨mes 
 dynamiques chaotiques et leurs caractÃ©ristiques.
-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 schÃ©ma unaire. Elle est rappelÃ©e pour avoir un document se 
 suffisant Ã  lui-mÃªme.
 La section~\ref{sec:chaos:TSI} Ã©tend ceci au mode gÃ©nÃ©ralisÃ©. Pour chacun de ces modes, 
@@ -309,7 +308,8 @@ de telles fonctions.
 
 
 
-\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres 
+pseudo-alÃ©atoires}
 
 \chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}\label{chap:PRNG:chao}
 \input{15RairoGen}
