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

diff --git a/main.tex b/main.tex
index 47cc2fc..d5e5590 100644
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -46,8 +46,14 @@
 %%--------------------
 %% 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.
@@ -56,71 +62,66 @@
 
 %%--------------------
 %% 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.
@@ -243,8 +244,8 @@ 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 +269,7 @@ 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 +310,11 @@ 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}
@@ -336,8 +341,9 @@ de telles fonctions.
 
 
 
-\part*{Conclusion et Perspectives}
+\part{Conclusion}
 
+\chapter{Conclusion et Perspectives}
 \input{conclusion}