X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/9ed4f504a9b9dd9704b62305d743e177a9ae6f72..1d675a69268d7b43ff2d7321c7bd44413f1c10a5:/main.tex?ds=sidebyside diff --git a/main.tex b/main.tex index ce52fff..0c6234e 100644 --- a/main.tex +++ b/main.tex @@ -16,6 +16,8 @@ %\usepackage[font=footnotesize]{subfig} \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage{thmtools, thm-restate} +\usepackage{multirow} +\usepackage{algorithm2e} %\declaretheorem{theorem} %%-------------------- @@ -32,7 +34,8 @@ %%-------------------- %% Set the author of the HDR -\addauthor[first.name@utbm.fr]{First}{Name} +\addauthor[couchot@femto-st.fr]{Jean-François}{Couchot} + %%-------------------- %% Add a member of the jury @@ -111,7 +114,7 @@ \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{\Sec}[1]{Section\,\ref{#1}} \newcommand{\Fig}[1]{{\sc Figure}~\ref{#1}} \newcommand{\Alg}[1]{Algorithme~\ref{#1}} \newcommand{\Tab}[1]{Tableau~\ref{#1}} @@ -121,8 +124,18 @@ \newcommand{\dom}[0]{\ensuremath{\textit{dom}}} \newcommand{\eqNode}[0]{\ensuremath{{\mathcal{R}}}} + +\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}} + + \newtheorem{theorem}{Théorème} \newtheorem{lemma}{Lemme} +\newtheorem{corollary}{Corollaire} \newtheorem*{xpl}{Exemple} \newtheorem*{Proof}{Preuve} \newtheorem{Def}{Définition} @@ -139,18 +152,19 @@ Blabla blabla. \mainmatter -\part{Système Booléens} +\part{Réseaux Discrets} -\chapter{Iterations discrètes de Systèmes Dynamiques booléens} +\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens} +\JFC{chapeau à refaire} \section{Formalisation} \input{sdd} - \section{Combinaisons synchrones et asynchrones} \input{mixage} - \section{Conclusion} +\JFC{Conclusion à refaire} + Introduire de l'asynchronisme peut permettre de réduire le temps d'exécution global, mais peut aussi introduire de la divergence. Dans ce chapitre, nous avons exposé comment construire un mode combinant les @@ -160,19 +174,117 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence. -\chapter[Preuve de convergence de systèmes booléens]{Preuve automatique de convergence de systèmes booléens}\label{chap:promela} +\chapter{Preuve automatique de convergence}\label{chap:promela} \input{modelchecking} -\JFC{Mixage} +\part{Des systèmes dynamiques discrets +au chaos} + +\chapter[Caracterisation des systèmes + discrets chaotiques]{Caracterisation des systèmes + 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), +généralisée (TSI). Pour chacune d'elle, +on introduit une distance différente. + +On montre qu'on a des résultats similaires. + +\section{Systèmes dynamiques chaotiques selon Devaney} +\label{subsec:Devaney} +\input{devaney} + +\section{Schéma unaire}\label{sec:TIPE12} +\input{12TIPE} + +\section{Schéma généralisé} +\input{15TSI} + + +\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{Les générateurs issus des codes de Gray} +\input{14Secrypt} + + +%\chapter{Quelques expérimentations} +\part{Application au marquage de média} + + +\chapter{Des embarquement préservant le chaos} +% OXFORD +\input{oxford} + +\chapter{Des démarches plus classiques} + +\section{QIM} + +\section{STABYLO} + \input{stabylo} + + +\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 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. + + +\JFC{prespectives watermarking : réécrire l'algo nicolas dans le formalisme +du chapitre 8} + +% TSI 2015 + -% \part{Conclusion et Perspectives} % \chapter{Conclusion} @@ -196,17 +308,39 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence. \chapter{Preuves sur les systèmes chaotiques} -\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X},d)$}\label{anx:cont} +\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont} \input{annexecontinuite.tex} +\section{Caractérisation 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{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_g}$ dans $(\mathcal{X}_g,d)$}\label{anx:chaos:generalise} +\input{caracgeneralise.tex} + \section{Théorème~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg} \input{annexesccg} +\chapter{Preuves sur les générateurs de nombres pseudo-aléatoires}\label{anx:generateur} +\input{annexePreuveDistribution} +\input{annexePreuveStopping} + +\chapter{Preuves sur le marquage de média}\label{anx:marquage} +\section{Le marquage est $\epsilon$-sego-secure} +\input{annexePreuveMarquagedhci} +\section{Le mode $f_l$ est doublement stochastique}\label{anx:marquage:dblesto} +\input{annexePreuveMarquagefldblement} +\section{Le marquage est correct et complet}\label{anx:preuve:marquage:correctioncompletue} +\input{annexePreuveMarquageCorrectioncompletude} \backmatter \bibliographystyle{apalike}