X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/b7fbe4c19ee32e73474091bd99290a9af2167370..103fee06d77ee199f8956ccb0747b45676c834e5:/main.tex

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index 0893d3b..071ab50 100644
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@@ -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-FranÃ§ois}{Couchot}
+
  
 %%--------------------
 %% Add a member of the jury
@@ -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}{ThÃ©orÃ¨me}
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
+\newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
 \newtheorem*{Proof}{Preuve}
 \newtheorem{Def}{DÃ©finition}
@@ -141,18 +154,14 @@ Blabla blabla.
 
 \part{RÃ©seaux Discrets}
 
-
-
 \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}
 
@@ -165,7 +174,7 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 
 
 
-\chapter[Preuve de convergence de systÃ¨mes boolÃ©ens]{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
+\chapter{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
 \input{modelchecking}
 
 
@@ -176,34 +185,54 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 \part{Des systÃ¨mes dynamiques discrets 
 au chaos} 
 
-\chapter{Characterisation des systÃ¨mes 
-  discrets chaotiques}
+\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}
 
 
-gÃ©nÃ©rer des fonctions vÃ©rifiant ceci (TIPE12 juste sur le rÃ©sultat d'adrien).
+\section{GÃ©nÃ©rer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
+\input{11FCT} 
 
 \chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}
+\input{chaosANN}
+
+
 
-13 JournalMichel
 
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
 
+\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}
+\input{15RairoGen}
 
+\chapter{Engendrer une classe de gÃ©nÃ©rateurs}
+\input{14Secrypt}
 
 
+\chapter{Quelques expÃ©rimentations}
 
 
 
+\part{Conclusion et Perspectives}
+
 
 
- \part{Conclusion et Perspectives}
 
 \JFC{Perspectives pour SDD->Promela}
 Among drawbacks of the method,  one can argue that bounded delays is only 
@@ -217,6 +246,26 @@ 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 
+
+
 
 % \chapter{Conclusion}
 
@@ -240,24 +289,29 @@ to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.
 \chapter{Preuves sur les systÃ¨mes chaotiques}
 
 
-\section{ContinuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X},d)$}\label{anx:cont}
+\section{ContinuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
 \input{annexecontinuite.tex}
 
 
-\section{CaractÃ©risation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_f$ dans $(\mathcal{X},d)$}\label{anx:chaos:unaire}
+\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
 
