X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/cc983a19dffed6f28851e7e37f0277fb19098f2f..020defdbb2ac938563eba1071c78520973093e4b:/main.tex?ds=sidebyside diff --git a/main.tex b/main.tex index 5c6e303..658149c 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} %%-------------------- @@ -123,6 +125,7 @@ \newtheorem{theorem}{Théorème} \newtheorem{lemma}{Lemme} +\newtheorem{corollary}{Corollaire} \newtheorem*{xpl}{Exemple} \newtheorem*{Proof}{Preuve} \newtheorem{Def}{Définition} @@ -141,18 +144,14 @@ Blabla blabla. \part{Réseaux Discrets} - - \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} @@ -165,20 +164,65 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence. -\chapter[Preuve de convergence de systèmes booléens]{Preuve automatique de convergence}\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{Engendrer une classe de générateurs} +\input{14Secrypt} + + + + + + +\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 @@ -192,6 +236,26 @@ 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 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. +% TSI 2015 + + % \chapter{Conclusion} @@ -215,16 +279,28 @@ to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}. \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} \backmatter