X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/cc983a19dffed6f28851e7e37f0277fb19098f2f..416d383eafc79d519cc2910697507e81bdc0d3c7:/main.tex?ds=inline

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index 5c6e303..33a3ba1 100644
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+++ b/main.tex
@@ -13,9 +13,17 @@
 \usepackage{dsfont}
 \usepackage{graphicx}
 \usepackage{listings}
+\usepackage{tikz}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepgfplotslibrary{groupplots}
+
 %\usepackage[font=footnotesize]{subfig}
 \usepackage[utf8]{inputenc}
 \usepackage{thmtools, thm-restate}
+\usepackage{multirow}
+\usepackage{algorithm2e}
+\usepackage{mathtools}
+
 %\declaretheorem{theorem}
 
 %%--------------------
@@ -32,7 +40,8 @@
  
 %%--------------------
 %% 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 +130,32 @@
 \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}}
+\def\rl{{^{.}}}
+
+\DeclarePairedDelimiter\abs{\lvert}{\rvert}%
+\DeclarePairedDelimiter\norm{\lVert}{\rVert}%
+
+% Swap the definition of \abs* and \norm*, so that \abs
+% and \norm resizes the size of the brackets, and the 
+% starred version does not.
+\makeatletter
+\let\oldabs\abs
+\def\abs{\@ifstar{\oldabs}{\oldabs*}}
+%
+\let\oldnorm\norm
+\def\norm{\@ifstar{\oldnorm}{\oldnorm*}}
+\makeatother
+
 \newtheorem{theorem}{ThÃ©orÃ¨me}
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
+\newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
 \newtheorem*{Proof}{Preuve}
 \newtheorem{Def}{DÃ©finition}
@@ -139,46 +172,127 @@ Blabla blabla.
 
 \mainmatter
 
-\part{RÃ©seaux Discrets}
+\part{RÃ©seaux discrets}
 
+\chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}
 
+Ce chapitre formalise tout d'abord ce qu'est 
+un rÃ©seau boolÃ©en (section~\ref{sec:sdd:formalisation}. On y revoit 
+les diffÃ©rents modes opÃ©ratoires, leur reprÃ©sentation Ã  l'aide de 
+graphes et les rÃ©sultats connus de convergence).
+Ce chapitre montre ensuite Ã  la section~\ref{sec:sdd:mixage}
+comment combiner ces modes pour converger aussi 
+souvent, mais plus rapidement vers un point fixe. Les deux 
+derniÃ¨res sections ont fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
 
-\chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}
-\JFC{chapeau Ã  refaire}
-\section{Formalisation}
+\section{Formalisation}\label{sec:sdd:formalisation}
 \input{sdd}
 
-
-\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}
+\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}\label{sec:sdd:mixage}
 \input{mixage}
 
-
 \section{Conclusion}
-\JFC{Conclusion Ã  refaire}
 
 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, nous avons exposÃ© comment construire un mode combinant les
+Dans ce chapitre, aprÃ¨s avoir introduit les bases sur les rÃ©seaux boulÃ©ens,
+nous avons exposÃ© comment construire un mode combinant les
 avantage du synchronisme en terme de convergence avec les avantages 
 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}
 
 
 
-\JFC{Mixage}
 
 
 
+\part{Des systÃ¨mes dynamiques discrets 
+au chaos} 
+
+\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 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 leur caractÃ©ristiques. Celles-ci dÃ©pendent 
+tout d'abord de la stratÃ©gie itÃ©rÃ©e. La section~\ref{sec:TIPE12} 
+se focalise sur le schÃ©ma unaire tandis que la section~\ref{sec:chaos:TSI}
+considÃ¨re le mode gÃ©nÃ©ralisÃ©. Pour chacun de ces modes, 
+une distance est dÃ©finie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
+exhibe des conditions suffisantes premettant d'engendrer 
+des fonctions chaotiques seon le mode unaire.
+Les sections~\ref{sec:TIPE12} et~\ref{sec:11FCT} ont Ã©tÃ© publiÃ©es 
+dans~\cite{bcgr11:ip}.
+
+\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©}\label{sec:chaos:TSI}
+\input{15TSI}
+
+
+\section{GÃ©nÃ©rer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
+\input{11FCT} 
+
+\section{Conclusion}
+Ce chapitre a montrÃ© que les itÃ©rations unaires sont chaotiques si
+et seulement si le graphe $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe et 
+que les itÃ©rations gÃ©nÃ©ralisÃ©es sont chaotiques si
+et seulement si le graphe $\textsc{gig}(f)$ est aussi fortement connexe.
+On dispose ainsi Ã  priori d'une collection infinie de fonctions chaotiques.
+Le chapitre suivant s'intÃ©resse Ã  essayer de prÃ©dire le comportement 
+de telles fonctions. 
+
+
+\chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}
+\input{chaosANN}
+
+
+
+
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
+
+\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}
+\input{15RairoGen}
+
+\chapter{Les gÃ©nÃ©rateurs issus des codes de Gray}
+\input{14Secrypt}
 
 
 
+\part{Application au marquage de mÃ©dia}
+
+
+\chapter{Des embarquement prÃ©servant le chaos}\label{chap:watermarking} 
+\input{oxford}
+
+\chapter{Une dÃ©marche de  marquage de PDF}
+\input{ahmad}
+
+
+\chapter{Une dÃ©marches plus classique de dissimulation: STABYLO}
+ \input{stabylo}
+
+\chapter{SchÃ©ma de stÃ©ganographie: les dÃ©rivÃ©es du second ordre}
+ \input{stegoyousra}
+
+
+
+\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 +306,31 @@ 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.
+
+
+\JFC{prespectives watermarking : rÃ©Ã©crire l'algo nicolas dans le formalisme
+du chapitre 8}
+
+% TSI 2015 
+
+
 
 % \chapter{Conclusion}
 
@@ -200,7 +339,7 @@ to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.
 
 \appendix
 
-\chapter{Preuves sur les SDD}
+\chapter{Preuves sur les rÃ©seaux discrets}
 
 \section{Convergence du mode mixe}\label{anx:mix}
 \input{annexePreuveMixage}
@@ -215,19 +354,48 @@ 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 $G_{f_u}$ 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{annexePreuveGrayEquilibre}
+\input{annexePreuveStopping}
+
+\chapter{Preuves sur le marquage de mÃ©dia}\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
 
+\section{ComplexitÃ© d'Algorithmes de stÃ©ganographie}
+\label{anx:preuve:cplxt}
+\input{annexePreuvesComplexiteStego}
+
+
+
 \bibliographystyle{apalike}
 \bibliography{abbrev,biblioand}
 \listoffigures
