X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/d81b15b2024adaf639e9d4a85934a5b5722c1bf1..1211b0e6440c89499806c173f2907ddb4f00afc1:/15RairoGen.tex

diff --git a/15RairoGen.tex b/15RairoGen.tex
index d905e51..432991f 100644
--- a/15RairoGen.tex
+++ b/15RairoGen.tex
@@ -14,7 +14,7 @@ prÃ©sente tout d'abord l'algorithme de PRNG. La contrainte de
 distribution uniforme de la sortie est discutÃ©e dans cette section.
 La chaoticitÃ© du gÃ©nÃ©rateur est ensuite Ã©tudiÃ©e en 
 section~\ref{prng:unaire:chaos}.
-La section~\ref{sub:prng:algo}  a Ã©tÃ© publiÃ©eÃ ~\cite{bcgw11:ip,bcgr11:ip}.
+La section~\ref{sub:prng:algo}  a Ã©tÃ© publiÃ©e Ã  ~\cite{bcgw11:ip,bcgr11:ip}.
 
 
 \section{ Nombres pseudo alÃ©atoires construits par itÃ©rations unaires}\label{sub:prng:algo}
@@ -671,7 +671,7 @@ dÃ©finit le graphe orientÃ© $\textsc{giu}_{\mathcal{P}}(f)$ de la maniÃ¨re suiva
 \item il y a un arc libellÃ© $u_0, \hdots, u_{p_i-1}$, $i \in \llbracket 1, \mathsf{p} \rrbracket$ entre les n{\oe}uds $x$ et $y$ si et seulement si $p_i$ est un Ã©lÃ©ment de 
 $\mathcal{P}$ (\textit{i.e.}, on peut itÃ©rer $p_i$ fois), et pour chaque 
 $k$, $0 \le k \le p_i-1$, on a 
- $u_k$ qui apaprtient Ã   $[\mathsf{N}]$ et 
+ $u_k$ qui appartient Ã   $[\mathsf{N}]$ et 
 $y=F_{f_u,p_i} (x, (u_0, \hdots, u_{p_i-1})) $.
 \end{itemize}
 Il n'est pas difficile de constater que $\textsc{giu}_{\{1\}}(f)$ est $\textsc{giu}(f)$.
@@ -762,7 +762,7 @@ est fortement connexe.
 Ce chapitre a proposÃ© un algorithme permettant de construire un 
 PRNG chaotique Ã  partir d'un PRNG existant. Pour ce faire, il est nÃ©cessaire 
 et suffisant que la fonction $f$ qui est itÃ©rÃ©e un nombre $b$ de fois 
-possÃ¨de un $\textsc{giu}_{\{b\}}(f)$ fortement connexe et que sa matrice de Markov assosiÃ©e soit doublement stochastique.
+possÃ¨de un $\textsc{giu}_{\{b\}}(f)$ fortement connexe et que sa matrice de Markov associÃ©e soit doublement stochastique.
 Le chapitre suivant montre comment construire une telle fonction.
 
  
