Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2001. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1997. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

L’analyse statique des programmes est une technique de vérification qui permet de statuer si un programme est conforme à une propriété donnée. Pour l’atteinte de cet objectif, il faudrait disposer d’une abstraction du programme à vérifier et d’une définition des propriétés. Dans la mesure où l’outil de vérification prend place dans un cadre algébrique, la définition des propriétés ainsi que la modélisation du programme sont représentées sous la forme d’expressions régulières. Ce mémoire traite en premier lieu de la traduction des programmes écrits en langage C vers une abstraction sous forme d’expressions régulières. La méthode de traduction proposée, ainsi que les différentes étapes de transformations y sont exposées. Les premiers chapitres du présent mémoire énoncent les connaissances élémentaires de la théorie des langages ainsi que de la compilation des programmes. Un bref aperçu des différentes méthodes de vérification des programmes est présenté comme une mise en contexte. Finalement, la dernière partie concerne la traduction des programmes ainsi que la description de l’outil de traduction qui a été réalisé.

Les langages tels Java, Simula, Eiffel, Modula III sont des langages orientés objet qui ont gagné leur popularité grâce à la sûreté du traitement des exceptions et à la politique de sécurité qu'ils utilisent, notamment pour la gestion mémoire. En effet, Meyer a placé la gestion automatique de la mémoire en troisième position dans les "sept commandements" de la programmation orientée objet. L'entité utilisée pour assurer la gestion automatique de la mémoire est appelée Garbage Collector ou ramasse-miettes. Certains langages comme C, C++, Ada, Pascal et bien d'autres utilisent une libération explicite de la mémoire. L'avantage majeur de cette libération par rapport au Garbbage Collector est sans doute l'emploi des pointeurs, outil très important permettant un accès direct à certaines zones mémoires et une utilisation plus optimale de l'espace mémoire. Le C++ est l'un des langages de programmation les plus utilisés actuellement. Il est à la fois facile à utiliser et très efficace. Les caractéristiques du C++ en font un langage idéal pour certains types de projets. Il est incontournable dans la réalisation des grands programmes. Les optimisations des compilateurs actuels en font également un langage de prédilection pour ceux qui recherchent les performances. Puisqu'il est une extension de l'ANSI-C, C++ utilise une gestion explicite de la mémoire avec les delete, new, free et malloc. Pour Ellis et Stroustrup, la gestion de mémoire explicite via le Garbbage Collector n'est pas une composante du langage C++. Nous proposons dans notre travail de recherche un outil assurant une gestion implicite de la mémoire basé sur la programmation aspect, notamment avec l'extension AspectC++ qui est un préprocesseur pour un compilateur C++ usuel. L'idée est d'implémenter via AspectC++ des compteurs de références pour les objets nouvellement créés. Il s'agit d'attribuer un compteur de références à un objet, d'incrémenter ce compteur chaque fois qu'un autre objet crée une référence vers le premier objet et de décrémenter ce compteur chaque fois qu'une référence est supprimée. L'objet sera détruit dès que son compteur associé sera à zéro.

Th. doct.--Informatique--Paris 6, 1994.

Ce travail résume les étapes et les technologies nécessaires pour construire une application web dynamique permettant de faire l'analyse de données financières en temps réel à l'aide des langages de programmation R et C++. R est utilisé pour la collecte et traitement des données entrantes ainsi que pour générer tout output. C++ est utilisé pour accélérer les simulations Monte-Carlo. L'output de ce travail consiste en l'application web elle-même et les fonctions permettant d'estimer les paramètres des modèles de régression quantile de la famille CAViaR. Le code pour reproduire ce travail est organisé de la façon suivante : Un paquetage R pour l'application shiny, disponible à l'adresse https://gitlab.com/cacsfre/simulr. Un paquetage R pour estimer les paramètres des modèles de la famille CAViaR, disponible à l'adresse https://gitlab.com/cacsfre/caviarma. Le code R pour générer le présent document avec bookdown, disponible à l'adresse https://gitlab.com/cacsfre/msc. La famille de modèles CAViaR a été utilisée pour obtenir une estimation du quantile q[indice α] au niveau α. Ces modèles s'adressent directement au quantile d'intérêt au lieu de le calculer indirectement comme dans d'autres cas, par exemple les modèles de type GARCH où l'on s'intéresse plutôt à la volatilité σ² . Les résultats obtenus ici sont comparables à ceux se trouvant dans la littérature tel qu'illustré dans les chapitres 3 et 4.