commit bd7cec442b5a7506ab1d0a9f45b01c91e87e2ef6
parent 87714dda0c0816d3bf020f454ae41d4a2429a10e
Author: Vincent Forest <vincent.forest@meso-star.com>
Date: Sun, 4 Jun 2023 09:37:51 +0200
Relecture
Corrections de quelques typos mineures et fautes d'orthographes
Diffstat:
1 file changed, 36 insertions(+), 36 deletions(-)
diff --git a/src/sgs_compute_sensitivity_translation.nw b/src/sgs_compute_sensitivity_translation.nw
@@ -63,34 +63,34 @@ d'un calcul de sensibilité géométrique sur l'exemple simple d'un
parallélépipède (figure~\ref{fig:configuration}). Nous nous intéressons ici à
la déformation géométrique liée à la translation de sa paroi supérieure et
étudions l'impact de cette translation sur le flux reçu par un récepteur situé
-sur sa paroi inférieure.
-Dans cet exercice, la sensibilité du flux est estimée par un algorithme de
-Monte Carlo analogue à la physique du transport de la sensibilité géométrique.
-Cette pratique des algorithmes de Monte Carlo est largement utilisée en
-transferts radiatifs et consiste à imiter numériquement le transport de
-photons, en échantillonnant les sources du problème, puis en les propageant
-dans le milieu selon ses propriétés et la statistique donnée par les lois
-d'extinctions (Beer-Lambert) et de diffusions (fonction de phase).
+sur sa paroi inférieure. Dans cet exercice, la sensibilité du flux est estimée
+par un algorithme de Monte Carlo analogue à la physique du transport de la
+sensibilité géométrique. Cette pratique des algorithmes de Monte Carlo est
+largement utilisée en transferts radiatifs et consiste à imiter numériquement
+le transport de photons, en échantillonnant les sources du problème, puis en
+les propageant dans le milieu selon ses propriétés et la statistique donnée par
+les lois d'extinctions (Beer-Lambert) et de diffusions (fonction de phase).
L'extension de cette pratique à la sensibilité géométrique est possible en
s'appuyant sur le modèle de sensibilité, qui décrit les sources de sensibilité
-géométrique et la phénoménologie de leur transport dans le milieu.
-La démarche suivie dans ce document est la suivante:
+géométrique et la phénoménologie de leur transport dans le milieu. La démarche
+suivie dans ce document est la suivante:
\begin{itemize}
-\item le problème de sensibilité géométrique est posé;
-\item les sources de sensibilité sont identifiées, elles dépendent de quantité
-décrites par d'autres physiques ({\ie} la luminance);
-\item les couplages par les sources sont exposés;
-\item un algorithme de Monte Carlo analogue est utilisé pour résoudre le
-problème couplé (via la \textit{double randomization});
-\item la mise en {\oe}uvre de l'algorithme est explicite tout au long du document.
+ \item le problème de sensibilité géométrique est posé;
+ \item les sources de sensibilité sont identifiées, elles dépendent de
+ quantité décrites par d'autres physiques ({\ie} la luminance);
+ \item les couplages par les sources sont exposés;
+ \item un algorithme de Monte Carlo analogue est utilisé pour résoudre le
+ problème couplé (via la \textit{double randomization});
+ \item la mise en {\oe}uvre de l'algorithme est explicite tout au long du
+ document.
\end{itemize}
L'exemple présenté dans ce document est illustratif et sans aucune ambition de
généralité. Il montre une application du modèle de sensibilité et une
-utilisation de la méthode de Monte Carlo qui lui sont spécifiques. Cela se
-traduit dans les choix de notations des variables (subscript h pour paroi du
-haut et d pour paroi de droite etc.), dans la simplification des équations du
-modèle, et enfin dans l'écriture de l'algorithme de Monte Carlo. En effet,
+utilisation de la méthode de Monte Carlo qui lui sont spécifiques. Cela se
+traduit dans les choix de notations des variables (indice $h$ pour paroi du
+haut, $d$ pour paroi de droite {\etc}), dans la simplification des équations du
+modèle, et enfin dans l'écriture de l'algorithme de Monte Carlo. En effet,
contrairement à une pratique plus conventionnelle, l'ensemble des données qui
décrivent le système (la configuration géométrique et ses propriétés physiques)
ne sont pas séparées de la procédure d'échantillonnage des chemins. Autrement
@@ -429,7 +429,7 @@ exit:
}
@
-Notre fonction de réalisation prends en entrée un générateur de nombres
+Notre fonction de réalisation prend en entrée un générateur de nombres
aléatoires ([[rng]]) et un pointeur vers les données du système ([[scene]]).
Dans la variable [[w]] sera renvoyé le poids de la sensibilité a $\PI$.
@@ -510,11 +510,11 @@ TRACE_RAY(pos_h, dir_spec_h, surf_A_h, &hit1);
Dans notre problème, un chemin du problème couplé est composé d'un chemin de
sensibilité et d'un chemin de dérivée spatiale, chacun d'entre eux se résumant
-à un segment dont l'origine commune se situe sur la paroi du haut source de
+à un segment dont l'origine commune se situe sur la paroi du haut, source de
sensibilité. Or, on peut dès à présent déterminer qu'un chemin couplé aura une
-contribution \emph{nulle} si le chemin de sensibilité n'atteint pas le
-récepteur ou si le chemin de dérivé spatiale n'atteint pas la source radiative,
-à savoir la paroi de droite.
+contribution nulle si le chemin de sensibilité n'atteint pas le récepteur ou si
+le chemin de dérivé spatiale n'atteint pas la source radiative, à savoir la
+paroi de droite.
<<Initialiser le poids>>=
sensib = 0;
@@ -996,8 +996,8 @@ surface et en utilisant l'ETR pour résoudre $\partial_{1,\vec{\omega}}L$:
\end{equation}
La fonction [[decomposition]] réalise cette décomposition et les résultats
-([[alpha]], [[beta]] et [[u]]) sont répertoriés dans la structure
-[[projection]].
+([[alpha]], [[beta]] et [[u]]) sont retournés via les variables membres de la
+structure [[projection]]:
<<Fonctions utilitaires>>=
struct projection {
@@ -1065,9 +1065,9 @@ celui de la sensibilité.
double weight_flux_part_spec;
@
-Le poids de cette contribution correspond à la source radiative $S_b$ (equation
-\ref{eq:cl_rad}) représentée par la variable [[Sb]] multipliées par l'angle
-$\pi$ ([[PI]]), la surface $A_h$ et le coefficient de réflection $\rho$
+Le poids de cette contribution correspond à la source radiative $S_b$
+(equation~\ref{eq:cl_rad}) représentée par la variable [[Sb]] multipliées par
+l'angle $\pi$ ([[PI]]), la surface $A_h$ et le coefficient de réflection $\rho$
([[rho]]).
<<Calcul du poids>>=
@@ -1477,11 +1477,11 @@ Carlo. Si ce document décrit en détail les sources C de sa
fichiers C et l'aide du programme [[sgs]] (affichée via l'option [[-h]]) pour
plus d'informations quant aux fonctionnement et options du programme.
-Une fois le calcul terminé, en post-traiter le résultat se résume à afficher sur
-la sortie standard la valeur $\PI$ courante suivie de l'estimation et de l'écart
-type de la sensibilité et du flux que nous venons d'estimer. Ci-après nous
-utilisons la commande [[sed]] pour extraire et afficher ces valeurs stockées
-dans la variable [[out]] à l'issu de notre calcul Monte Carlo.
+Une fois le calcul terminé, en post-traiter le résultat se résume à afficher
+sur la sortie standard la valeur de $\PI$ courante suivie de l'estimation et de
+l'écart type de la sensibilité et du flux que nous venons d'estimer. Ci-après
+nous utilisons la commande [[sed]] pour extraire et afficher ces valeurs
+stockées dans la variable [[out]] à l'issu de notre calcul Monte Carlo.
<<Post traiter le résultat>>=
prompt="[^~]\{1,\}~ "
