star-gs

Literate program for a geometric sensitivity calculation
git clone git://git.meso-star.fr/star-gs.git
Log | Files | Refs | README | LICENSE

commit ee7d372819d3c73418d76b0c8cfbc063f58356b0
parent d0265d2c42284f6afed913a59f9117b5b4410b5b
Author: Vincent Forest <vincent.forest@meso-star.com>
Date:   Sun, 23 Apr 2023 10:02:35 +0200

Supprime le Latex commenté des sources noweb

Diffstat:
Msrc/sgs_compute_sensitivity_translation.nw | 36------------------------------------
1 file changed, 0 insertions(+), 36 deletions(-)

diff --git a/src/sgs_compute_sensitivity_translation.nw b/src/sgs_compute_sensitivity_translation.nw @@ -94,48 +94,12 @@ ne sont pas séparées de la procédure d'échantillonnage des chemins. Autremen dit, l'ensemble des chemins seront suivis relativement aux parois de la scène et à leurs propriétés physiques. -%Ce document est un exercice dans lequel on choisit de décrire un exemple de -%sensibilité sans aucune ambition de généralité en se concentrant sur une -%configuration simplifiée. Contrairement à une pratique Monte Carlo plus -%conventionnelle, nous aurons à vu l'entièreté des données qui décrivent le -%systèmes à savoir sa configuration géométriques et ses propriétés physiques. -%Dit autrement, nous saurons à chaque instant où les chemins se situent et ainsi -%pourrons référencer les différentes étapes de suivi de ces chemins relativement -%aux parois de notre scène (ex: paroi de droite, surface émettrice, {\etc}). -% -%Par cette démarche nous proposons de construire un algorithme de sensibilité de -%manière analogue comme nous savons le faire en transfert radiatif -%(\textbf{NOTE} insister sur l'héritage Monte Carlo en transfert radiatif ici -%reprit à l'identique pour une formulation analogue grace au modèle de -%sensibilité). Le principe consiste à identifier les sources du problèmes et de -%les propager jusqu'au récepteur en fonction des propriétés physiques et -%et de la géométrie du système: -% -%\begin{itemize} -% \item on se pose un pbr de sensib; -% \item on a identifié les sources de sensib; -% \item on a identifié un couplage ou niveau des sources; -% \item on utilise MC pour résoudre le pbr (par double random); -% \item on résout le pbr de sensib jusqu'à sa mise en {\oe}uvre. -%\end{itemize} -% -%\paragraph{TODO} Parler que l'on va décrire l'algorithme jusqu'à sa mise en -%oeuvre explicite dans le code. + Préciser que les notations feront référence à -%la position des parois par rapport à l'orientation présentée sur le schéma (h -%$=$ haut, d $=$ droite etc...), soit par rapport à l'origine du repère. - %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Description du problème %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% \section{Description du problème} \label{sec:probleme} -%Le but du présent document est d'illustrer la mise en {\oe}uvre algorithmique d'un -%calcul de sensibilité 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. L'observable radiative de notre problème est le flux $\varphi$ perçu par le récepteur et s'exprime comme ci-dessous: \begin{equation}