Fix a presentation of Cyrillic letters on sample images of russian help page for... 41/10441/2
Stanislav KROTER [Sun, 10 Feb 2013 04:16:17 +0000 (10:16 +0600)]
Change-Id: I74767db296496d041b8c656293db04a14997285f

scilab/CHANGES_5.4.X
scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_1.png
scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_2.png
scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_3.png
scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_4.png
scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_5.png
scilab/modules/randlib/help/ru_RU/grand.xml

index 32b3d5a..704d8df 100644 (file)
@@ -348,6 +348,7 @@ Bug fixes
 
 * Bug #12247 fixed - Fix a typo in some error messages.
 
+* Bug #12272 fixed - Fix a presentation of Cyrillic letters on sample images of russian help page for grand function.
 
                     Changes between version 5.3.3 and 5.4.0
                     =======================================
index fdd0a77..3d347e9 100644 (file)
Binary files a/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_1.png and b/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_1.png differ
index 0383b86..d14d0ea 100644 (file)
Binary files a/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_2.png and b/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_2.png differ
index fc040de..e4e3022 100644 (file)
Binary files a/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_3.png and b/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_3.png differ
index c698b35..699b195 100644 (file)
Binary files a/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_4.png and b/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_4.png differ
index 9b98555..e1f9321 100644 (file)
Binary files a/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_5.png and b/scilab/modules/helptools/images/grand_ru_RU_5.png differ
index dc0bbfd..6ca852f 100644 (file)
@@ -3,11 +3,11 @@
  * Scilab ( http://www.scilab.org/ ) - This file is part of Scilab
  * Copyright (C) Jean-Philippe Chancelier and Bruno Pincon
  * Copyright (C) 2010-2011 - DIGITEO - Michael Baudin
- * 
+ *
  * This file must be used under the terms of the CeCILL.
  * This source file is licensed as described in the file COPYING, which
  * you should have received as part of this distribution.  The terms
- * are also available at    
+ * are also available at
  * http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt
  *
  -->
             Y = grand(m, n, "unf", Low, High)
             Y = grand(m, n, "uin", Low, High)
             Y = grand(m, n, "lgi")
-            
+
             Y = grand(X, ...)
-            
+
             Y = grand(n,  "mn", Mean, Cov)
             Y = grand(n,  "markov", P, x0)
             Y = grand(n,  "mul", nb, P)
             Y = grand(n,  "prm", vect)
-            
+
             S = grand("getgen")
             grand("setgen", gen)
-            
+
             S = grand("getsd")
             grand("setsd", S)
-            
+
             S = grand("phr2sd", phrase)
-            
+
             grand("setcgn", G)
             S = grand("getcgn")
-            
+
             grand("initgn", I)
-            
+
             grand("setall", s1, s2, s3, s4)
-            
+
             grand("advnst", K)
         </synopsis>
     </refsynopsisdiv>
         <para>
             где <varname>X</varname> - матрица размером <varname>m</varname> на
             <varname>n</varname>, производит тот же эффект. В данном случае используются
-            только размеры матрицы <varname>X</varname>.    
+            только размеры матрицы <varname>X</varname>.
         </para>
         <para>
             Последовательности вызова:
         <programlisting role="no-scilab-exec"><![CDATA[
             S = grand("getgen")
             grand("setgen", gen)
-            
+
             S = grand("getsd")
             grand("setsd", S)
-            
+
             grand("setcgn", G)
             S = grand("getcgn")
-            
+
             grand("initgn", I)
-            
+
             grand("setall", s1, s2, s3, s4)
-            
+
             grand("advnst", K)
         ]]></programlisting>
         <para>
                 <term>fsultra</term>
                 <listitem>
                     <para>
-                        Генератор вычитания с заёмом (Subtract-with-Borrow), смешанный с
+                        Генератор вычитания с займом (Subtract-with-Borrow), смешанный с
                         конгруэнтным генератором Арифа Замана (Arif Zaman) и Джорджа
                         Марсальи (George Marsaglia), с периодом свыше
                         <literal>10^356</literal>, состояние задаётся массивом из
                                         Предостережение: с clcg4 вы устанавливаете семена текущего виртуального генератора, но вы можете
                                         потерять синхронизацию между ним и другими виртуальными генераторами (т.е. не гарантируется,
                                         что генерируемая последовательность не перекрывается с генерируемой последовательностью
-                                        другого  виртуального генератора) =&gt; вместо этого используйте опцию "setall".                    
+                                        другого  виртуального генератора) =&gt; вместо этого используйте опцию "setall".
                                    </caution>
                                 </para>
                             </listitem>
             В следующем примере мы генерируем случайные числа по различным законам
             распределения и строим соответствующие гистограммы.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 // Возвращает матрицу размером 400 на 800 случайных чисел
 // по нормальному распределению, с матожиданием 0 и дисперсией 1.
 R = grand(400,800,"nor",0,1);
 scf();
 histplot(10,R);
-xtitle("Случайные числа по нормальному закону распределения из функции grand","X","Частота"); 
+xtitle("Случайные числа по нормальному закону распределения из функции grand","X","Частота");
 ]]></programlisting>
         <scilab:image localized="true">
             R = grand(400,800,"nor",0,1);
             histplot(10,R);
-            xtitle("Случайные числа по нормальному закону распределения из функции grand","X","Frequency");
+            xtitle("Случайные числа по нормальному закону распределения из функции grand","X","Частота");
         </scilab:image>
-        
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 // Возвращает матрицу размером 400 на 800 случайных чисел
 // с равномерным распределением в [0,1).
 R = grand(400,800,"def");
@@ -810,8 +810,8 @@ xtitle("Случайные числа с равномерным распреде
             histplot(10,R);
             xtitle("Случайные числа с равномерным распределением из функции grand","X","Частота");
         </scilab:image>
-        
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 // Возвращает матрицу размером 400 на 800 случайных чисел
 // по распределению Пуассона и матожиданием, равным 5.
 R = grand(400,800,"poi",5);
@@ -824,11 +824,11 @@ xtitle("Случайные числа по закону распределени
             histplot(10,R);
             xtitle("Случайные числа по закону распределения Пуассона из grand","X","Частота");
         </scilab:image>
-        
+
         <para>
             В следующем примере мы генерируем случайные числа по экспоненциальному распределению, а затем сравниваем эмпирическое распределение с теоретическим.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 lambda=1.6;
 N=100000;
 X = grand(1,N,"exp",lambda);
@@ -857,11 +857,11 @@ xtitle("Случайные числа по экспоненциальному з
             В следующем примере мы генерируем случайные числа по закону гамма-
             распределения, а затем сравниваем эмпирическое распределение с теоретическим.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 N=10000;
 A=10;
 B=4;
-R=grand(1,N,"gam",A,B); 
+R=grand(1,N,"gam",A,B);
 XS=gsort(R,"g","i")';
 PS=(1:N)'/N;
 P=cdfgam("PQ",XS,A*ones(XS),B*ones(XS));
@@ -869,27 +869,27 @@ scf();
 plot(XS,PS,"b-"); // Эмпирическое распределение
 plot(XS,P,"r-"); // Теоретическое распределение
 legend(["Эксперимент" "Теория"]);
-xtitle("Интегральная функция распределения случайных чисел по закону гамма-распределения","X","F"); 
+xtitle("Интегральная функция распределения случайных чисел по закону гамма-распределения","X","F");
 ]]></programlisting>
         <scilab:image localized="true">
             N=10000;
             A=10;
             B=4;
-            R=grand(1,N,"gam",A,B); 
+            R=grand(1,N,"gam",A,B);
             XS=gsort(R,"g","i")';
             PS=(1:N)'/N;
             P=cdfgam("PQ",XS,A*ones(XS),B*ones(XS));
             scf();
             plot(XS,PS,"b-"); // Эмпирическое распределение
-           plot(XS,P,"r-"); // Теоретическое распределение
-           legend(["Эксперимент" "Теория"]);
-           xtitle("Интегральная функция распределения случайных чисел по закону гамма-распределения","X","F"); 
+            plot(XS,P,"r-"); // Теоретическое распределение
+            legend(["Эксперимент" "Теория"]);
+            xtitle("Интегральная функция распределения случайных чисел по закону гамма-распределения","X","F");
         </scilab:image>
         <para>
             В следующем примере мы генерируем 10 случайных целых чисел в интервале
             <literal>[1,365]</literal>.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 grand(10,1,"uin",1,365)
  ]]></programlisting>
         <para>
@@ -897,7 +897,7 @@ grand(10,1,"uin",1,365)
             чисел <literal>[1, 2, ..., 7]</literal>. Эти <literal>12</literal>
             перестановок сохраняются столбец за столбцом.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 grand(12,"prm",(1:7)')
  ]]></programlisting>
     </refsection>
@@ -944,7 +944,7 @@ grand("setsd",n)
             начальному текущего блока и делаем то же самое для второго метода. Это
             гарантирует, что исходные данные для второго метода те же, что использовались
             в первом методе. Когда они оба закончатся, передвигаем вперёд блок для обоих
-            генераторов. 
+            генераторов.
         </para>
     </refsection>
     <refsection>