Typo fix: additionnal -> additional 41/13341/2
Paul Bignier [Mon, 9 Dec 2013 10:47:10 +0000 (11:47 +0100)]
Also optionnal -> optional and functionnal -> functional

Change-Id: I0e373b0a024d7923b69bc5da6c84eecb9f725e6b

76 files changed:
scilab/modules/atoms/macros/atoms_internals/atomsSaveInstalleddeps.sci
scilab/modules/cacsd/macros/damp.sci
scilab/modules/cacsd/tests/nonreg_tests/bug_68.dia.ref
scilab/modules/cacsd/tests/nonreg_tests/bug_68.tst
scilab/modules/compatibility_functions/help/en_US/mtlb_var.xml
scilab/modules/core/src/c/stack2.c
scilab/modules/development_tools/help/en_US/test_run.xml
scilab/modules/development_tools/tests/unit_tests/assert/checkfilesequal.dia.ref
scilab/modules/development_tools/tests/unit_tests/assert/checkfilesequal.tst
scilab/modules/differential_equations/sci_gateway/fortran/sci_f_ode.f
scilab/modules/differential_equations/sci_gateway/fortran/sci_f_odedc.f
scilab/modules/dynamic_link/help/en_US/ilib_gen_Make.xml
scilab/modules/elementary_functions/help/en_US/setoperations/members.xml
scilab/modules/elementary_functions/macros/members.sci
scilab/modules/elementary_functions/src/fortran/watan.f
scilab/modules/genetic_algorithms/help/en_US/algorithms/optim_ga.xml
scilab/modules/graphics/help/en_US/3d_plot/surface_properties.xml
scilab/modules/graphics/macros/Sgrayplot.sci
scilab/modules/graphics/macros/datatips/datatipEventhandler.sci
scilab/modules/graphics/macros/fplot2d.sci
scilab/modules/graphics/macros/histplot.sci
scilab/modules/graphics/macros/plotframe.sci
scilab/modules/graphics/src/c/FeC.c
scilab/modules/graphics/src/c/Fec.h
scilab/modules/graphics/tests/nonreg_tests/bug_7505.dia.ref
scilab/modules/graphics/tests/nonreg_tests/bug_7505.tst
scilab/modules/javasci/tests/java/org/scilab/tests/modules/javasci/testReadWrite.java
scilab/modules/optimization/help/en_US/karmarkar.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/neldermead/fminsearch.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/neldermead/neldermead.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/neldermead/neldermead_overview.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/neldermead/nmplot.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/optim.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/optimbase/optimbase_overview.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/optimsimplex/optimsimplex_new.xml
scilab/modules/optimization/help/en_US/optimsimplex/optimsimplex_overview.xml
scilab/modules/optimization/macros/neldermead/neldermead_search.sci
scilab/modules/optimization/macros/optimbase/optimbase_function.sci
scilab/modules/optimization/tests/nonreg_tests/bug_11452.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/nonreg_tests/bug_11452.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/karmarkar.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/karmarkar.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/neldermead/neldermead_searchfixed.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/neldermead/neldermead_searchfixed.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/neldermead/neldermead_searchvariable.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/neldermead/neldermead_searchvariable.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_checkx0.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_checkx0.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isfeasible.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isfeasible.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isinbounds.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isinbounds.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isinnonlincons.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_isinnonlincons.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_newdestroy.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimbase/optimbase_newdestroy.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_axes.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_axes.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_gradientfv.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_gradientfv.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_pfeffer.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_pfeffer.tst
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_randbounds.dia.ref
scilab/modules/optimization/tests/unit_tests/optimsimplex/optimsimplex_randbounds.tst
scilab/modules/polynomials/tests/nonreg_tests/bug_415.dia.ref
scilab/modules/polynomials/tests/nonreg_tests/bug_415.tst
scilab/modules/simulated_annealing/help/en_US/algorithms/optim_sa.xml
scilab/modules/simulated_annealing/tests/unit_tests/optim_sa.dia.ref
scilab/modules/simulated_annealing/tests/unit_tests/optim_sa.tst
scilab/modules/special_functions/sci_gateway/c/sci_legendre.c
scilab/modules/statistics/macros/ftest.sci
scilab/modules/statistics/macros/ftuneq.sci
scilab/modules/umfpack/help/en_US/res_with_prec.xml
scilab/modules/xcos/help/en_US/scilab_utilities_functions/xcosPalGenerateAllIcons.xml
scilab/modules/xcos/tests/unit_tests/block_tests/ESELECT_f/sinus.dia.ref
scilab/modules/xcos/tests/unit_tests/block_tests/ESELECT_f/sinus.tst

index 2e0541a..5cc2b23 100644 (file)
@@ -26,7 +26,7 @@
 
 //   allusers : . Tell where will be record the change
 //              . boolean
-//              . optionnal
+//              . optional
 
 function  atomsSaveInstalleddeps(child_deps,section)
 
index 2221efc..4352562 100644 (file)
@@ -8,7 +8,7 @@ function [wn,z,p] = damp(R,dt1)
     if argn(2)<1 then
         error(msprintf(_("%s: Wrong number of input arguments: %d or %d expected.\n"),"damp",1,2))
     end
-    //handling optionnal argument dt1
+    //handling optional argument dt1
     if argn(2)==1 then
         dt1=[];
     else
index 5f2681b..f2305dc 100644 (file)
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=68
 //
 // <-- Short Description -->
-//Precision problem with the trzeros function, 
+//Precision problem with the trzeros function,
 //
 // sort_merge --
 //   Returns the sorted array x.
 // Arguments
 //   x : the array to sort
 //   compfun : the comparison function
-//   data : an optionnal data to pass to the comparison function
+//   data : an optional data to pass to the comparison function
 // Bruno Pincon
 // "quelques tests de rapidit´e entre diff´erents logiciels matriciels"
 // Modified by Michael Baudin to manage a comparison function
 //
 function [x] = sort_merge ( varargin )
-  [lhs,rhs]=argn();
-  if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
-    errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
-    error(errmsg)
-  end
-  // Get the array x
-  x = varargin(1);
-  // Get the comparison function compfun
-  if rhs==1 then
-    compfun = sort_merge_comparison;
-  else
-    compfun = varargin(2);
-    if ( rhs == 3 ) then
-       data = varargin(3);
+    [lhs,rhs]=argn();
+    if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
+        errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
+        error(errmsg)
     end
-  end
-  // Proceed...
-  n = length(x)
-  if n > 1 then
-    m = floor(n/2); 
-    p = n-m
-    if ( rhs == 3 ) then
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+    // Get the array x
+    x = varargin(1);
+    // Get the comparison function compfun
+    if rhs==1 then
+        compfun = sort_merge_comparison;
     else
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
+        compfun = varargin(2);
+        if ( rhs == 3 ) then
+            data = varargin(3);
+        end
     end
-    i = 1; 
-    i1 = 1;
-    i2 = 1;
-    for i = 1:n
-      if ( rhs == 3 ) then
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
-      else
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
-      end
-      if order<=0 then
-        x(i) = x1(i1)
-        i1 = i1+1
-        if (i1 > m) then
-          x(i+1:n) = x2(i2:p)
-          break
+    // Proceed...
+    n = length(x)
+    if n > 1 then
+        m = floor(n/2);
+        p = n-m
+        if ( rhs == 3 ) then
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+        else
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
         end
-      else
-        x(i) = x2(i2)
-        i2 = i2+1
-        if (i2 > p) then
-          x(i+1:n) = x1(i1:m)
-          break
+        i = 1;
+        i1 = 1;
+        i2 = 1;
+        for i = 1:n
+            if ( rhs == 3 ) then
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
+            else
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
+            end
+            if order<=0 then
+                x(i) = x1(i1)
+                i1 = i1+1
+                if (i1 > m) then
+                    x(i+1:n) = x2(i2:p)
+                    break
+                end
+            else
+                x(i) = x2(i2)
+                i2 = i2+1
+                if (i2 > p) then
+                    x(i+1:n) = x1(i1:m)
+                    break
+                end
+            end
         end
-      end
     end
-  end
 endfunction
-// 
+//
 // sort_merge_comparison --
 //   The default comparison function used in the sort-merge.
-//   Returns -1 if x < y, 
+//   Returns -1 if x < y,
 //   returns 0 if x==y,
 //   returns +1 if x > y
 //
 function order = sort_merge_comparison ( x , y )
-  if x < y then
-    order = -1
-  elseif x==y then
-    order = 0
-  else 
-    order = 1
-  end
+    if x < y then
+        order = -1
+    elseif x==y then
+        order = 0
+    else
+        order = 1
+    end
 endfunction
 function order = mycomparison ( x , y , data )
-  order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
+    order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
 endfunction
-s=poly(0,'s'); 
+s=poly(0,"s");
 A=[-113.63636,-2840909.1,113.63636,2840909.1,0,0;
-   1,0,0,0,0,0;
-   347.22222,8680555.6,-366.66667,-11111111,19.444444,2430555.6;
-   0,0,1,0,0,0;
-   0,0,50,6250000,-50,-6250000;
-   0,0,0,0,1,0];
-System =syslin('c',A,[1;0;0;0;0;0],[0 0 0 1 0 0]);
+1,0,0,0,0,0;
+347.22222,8680555.6,-366.66667,-11111111,19.444444,2430555.6;
+0,0,1,0,0,0;
+0,0,50,6250000,-50,-6250000;
+0,0,0,0,1,0];
+System =syslin("c",A,[1;0;0;0;0;0],[0 0 0 1 0 0]);
 Td=1/0.1;
 alpha=1000;
 Ti=1/0.1;
 Tr=1/10000;
 Kp=1e2;
-PID=tf2ss(syslin('c',Kp*(1+Td*s)/(1+Td/alpha*s)));
+PID=tf2ss(syslin("c",Kp*(1+Td*s)/(1+Td/alpha*s)));
 Hrond1=PID*System;
 closed1=(1/.(Hrond1));
 ClosedZeros1=trzeros(closed1);
index 767e65d..720dd6d 100644 (file)
@@ -12,7 +12,7 @@
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=68
 //
 // <-- Short Description -->
-//Precision problem with the trzeros function, 
+//Precision problem with the trzeros function,
 
 
 //
 // Arguments
 //   x : the array to sort
 //   compfun : the comparison function
-//   data : an optionnal data to pass to the comparison function
+//   data : an optional data to pass to the comparison function
 // Bruno Pincon
-// "quelques tests de rapidit´e entre diff´erents logiciels matriciels"
+// "quelques tests de rapidit´e entre diff´erents logiciels matriciels"
 // Modified by Michael Baudin to manage a comparison function
 //
 function [x] = sort_merge ( varargin )
-  [lhs,rhs]=argn();
-  if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
-    errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
-    error(errmsg)
-  end
-  // Get the array x
-  x = varargin(1);
-  // Get the comparison function compfun
-  if rhs==1 then
-    compfun = sort_merge_comparison;
-  else
-    compfun = varargin(2);
-    if ( rhs == 3 ) then
-       data = varargin(3);
+    [lhs,rhs]=argn();
+    if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
+        errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
+        error(errmsg)
     end
-  end
-  // Proceed...
-  n = length(x)
-  if n > 1 then
-    m = floor(n/2); 
-    p = n-m
-    if ( rhs == 3 ) then
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+    // Get the array x
+    x = varargin(1);
+    // Get the comparison function compfun
+    if rhs==1 then
+        compfun = sort_merge_comparison;
     else
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
+        compfun = varargin(2);
+        if ( rhs == 3 ) then
+            data = varargin(3);
+        end
     end
-    i = 1; 
-    i1 = 1;
-    i2 = 1;
-    for i = 1:n
-      if ( rhs == 3 ) then
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
-      else
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
-      end
-      if order<=0 then
-        x(i) = x1(i1)
-        i1 = i1+1
-        if (i1 > m) then
-          x(i+1:n) = x2(i2:p)
-          break
+    // Proceed...
+    n = length(x)
+    if n > 1 then
+        m = floor(n/2);
+        p = n-m
+        if ( rhs == 3 ) then
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+        else
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
         end
-      else
-        x(i) = x2(i2)
-        i2 = i2+1
-        if (i2 > p) then
-          x(i+1:n) = x1(i1:m)
-          break
+        i = 1;
+        i1 = 1;
+        i2 = 1;
+        for i = 1:n
+            if ( rhs == 3 ) then
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
+            else
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
+            end
+            if order<=0 then
+                x(i) = x1(i1)
+                i1 = i1+1
+                if (i1 > m) then
+                    x(i+1:n) = x2(i2:p)
+                    break
+                end
+            else
+                x(i) = x2(i2)
+                i2 = i2+1
+                if (i2 > p) then
+                    x(i+1:n) = x1(i1:m)
+                    break
+                end
+            end
         end
-      end
     end
-  end
 endfunction
 
-// 
+//
 // sort_merge_comparison --
 //   The default comparison function used in the sort-merge.
-//   Returns -1 if x < y, 
+//   Returns -1 if x < y,
 //   returns 0 if x==y,
 //   returns +1 if x > y
 //
 function order = sort_merge_comparison ( x , y )
-  if x < y then
-    order = -1
-  elseif x==y then
-    order = 0
-  else 
-    order = 1
-  end
+    if x < y then
+        order = -1
+    elseif x==y then
+        order = 0
+    else
+        order = 1
+    end
 endfunction
 
 function order = mycomparison ( x , y , data )
-  order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
+    order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
 endfunction
 
 
-s=poly(0,'s'); 
+s=poly(0,"s");
 A=[-113.63636,-2840909.1,113.63636,2840909.1,0,0;
-   1,0,0,0,0,0;
-   347.22222,8680555.6,-366.66667,-11111111,19.444444,2430555.6;
-   0,0,1,0,0,0;
-   0,0,50,6250000,-50,-6250000;
-   0,0,0,0,1,0];
+1,0,0,0,0,0;
+347.22222,8680555.6,-366.66667,-11111111,19.444444,2430555.6;
+0,0,1,0,0,0;
+0,0,50,6250000,-50,-6250000;
+0,0,0,0,1,0];
 
-System =syslin('c',A,[1;0;0;0;0;0],[0 0 0 1 0 0]);
+System =syslin("c",A,[1;0;0;0;0;0],[0 0 0 1 0 0]);
 
 Td=1/0.1;
 alpha=1000;
 Ti=1/0.1;
 Tr=1/10000;
 Kp=1e2;
-PID=tf2ss(syslin('c',Kp*(1+Td*s)/(1+Td/alpha*s)));
+PID=tf2ss(syslin("c",Kp*(1+Td*s)/(1+Td/alpha*s)));
 
 Hrond1=PID*System;
 closed1=(1/.(Hrond1));
index 88dee2c..fd2f526 100644 (file)
@@ -73,7 +73,7 @@
                 <para>mtlb_var returns a real (i.e. with a zero imaginary part) variance, 
                     even if x is a complex vector or matrix. The Scilab variance
                     primitive returns a complex value if the input vector x is complex and 
-                    if no option additionnal is used.
+                    if no option additional is used.
                 </para>
             </listitem>
             <listitem>
index 056bf55..8dc0b50 100644 (file)
@@ -181,7 +181,7 @@ int C2F(isoptlw) (int *topk, int *lw, char *namex, unsigned long name_len)
 
 /*---------------------------------------
 * firstopt :
-* return the position of the first optionnal argument
+* return the position of the first optional argument
 * given as xx=val in the calling sequence.
 * If no such argument it returns Rhs+1.
 *--------------------------------------- */
index 91bd8b4..85520c6 100644 (file)
             It may happen that the output of a test depends on the platform on which it is
             executed. In this case, the <literal>.ref</literal> file cannot be correct for
             all platforms and unit tests may fail for some platform. In this case, we can
-            create a default <literal>.ref</literal> and create additionnal <literal>.ref</literal>
+            create a default <literal>.ref</literal> and create additional <literal>.ref</literal>
             file for each platform.
         </para>
         <para>
index b2d00fe..44838d9 100644 (file)
@@ -225,7 +225,7 @@ checkassert ( flag , errmsg , "failure" );
 //
 ///////////////////////////////////////////////////////////////////
 // 
-// A comparison function with an additionnal argument
+// A comparison function with an additional argument
 //
 // A test with a comparison function which ignores comment lines.
 //
index 06c2146..3e722d6 100644 (file)
 // <-- ENGLISH IMPOSED -->
 
 function flag = MY_assert_equal ( computed , expected )
-  if computed==expected then
-    flag = 1;
-  else
-    flag = 0;
-  end
-  if flag <> 1 then pause,end
+    if computed==expected then
+        flag = 1;
+    else
+        flag = 0;
+    end
+    if flag <> 1 then pause,end
 endfunction
 
 function checkassert ( flag , errmsg , ctype )
-  if ( ctype == "success" ) then
-    MY_assert_equal ( (flag==%t) & (errmsg==""), %t )
-  else
-    MY_assert_equal ( (flag==%f) & (errmsg<>""), %t )
-  end
+    if ( ctype == "success" ) then
+        MY_assert_equal ( (flag==%t) & (errmsg==""), %t )
+    else
+        MY_assert_equal ( (flag==%f) & (errmsg<>""), %t )
+    end
 endfunction
 
 format("v",10);
@@ -74,18 +74,18 @@ MY_assert_equal ( ierr , 10000 );
 // fileref1 : three lines of text.
 // filecomp1 : == fileref1
 // filecomp2 : <> fileref1
-// 
+//
 // fileref1
 fileref1 = fullfile(TMPDIR,"fileref.txt");
 txt1 = [
-  "Line #1"
-  "Line #2"
-  "Line #3"
+"Line #1"
+"Line #2"
+"Line #3"
 ];
 fd = mopen(fileref1,"w");
 mputl(txt1,fd);
 mclose(fd);
-// 
+//
 // filecomp1
 filecomp1 = fullfile(TMPDIR,"filecomp1.txt");
 fd = mopen(filecomp1,"w");
@@ -94,9 +94,9 @@ mclose(fd);
 //
 filecomp2 = fullfile(TMPDIR,"filecomp2.txt");
 txt2 = [
-  "Line #1"
-  "Line #4"
-  "Line #3"
+"Line #1"
+"Line #4"
+"Line #3"
 ];
 fd = mopen(filecomp2,"w");
 mputl(txt2,fd);
@@ -136,40 +136,40 @@ checkassert ( flag , errmsg , "failure" );
 //
 // Define the filter
 function otxt = myfilter ( itxt )
-  nr = size(itxt,"r")
-  // This is the pattern for a comment line of the form "// blabla"
-  pattern = "/\/\/.*/"
-  k = 1
-  for i = 1 : nr
-    start = regexp(itxt(i),pattern)
-    if ( start == [] ) then
-      otxt(k) = itxt(i)
-      k = k + 1
+    nr = size(itxt,"r")
+    // This is the pattern for a comment line of the form "// blabla"
+    pattern = "/\/\/.*/"
+    k = 1
+    for i = 1 : nr
+        start = regexp(itxt(i),pattern)
+        if ( start == [] ) then
+            otxt(k) = itxt(i)
+            k = k + 1
+        end
     end
-  end
 endfunction
 //
 // Check that the filter works as expected.
 itxt = [
-  "bla 1"
-  "// bla 2"
-  "bla 3"
-  "// bla 4"
-  "bla 5"
-  ];
+"bla 1"
+"// bla 2"
+"bla 3"
+"// bla 4"
+"bla 5"
+];
 otxt = myfilter ( itxt );
 etxt = [
-  "bla 1"
-  "bla 3"
-  "bla 5"
-  ];
+"bla 1"
+"bla 3"
+"bla 5"
+];
 MY_assert_equal ( otxt , etxt );
 //
 // Define the comparison function
 function areequal = mycompfun ( ctxt , etxt )
-  ctxt = myfilter ( ctxt )
-  etxt = myfilter ( etxt )
-  areequal = ( ctxt == etxt )
+    ctxt = myfilter ( ctxt )
+    etxt = myfilter ( etxt )
+    areequal = ( ctxt == etxt )
 endfunction
 
 //
@@ -178,44 +178,44 @@ endfunction
 // fileref2 <> filecomp4, given that comment lines are ignored.
 // Notice that the comments are inserted at different positions in the files:
 // sometimes at the begining, sometimes in the middle.
-// 
+//
 // Prepare data files
 //
 // fileref2
 fileref2 = fullfile(TMPDIR,"fileref2.txt");
 txt = [
-  "// bla 2"
-  "Line #1"
-  "// bla 2"
-  "Line #2"
-  "Line #3"
+"// bla 2"
+"Line #1"
+"// bla 2"
+"Line #2"
+"Line #3"
 ];
 fd = mopen(fileref2,"w");
 mputl(txt,fd);
 mclose(fd);
-// 
+//
 // filecomp3
 filecomp3 = fullfile(TMPDIR,"filecomp3.txt");
 txt = [
-  "Line #1"
-  "// bla 5168"
-  "Line #2"
-  "Line #3"
-  "// bla oups"
+"Line #1"
+"// bla 5168"
+"Line #2"
+"Line #3"
+"// bla oups"
 ];
 fd = mopen(filecomp3,"w");
 mputl(txt,fd);
 mclose(fd);
-// 
+//
 // filecomp4
 filecomp4 = fullfile(TMPDIR,"filecomp4.txt");
 txt = [
-  "// bla 3"
-  "Line #1"
-  "Line #4"
-  "// bla 5168"
-  "Line #3"
-  "// bla oups"
+"// bla 3"
+"Line #1"
+"Line #4"
+"// bla 5168"
+"Line #3"
+"// bla oups"
 ];
 fd = mopen(filecomp4,"w");
 mputl(txt,fd);
@@ -230,47 +230,47 @@ checkassert ( flag , errmsg , "success" );
 checkassert ( flag , errmsg , "failure" );
 //
 ///////////////////////////////////////////////////////////////////
-// 
-// A comparison function with an additionnal argument
+//
+// A comparison function with an additional argument
 //
 // A test with a comparison function which ignores comment lines.
 //
 // Define the filter
 function otxt = myfilter2 ( itxt , pattern )
-  nr = size(itxt,"r")
-  k = 1
-  for i = 1 : nr
-    start = regexp(itxt(i),pattern)
-    if ( start == [] ) then
-      otxt(k) = itxt(i)
-      k = k + 1
+    nr = size(itxt,"r")
+    k = 1
+    for i = 1 : nr
+        start = regexp(itxt(i),pattern)
+        if ( start == [] ) then
+            otxt(k) = itxt(i)
+            k = k + 1
+        end
     end
-  end
 endfunction
 //
 // Check that the filter works as expected.
 // This is the pattern for a comment line of the form "// blabla"
 pattern = "/\/\/.*/"
 itxt = [
-  "bla 1"
-  "// bla 2"
-  "bla 3"
-  "// bla 4"
-  "bla 5"
-  ];
+"bla 1"
+"// bla 2"
+"bla 3"
+"// bla 4"
+"bla 5"
+];
 otxt = myfilter2 ( itxt , pattern );
 etxt = [
-  "bla 1"
-  "bla 3"
-  "bla 5"
-  ];
+"bla 1"
+"bla 3"
+"bla 5"
+];
 MY_assert_equal ( otxt , etxt );
 //
 // Define the comparison function
 function areequal = mycompfun2 ( ctxt , etxt , pattern )
-  ctxt = myfilter2 ( ctxt , pattern )
-  etxt = myfilter2 ( etxt , pattern )
-  areequal = ( ctxt == etxt )
+    ctxt = myfilter2 ( ctxt , pattern )
+    etxt = myfilter2 ( etxt , pattern )
+    areequal = ( ctxt == etxt )
 endfunction
 //
 // A test which pass
index 2608851..0d865ce 100644 (file)
@@ -456,7 +456,7 @@ c     number of output points
 c     pointer on  output time vector
       lt1=sadr(il+4)
 c     
-c     optionnal parameters rtol et atol
+c     optional parameters rtol et atol
       top2=top2+1
 c     default values
       if(meth.eq.6.or.meth.eq.7) then
index f5d9233..af45b60 100644 (file)
@@ -507,7 +507,7 @@ c     number of output points
 c     pointer on  output time vector
       lt1=sadr(il+4)
 c
-c     optionnal parameters rtol et atol
+c     optional parameters rtol et atol
       top2=top2+1
 c     default values
       if(meth.eq.6.or.meth.eq.7) then
index 0867685..6f36c18 100644 (file)
@@ -37,7 +37,7 @@
             <varlistentry>
                 <term>libs</term>
                 <listitem>
-                    <para>a vector of character string. additionnal libraries paths or [].</para>
+                    <para>a vector of character string. additional libraries paths or [].</para>
                 </listitem>
             </varlistentry>
             <varlistentry>
index 3ac60c3..2c5c210 100644 (file)
@@ -98,7 +98,7 @@
                         In normal mode: <literal>loc</literal> and <literal>N</literal> have the same format. <literal>loc(i, j, ...)</literal> returns the smallest linearized index in <literal>H</literal> where <literal>N(i, j, ...)</literal> occurs. If the <literal>"last"</literal> flag is used, the greatest linearized index is returned instead. If <literal>N(i, j, ...)</literal> in not found in <literal>H</literal>, <literal>loc(i, j, ...)</literal> is set to <literal>0</literal>.
                     </para>
                     <para>
-                        In <literal>"rows"</literal> or <literal>"cols"</literal> mode: <literal>loc</literal> is a row of reals with as many components as <literal>N</literal> has respectively rows or columns. <literal>loc(i)</literal> returns the index of the first line <literal>H(loc(i), :)</literal> matching <literal>N(i, :)</literal> (or the index of the first column <literal>H(:, loc(i))</literal> matching <literal>N(:, i)</literal>). If the <literal>"shuffle"</literal> flag is additionnaly specified, the order of components along the rows/columns is not considered.
+                        In <literal>"rows"</literal> or <literal>"cols"</literal> mode: <literal>loc</literal> is a row of reals with as many components as <literal>N</literal> has respectively rows or columns. <literal>loc(i)</literal> returns the index of the first line <literal>H(loc(i), :)</literal> matching <literal>N(i, :)</literal> (or the index of the first column <literal>H(:, loc(i))</literal> matching <literal>N(:, i)</literal>). If the <literal>"shuffle"</literal> flag is additionaly specified, the order of components along the rows/columns is not considered.
                     </para>
                 </listitem>
             </varlistentry>
index 2eed0a4..90d2b9f 100644 (file)
@@ -352,7 +352,7 @@ function [nb, loc] = members(A, S, varargin)
         // Row-wise processing: searching for matching rows
         // ------------------------------------------------
 
-        // Additionnal input checking:
+        // Additional input checking:
         A = squeeze(A);
         if ~ismatrix(A) then
             msg = _("%s: Wrong type for argument #%d: Matrix expected.\n"); // error #209
index af0e846..809f005 100644 (file)
@@ -285,7 +285,7 @@ c         "ELEMENTARY FUNCTIONS"
 c         "Algorithms and implementation"
 c         J.M. Muller (Birkhauser)
 c
-c        (*) without the additionnal raffinement to get the first coefs
+c        (*) without the additional raffinement to get the first coefs
 c         very near floating point numbers)
 c
       double precision s2
index d477b54..ff05995 100644 (file)
@@ -332,7 +332,7 @@ ga_params = add_param(ga_params,"init_func",myinitga);
     <refsection>
         <title>Extra parameters for the function</title>
         <para>
-            In some cases, the objective function needs additionnal parameters
+            In some cases, the objective function needs additional parameters
             in order to be evaluated.
             In this case, we can pass a list to the <literal>optim_ga</literal> 
             function, where the first element of the list is the function and the 
index dfee284..d56cca0 100644 (file)
                                         proportional to <literal>z</literal>. The minimum <literal>z</literal>
                                         value is painted using the index 1 color while the maximum
                                         <literal>z</literal> value is painted using highest color index. The
-                                        edges of the facets can be additionnaly drawn depending on the
+                                        edges of the facets can be additionaly drawn depending on the
                                         value of <literal>color_mode</literal> (see above).
                                     </para>
                                 </listitem>
                 <term>material_shininess: </term>
                 <listitem>
                     <para>This field defines the shininess level of the surface. This parameter
-                    controls the shinines color spreading in the surface. Any positive value can
-                    be used. Good values to use are in the [0 10] range, where low values generates 
-                    strong highlight and high values generates barely perceptible highlights.
-                    The default value is <literal>"2"</literal>.
+                        controls the shinines color spreading in the surface. Any positive value can
+                        be used. Good values to use are in the [0 10] range, where low values generates 
+                        strong highlight and high values generates barely perceptible highlights.
+                        The default value is <literal>"2"</literal>.
                     </para>
                 </listitem>
             </varlistentry>
index 77f7077..792f9fe 100644 (file)
@@ -23,7 +23,7 @@ function []=Sgrayplot(x,y,z, strf, rect, nax, zminmax, colminmax, mesh, colout)
     // Copyright INRIA
     // Modified by Bruno Pincon (14 oct 04) to have named argument working
     // Some new modifs (Bruno Pincon, Feb 2005, demo + some checking + cleaning + add
-    // mesh and colout optionnal args)
+    // mesh and colout optional args)
 
     [lhs,rhs] = argn();
 
@@ -55,7 +55,7 @@ function []=Sgrayplot(x,y,z, strf, rect, nax, zminmax, colminmax, mesh, colout)
         error(msprintf(gettext("%s: Wrong size for input arguments #%d and #%d: The number of columns of argument #%d must be equal to the size of argument #%d.\n"),"Sgrayplot", 2, 3, 3, 2));
     end
 
-    // parsing the optionnal args
+    // parsing the optional args
     opt_arg_list = ["strf", "rect","nax","zminmax", "colminmax", "mesh", "colout"]
     opt_arg_seq = []
     for opt_arg = opt_arg_list
index 2a4bd2a..5c53c8b 100644 (file)
@@ -287,7 +287,7 @@ function ax_handle=getAxes(pt,fig)
     //Returns the axes handle where a point given in pixel lies in the
     //current (or given) figure
     // pt        : the vector or coordinates in pixel in the figure
-    // fig       : optionnal handle on the figure
+    // fig       : optional handle on the figure
     // ax_handle : selected axes handle
     if argn(2)==1 then fig=gcf(),end
     axes=get(fig,"children");
index ef8cef5..bb60641 100644 (file)
@@ -26,7 +26,7 @@ function []=fplot2d(xr,f,style,strf,leg,rect,nax,void)
     elseif rhs < 2 then
         error(msprintf(gettext("%s: Wrong number of input argument(s): At least %d expected.\n"), "fplot2d", 2));
     end
-    //handling optionnal arguments
+    //handling optional arguments
 
     opts=[]
 
index 14a5092..88ac339 100644 (file)
@@ -22,7 +22,7 @@ function [y, ind] = histplot(n,data,style,strf,leg,rect,nax,logflag,frameflag,ax
     // [xi(1),xi(2)], (xi(k) xi(k+1)], k=2,..,n.
     // xi's are assumed st. increasing (this point is verified now).
     //
-    // optionnal args:
+    // optional args:
     //     1/ the same than for a plot2d:
     //        style,strf,leg,rect,nax,logflag,frameflag,axesflag
     //     2/ normalization flag (default value %t). When true the
@@ -37,7 +37,7 @@ function [y, ind] = histplot(n,data,style,strf,leg,rect,nax,logflag,frameflag,ax
     //
     // modifs to use dsearch (Bruno Pincon 10/12/2001)
     // others modifs from Bruno (feb 2005):
-    //    - may be a cleaner and shorter way to deal with optionnal arg ?
+    //    - may be a cleaner and shorter way to deal with optional arg ?
     //    - now the histgram is drawn using only one polyline
     //      (so properties (color, thickness,...) are easier
     //       to change with new graphics).
@@ -78,7 +78,7 @@ function [y, ind] = histplot(n,data,style,strf,leg,rect,nax,logflag,frameflag,ax
     if ~exists("normalization","local") then, normalization=%t,end
     if ~exists("polygon","local") then, polygon=%f,end
 
-    // Now parse optionnal arguments to be sent to plot2d
+    // Now parse optional arguments to be sent to plot2d
     opt_arg_seq = []
     opt_arg_list = ["style","strf","leg","rect","nax","logflag","frameflag","axesflag"]
     for opt_arg = opt_arg_list
index d3884d4..bfa69a3 100644 (file)
@@ -55,7 +55,7 @@ function plotframe(rect,axisdata,options,legs,subwindow)
     end
 
     if rhs >= 2 & ~f_subwin & ~f_captions & ~f_flags & ~f_tics then
-        // no optionnal argument specified we use the old syntax
+        // no optional argument specified we use the old syntax
         // with 2,3,4 or five parameters
 
         f_tics = %t ;
index 6e3fab2..cdd2c1f 100644 (file)
@@ -66,8 +66,8 @@ static void coloutPatch(int colout[2]);
  *  Nnode : number of nodes
  *  Ntr   : number of triangles
  *  strflag,legend,brect,aint : see plot2d
- *  zminmax   : to set (optionnaly) the min and max level
- *  colminmax : to set (optionnaly) the first and last color to use
+ *  zminmax   : to set (optionaly) the min and max level
+ *  colminmax : to set (optionaly) the first and last color to use
  *
  *  modified by Bruno Pincon 01/02/2001 for gain in speed and added
  *  possibilities to set zmin, zmax by the user and also to set the
index ba16dd1..712d07d 100644 (file)
@@ -35,8 +35,8 @@
  *  Nnode : number of nodes
  *  Ntr   : number of triangles
  *  strflag,legend,brect,aint : see plot2d
- *  zminmax   : to set (optionnaly) the min and max level
- *  colminmax : to set (optionnaly) the first and last color to use
+ *  zminmax   : to set (optionaly) the min and max level
+ *  colminmax : to set (optionaly) the first and last color to use
  *
  *  modified by Bruno Pincon 01/02/2001 for gain in speed and added
  *  possibilities to set zmin, zmax by the user and also to set the
index 50d3d33..e256fe1 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=7505
 //
 // <-- Short Description -->
-// Last optionnal parameter of "legend" macros was not readed.
+// Last optional parameter of "legend" macros was not readed.
 scf(42);
 ierr=execstr("plot(), legend(''blabla'',''blabla'',4);", "errcatch");
 if ierr<>0 then bugmes();quit;end;
index 832c67c..b2dc36a 100644 (file)
@@ -13,7 +13,7 @@
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=7505
 //
 // <-- Short Description -->
-// Last optionnal parameter of "legend" macros was not readed.
+// Last optional parameter of "legend" macros was not readed.
 
 
 scf(42);
index b8ecbb3..7519b91 100644 (file)
@@ -237,7 +237,7 @@ public class testReadWrite {
         assertTrue(Arrays.deepEquals(aFromScilab.getFullRealPart(), aFromScilab2.getFullRealPart()));
 
         ScilabSparse mySparse = new ScilabSparse(100, 100, 5, new int[] { 1, 1, 1, 1, 1}, new int[] { 1, 25, 50, 75, 99}, new double[] { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0});
-        // sci.put with a sparse is not yet functionnal
+        // sci.put with a sparse is not yet functional
         //        assertTrue(sci.put("mySparse", mySparse));
         //        String ref="mySparseRef = sparse([1, 2 ; 2, 26 ; 3, 51 ; 4, 76 ; 5, 100], [1.0 ; 2.0 ; 3.0 ; 4.0 ; 5.0], [100, 100]);";
         //        sci.exec("isEqual=(mySparseRef==mySparse)");
index b8319b2..f6d2746 100644 (file)
@@ -355,7 +355,7 @@ stop = outfun ( xopt , optimValues , state )
             </listitem>
         </itemizedlist>
         <para>
-            It might happen that the output function requires additionnal arguments to be evaluated.
+            It might happen that the output function requires additional arguments to be evaluated.
             In this case, we can use the following feature.
             The function <literal>outfun</literal> can also be the list <literal>(outf,a1,a2,...)</literal>.
             In this case <literal>outf</literal>, the first element in the list, must have the header:
index ca98bc4..f9b5294 100644 (file)
             </varlistentry>
         </variablelist>
         <para>
-            It might happen that the function requires additionnal arguments to be evaluated.
+            It might happen that the function requires additional arguments to be evaluated.
             In this case, we can use the following feature.
             The argument <literal>costf</literal> can also be the list <literal>(myfun,a1,a2,...)</literal>.
             In this case <literal>myfun</literal>, the first element in the list, must be a function and must
index 5e8e08c..9308ae5 100644 (file)
             </varlistentry>
         </variablelist>
         <para>
-            In the most simplex case, there is no additionnal cost function argument and no nonlinear constraints.
+            In the most simplex case, there is no additional cost function argument and no nonlinear constraints.
             In this case, the cost function is expected to have the following header
         </para>
         <screen>
             [ f , index ]= myfunction ( x , index )
         </screen>
         <para>
-            It might happen that the function requires additionnal arguments to be evaluated.
+            It might happen that the function requires additional arguments to be evaluated.
             In this case, we can use the following feature.
             The argument <literal>fun</literal> can also be the list <literal>(myfun,a1,a2,...)</literal>.
             In this case <literal>myfun</literal>, the first element in the list, must be a function and must
             </varlistentry>
         </variablelist>
         <para>
-            It might happen that the output function requires additionnal arguments to be evaluated.
+            It might happen that the output function requires additional arguments to be evaluated.
             In this case, we can use the following feature.
             The argument <literal>outputcmd</literal> can also be the list <literal>(outf,a1,a2,...)</literal>.
             In this case <literal>outf</literal>, the first element in the list, must be a function and must
index a9e4926..fbf3e28 100644 (file)
                 <para>Manage cost function</para>
                 <itemizedlist>
                     <listitem>
-                        <para>optionnal additionnal argument</para>
+                        <para>optional additional argument</para>
                     </listitem>
                     <listitem>
                         <para>direct communication of the task to perform : cost function
index eb1f964..a09e3e0 100644 (file)
@@ -81,7 +81,7 @@
         <para>
             The nmplot component is built on top of the <link linkend="neldermead">neldermead</link> component. The -outputcommand option
             (of the neldermead class) is not available since the nmplot class uses its
-            own output function. Additionnal options -simplexfn, -fbarfn, -foptfn and
+            own output function. Additional options -simplexfn, -fbarfn, -foptfn and
             -sigmafn are provided, which allows to configure the file names where the
             data is stored.
         </para>
index 2261c49..0f7b06a 100644 (file)
             // on the improvement on the parameters x_opt (1e-6;1e-6;1e-6)
             [fopt, xopt, gopt] = optim(cost, "b", [-1; 0; 2], [0.5; 1; 4], x0, "gc", "ar", 3, 100, 1e-6, 1e-6, [1e-3; 1e-3; 1e-3])
             
-            // Additionnal messages are printed in the console.
+            // Additional messages are printed in the console.
             [fopt, xopt] = optim(cost, x0, imp = 3)
         </programlisting>
     </refsection>
@@ -962,10 +962,10 @@ mprintf ( "Number of iterations: %d\n", _MYDATA_.niter );
         </para>
         <para>In the following example, the cost function uses 4 parameters
             <literal>a, b, c</literal> and <literal>d</literal>. We define the cost
-            function with additionnal input arguments, which are declared after the
+            function with additional input arguments, which are declared after the
             index argument. Then we pass a list as the first input argument of the
             <literal>optim</literal> solver. The first element of the list is the cost
-            function. The additionnal variables are directly passed to the cost
+            function. The additional variables are directly passed to the cost
             function.
         </para>
         <programlisting role="example">function [ f , g , ind ] = costfunction ( x , ind , a , b , c , d )
@@ -1316,7 +1316,7 @@ mprintf ( "Number of iterations: %d\n", _MYDATA_.niter );
         </para>
         <para>The following example is a re-writing of the previous example, with
             special attention for the Windows operating system with Intel Fortran
-            compiler as example. In that case, we introduce additionnal compiling
+            compiler as example. In that case, we introduce additional compiling
             instructions, which allows the compiler to import the "nird"
             symbol.
         </para>
index 3afc96b..d718ac2 100644 (file)
@@ -59,7 +59,7 @@
                 <para>Manage cost function</para>
                 <itemizedlist>
                     <listitem>
-                        <para>optionnal additional argument,</para>
+                        <para>optional additional argument,</para>
                     </listitem>
                     <listitem>
                         <para>direct communication of the task to perform: cost function or inequality 
index 84f2f92..a78956f 100644 (file)
         </programlisting>
         <para>
             The <literal>data</literal> input parameter may be used if the function
-            uses some additionnal parameters. It is returned as an output
+            uses some additional parameters. It is returned as an output
             parameter because the function may modify the data while
             computing the function value. This feature may be used, for
             example, to count the number of times that the function has
@@ -308,7 +308,7 @@ s1 = optimsimplex_destroy(s1);
             In the following example, one creates a simplex with in the 2D
             domain [-5 5]^2, with [-1.2 1.0] as the first vertex. One uses the
             randomized bounds method to generate a simplex with 5 vertices. The
-            function takes an additionnal argument mystuff, which is counts the number
+            function takes an additional argument mystuff, which is counts the number
             of times the function is called. After the creation of the simplex, the
             value of mystuff.nb is 5, which is the expected result because there is
             one function call by vertex.
index 35e3a0b..500bdc9 100644 (file)
             In the following example, one creates a simplex with in the 2D
             domain [-5 5]^2, with [-1.2 1.0] as the first vertex. One uses the
             randomized bounds method to generate a simplex with 5 vertices. The
-            function takes an additionnal argument mystuff, which is counts the number
+            function takes an additional argument mystuff, which is counts the number
             of times the function is called. After the creation of the simplex, the
             value of mystuff.nb is 5, which is the expected result because there is
             one function call by vertex.
index 09fddc6..8ff7659 100644 (file)
@@ -1408,7 +1408,7 @@ function [ this , status , xr , fr ] = _boxlinesearch ( this , n , xbar , xhigh
     // 2. scale for nonlinear constraints (may fail)
     // 3. scale for function improvement (may fail)
     //
-    // 1. Project xr into bounds, with an additionnal alpha inside the bounds.
+    // 1. Project xr into bounds, with an additional alpha inside the bounds.
     // This algo is always succesful.
     // Note:
     //   If the alpha coefficient was not used, the
index 1a22f1d..acc4c0a 100644 (file)
 //   [ this , f , g , c , gc ] = optimbase_function ( this , x , index )
 //
 // Calling sequences of the cost function:
-//   > Without additionnal data
+//   > Without additional data
 //   [ f , index ] = costf ( x , index )
 //   [ f , g , index ] = costf ( x , index )
 //   [ f , c , index ] = costf ( x , index )
 //   [ f , g , c , gc , index ] = costf ( x , index )
-//   > With additionnal data
+//   > With additional data
 //   [ f , index ] = costf ( x , index , a1, a2, ... )
 //   [ f , g , index ] = costf ( x , index , a1, a2, ... )
 //   [ f , c , index ] = costf ( x , index , a1, a2, ... )
index 3ea8bd6..b2c40a1 100644 (file)
@@ -12,7 +12,7 @@
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=11452
 //
 // <-- Short Description -->
-// diag optionnal argument in lsqrsolve cannot be used
+// diag optional argument in lsqrsolve cannot be used
 //
 a=[1,7;
    2,8
index 37dc2f9..fc8d2f2 100644 (file)
 // http://bugzilla.scilab.org/show_bug.cgi?id=11452
 //
 // <-- Short Description -->
-// diag optionnal argument in lsqrsolve cannot be used
+// diag optional argument in lsqrsolve cannot be used
 //
 
 a=[1,7;
-   2,8
-   4 3
-  -1 0.3];
+2,8
+4 3
+-1 0.3];
 b=[10;11;-1;2];
 function y=f1(x, m)
-  y=a*x-b;
+    y=a*x-b;
 endfunction
 
 stp=[1.d-10,1.d-10,1.d-5,100,0,100];
index 18e2510..53b7982 100644 (file)
@@ -101,7 +101,7 @@ assert_checkalmostequal ( fopt , fexpected , 1.e-3 );
 assert_checkequal ( exitflag , -4 );
 assert_checkequal ( iter , 7 );
 //
-// Check output function with additionnal arguments
+// Check output function with additional arguments
 function stop = myoutputfunction2 ( xopt , optimValues , state , myAeq , mybeq , myc )
     localmsg = gettext("Iteration #%3.0f, fopt=%10.3e, state=%s, ||Ax-beq||=%.3e\n")
     teststring = sprintf(localmsg,optimValues.iteration,optimValues.fval,state,norm(myAeq*xopt-mybeq))
index 15f755d..8143fe3 100644 (file)
@@ -106,7 +106,7 @@ assert_checkalmostequal ( fopt , fexpected , 1.e-3 );
 assert_checkequal ( exitflag , -4 );
 assert_checkequal ( iter , 7 );
 //
-// Check output function with additionnal arguments
+// Check output function with additional arguments
 function stop = myoutputfunction2 ( xopt , optimValues , state , myAeq , mybeq , myc )
     localmsg = gettext("Iteration #%3.0f, fopt=%10.3e, state=%s, ||Ax-beq||=%.3e\n")
     teststring = sprintf(localmsg,optimValues.iteration,optimValues.fval,state,norm(myAeq*xopt-mybeq))
@@ -121,7 +121,7 @@ assert_checkalmostequal ( xopt , xexpected , 1.e-3 , 1.e-3 );
 // Example 11.9, p. 361
 // Chapter 12, "Linear Programming Part II: Interior point methods",
 // Example 12.2, p.382
-// 
+//
 // Minimize 2.x1 + 9.x2 + 3.x3
 // -2.x1 + 2.x2 + x3 - x4 = 1
 //    x1 + 4.x2 - x3 - x5 = 1
@@ -279,7 +279,7 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , lambda.upper );
 // Example 11.9, p. 361
 // Chapter 12, "Linear Programming Part II: Interior point methods",
 // Example 12.2, p.382
-// 
+//
 // Minimize 2.x1 + 9.x2 + 3.x3
 // +2.x1 - 2.x2 - x3 <= -1
 //   -x1 - 4.x2 + x3 <= -1
@@ -289,11 +289,11 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , lambda.upper );
 Aeq=[];
 beq=[];
 A = [
- 2 -2 -1
+2 -2 -1
 -1 -4  1
 -1  0  0
- 0 -1  0
- 0  0 -1
+0 -1  0
+0  0 -1
 ];
 b = [-1;-1;0;0;0];
 c = [2;9;3];
@@ -327,23 +327,23 @@ assert_checkequal ( iter > 0 , %t );
 //  - x1              <= 2
 //       - x2         <= -1
 //               - x3 <= 0
-// 
+//
 // where
 // S4 = sin(pi/4)/4
 // E2 = exp(2)
-//   
+//
 
 S4 = sin(%pi/4)/4;
 E2 = exp(2);
 c = [ 2; 5; -2.5];
-A = [ 
-       1  0 S4
-      E2 -1 -1
-       1  0  0
-       0  0  1
-      -1  0  0
-       0 -1  0
-       0  0 -1
+A = [
+1  0 S4
+E2 -1 -1
+1  0  0
+0  0  1
+-1  0  0
+0 -1  0
+0  0 -1
 ];
 b = [ 5; 0;2;3;2;-1;0];
 Aeq = [];
@@ -375,11 +375,11 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , lambda.upper );
 Aeq=[];
 beq=[];
 A = [
- 2 -2 -1
+2 -2 -1
 -1 -4  1
 -1  0  0
- 0 -1  0
- 0  0 -1
+0 -1  0
+0  0 -1
 ];
 b = [-1;-1;-1;0;0];
 c = [2;9;3];
@@ -405,7 +405,7 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , lambda.upper );
 Aeq=[];
 beq=[];
 A = [
- 2 -2 -1
+2 -2 -1
 -1 -4  1
 ];
 b = [-1;-1];
@@ -431,7 +431,7 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , lambda.upper );
 Aeq=[];
 beq=[];
 A = [
- 2 -2 -1
+2 -2 -1
 -1 -4  1
 ];
 b = [-1;-1];
@@ -454,10 +454,10 @@ assert_checkalmostequal ( yopt.eqlin , lambda.eqlin , %eps , 1.e-8 );
 assert_checkalmostequal ( yopt.lower , lambda.lower , 1.e-9 , 1.e-8 );
 assert_checkalmostequal ( yopt.upper , lambda.upper , 1.e-9 );
 // References
-// LIPSOL is a set of Linear-programming Interior-Point SOLvers written 
-// by Yin Zhang. 
-// The original Matlab-based code has been adapted to Scilab 
-// by H. Rubio Scola. 
+// LIPSOL is a set of Linear-programming Interior-Point SOLvers written
+// by Yin Zhang.
+// The original Matlab-based code has been adapted to Scilab
+// by H. Rubio Scola.
 //
 // Minimize 2 x1 + 5 x2 - 2.5 x3
 //    x1 +   S4 x3 <= 5
@@ -473,9 +473,9 @@ assert_checkalmostequal ( yopt.upper , lambda.upper , 1.e-9 );
 c = [ 2; 5; -2.5];
 S4 = sin(%pi/4)/4;
 E2 = exp(2);
-A = [ 
-   1  0 S4
-  E2 -1 -1
+A = [
+1  0 S4
+E2 -1 -1
 ];
 b = [ 5; 0];
 lb = [ -2; 1   ; 0 ];
@@ -520,8 +520,8 @@ assert_checkequal ( exitflag , -2 );
 // x >= 0
 c = [-3;1];
 A=[
- -1 -1
-  2  2
+-1 -1
+2  2
 ];
 A=-A;
 b=[-2;10];
@@ -551,8 +551,8 @@ assert_checkequal ( yopt.upper , [] );
 // x >= 0
 c = [-1;1];
 A=[
- 2 -1
- 1  2
+2 -1
+1  2
 ];
 A=-A;
 b=[1;2];
@@ -575,8 +575,8 @@ assert_checkequal ( exitflag , -2 );
 // x >= 0
 c = [-1;-2];
 A=[
- -1  1
- -2  1
+-1  1
+-2  1
 ];
 b=[2;1];
 lb=[0;0];
@@ -595,8 +595,8 @@ assert_checkequal ( exitflag , -2 );
 // x >= 0
 c = [-1;0];
 A=[
- -1  -1
-  2   3
+-1  -1
+2   3
 ];
 b=[-6;4];
 lb=[0;0];
index 3f06fd1..b9a578b 100644 (file)
@@ -181,7 +181,7 @@ status = neldermead_get(nm,"-status");
 assert_checkequal ( status , "maxfuneval" );
 // Cleanup
 nm = neldermead_destroy(nm);
-// Check that the verbose mode is functionnal
+// Check that the verbose mode is functional
 // Few iterations are necessary to check this
 // Many iterations costs a lot more in time.
 nm = neldermead_new ();
index 0cc45a3..5fcbc71 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 
 function [ y , index ] = squarefun ( x , index )
-y = x(1)^2+x(2)^2;
+    y = x(1)^2+x(2)^2;
 endfunction
 
 nm = neldermead_new ();
@@ -64,7 +64,7 @@ assert_checkalmostequal ( fopt , 0.0, 1e-6 );
 nm = neldermead_destroy(nm);
 
 function [ y , index ] = rosenbrock ( x , index )
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 nm = neldermead_new ();
@@ -79,7 +79,7 @@ nm = neldermead_configure(nm,"-simplex0method","axes");
 nm = neldermead_configure(nm,"-simplex0length",1.0);
 nm = neldermead_configure(nm,"-method","fixed");
 nm = neldermead_search(nm, "off");
-// With fixed-size simplices, one cannot lead the 
+// With fixed-size simplices, one cannot lead the
 // simplex to the optimum.
 // Check optimum point
 xopt = neldermead_get(nm,"-xopt");
@@ -93,7 +93,7 @@ assert_checkequal ( status , "maxfuneval" );
 // Cleanup
 nm = neldermead_destroy(nm);
 
-// Check that the verbose mode is functionnal
+// Check that the verbose mode is functional
 // Few iterations are necessary to check this
 // Many iterations costs a lot more in time.
 nm = neldermead_new ();
index 73b77fd..71e997d 100644 (file)
@@ -62,7 +62,7 @@ status = neldermead_get(nm,"-status");
 assert_checkequal ( status , "tolsize" );
 // Cleanup
 nm = neldermead_destroy(nm);
-// Check that the verbose mode is functionnal
+// Check that the verbose mode is functional
 // Few iterations are necessary to check this
 // Many iterations costs a lot more in time.
 nm = neldermead_new ();
index c01d5ed..5cf9617 100644 (file)
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 
 function [ y , index ] = rosenbrock ( x , index )
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 //
@@ -66,7 +66,7 @@ assert_checkequal ( status , "tolsize" );
 // Cleanup
 nm = neldermead_destroy(nm);
 
-// Check that the verbose mode is functionnal
+// Check that the verbose mode is functional
 // Few iterations are necessary to check this
 // Many iterations costs a lot more in time.
 nm = neldermead_new ();
index 84e61ca..97e204e 100644 (file)
@@ -10,7 +10,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
index b96ab6b..e1bada0 100644 (file)
 
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
-//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost 
+//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost
 //      function (default case)
-//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality 
+//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality
 //      constraints, as a row array
 //    * if index=3, returns an array which contains
-//      at index #0, the value of the cost function  
-//      at index #1 to the end is the list of the values of the nonlinear 
+//      at index #0, the value of the cost function
+//      at index #1 to the end is the list of the values of the nonlinear
 //      constraints
 //  Discussion:
 //    The problem is to minimize a cost function with 4 non linear constraints.
 //    Edited by F.A. Lootsma, pp 349-366, 1972
 //
 function [ f , c , index ] = gouldnonconvex ( x , index )
-  f = []
-  c = []
-  if ( index==2 | index==6 ) then
-    f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==5 | index==6 ) then
-    c1 = x(1) - 13.0
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
-    c4 = x(2)
-    c = [c1 c2 c3 c4]
-  end
+    f = []
+    c = []
+    if ( index==2 | index==6 ) then
+        f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==5 | index==6 ) then
+        c1 = x(1) - 13.0
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
+        c4 = x(2)
+        c = [c1 c2 c3 c4]
+    end
 endfunction
 //
 // Test optimbase_checkx0 method
index 1dc7008..c7c2800 100644 (file)
@@ -10,7 +10,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
@@ -57,7 +57,7 @@ function [ f , c , index ] = gouldnonconvex ( x , index )
 endfunction
 //
 // The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// additional argument, which contains parameters of the 
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -112,7 +112,7 @@ Inequality constraint #3/4 is not satisfied for x
 assert_checkequal ( isfeasible , -1 );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 // Set verbose to 1 to check that verbose mode is operationnal.
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
index e0d4117..7fa541a 100644 (file)
 
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
-//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost 
+//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost
 //      function (default case)
-//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality 
+//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality
 //      constraints, as a row array
 //    * if index=3, returns an array which contains
-//      at index #1, the value of the cost function  
-//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear 
+//      at index #1, the value of the cost function
+//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear
 //      inequality constraints
 //  Discussion:
 //    The problem is to minimize a cost function with 4 non linear constraints.
 //    Edited by F.A. Lootsma, pp 349-366, 1972
 //
 function [ f , c , index ] = gouldnonconvex ( x , index )
-  f = []
-  c = []
-  if ( index==2 | index==6 ) then
-    f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==5 | index==6 ) then
-    c1 = x(1) - 13.0
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
-    c4 = x(2)
-    c = [c1 c2 c3 c4]
-  end
+    f = []
+    c = []
+    if ( index==2 | index==6 ) then
+        f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==5 | index==6 ) then
+        c1 = x(1) - 13.0
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
+        c4 = x(2)
+        c = [c1 c2 c3 c4]
+    end
 endfunction
 //
-// The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// The same cost function as before, with an
+// additional argument, which contains parameters of the
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -70,18 +70,18 @@ endfunction
 // and whatever variable name can be used.
 //
 function [ f , c , index , mydata ] = gouldnonconvex2 ( x , index , mydata )
-  f = []
-  c = []
-  if ( index==2 | index==6 ) then
-    f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==5 | index==6 ) then
-    c1 = x(1) - mydata.a1
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
-    c4 = x(2)
-    c = [c1 c2 c3 c4]
-  end
+    f = []
+    c = []
+    if ( index==2 | index==6 ) then
+        f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==5 | index==6 ) then
+        c1 = x(1) - mydata.a1
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
+        c4 = x(2)
+        c = [c1 c2 c3 c4]
+    end
 endfunction
 //
 // Test optimbase_isfeasible method
@@ -112,7 +112,7 @@ assert_checkequal ( isfeasible , 1 );
 assert_checkequal ( isfeasible , -1 );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 // Set verbose to 1 to check that verbose mode is operationnal.
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
index 547dd09..b4766e8 100644 (file)
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
-//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost 
+//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost
 //      function (default case)
-//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality 
+//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality
 //      constraints, as a row array
 //    * if index=3, returns an array which contains
-//      at index #1, the value of the cost function  
-//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear 
+//      at index #1, the value of the cost function
+//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear
 //      inequality constraints
 //  Discussion:
 //    The problem is to minimize a cost function with 4 non linear constraints.
 //    Edited by F.A. Lootsma, pp 349-366, 1972
 //
 function result = gouldnonconvex ( x , index )
-  if (~isdef('index','local')) then
-    index = 1
-  end
-  if ( index==1 | index==3 ) then
-    f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==2 | index==3 ) then
-    c1 = x(1) - 13.0
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
-    c4 = x(2)
-  end
-  select index
-  case 1 then
-      result = f
-      mprintf( "Computed f = %e\n", f);
-  case 2
-      result = [c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
-  case 3
-      result = [f c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
-  else
-    errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
-    error(errmsg)
-  end
+    if (~isdef("index","local")) then
+        index = 1
+    end
+    if ( index==1 | index==3 ) then
+        f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==2 | index==3 ) then
+        c1 = x(1) - 13.0
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
+        c4 = x(2)
+    end
+    select index
+    case 1 then
+        result = f
+        mprintf( "Computed f = %e\n", f);
+    case 2
+        result = [c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
+    case 3
+        result = [f c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
+    else
+        errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
+        error(errmsg)
+    end
 endfunction
 //
-// The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// The same cost function as before, with an
+// additional argument, which contains parameters of the
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -79,32 +79,32 @@ endfunction
 // and whatever variable name can be used.
 //
 function result = gouldnonconvex2 ( x , index , mydata )
-  if (~isdef('index','local')) then
-    index = 1
-  end
-  if ( index==1 | index==3 ) then
-    f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==2 | index==3 ) then
-    c1 = x(1) - mydata.a1
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
-    c4 = x(2)
-  end
-  select index
-  case 1 then
-      result = f
-      mprintf( "Computed f = %e\n", f);
-  case 2
-      result = [c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
-  case 3
-      result = [f c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
-  else
-    errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
-    error(errmsg)
-  end
+    if (~isdef("index","local")) then
+        index = 1
+    end
+    if ( index==1 | index==3 ) then
+        f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==2 | index==3 ) then
+        c1 = x(1) - mydata.a1
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
+        c4 = x(2)
+    end
+    select index
+    case 1 then
+        result = f
+        mprintf( "Computed f = %e\n", f);
+    case 2
+        result = [c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
+    case 3
+        result = [f c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
+    else
+        errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
+        error(errmsg)
+    end
 endfunction
 //
 // Test optimbase_isfeasible method
@@ -137,7 +137,7 @@ assert_checkequal ( isfeasible , %t );
 assert_checkequal ( isfeasible , %t );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
 mystuff.f2 = 20.0;
index 33d7062..0f4d4d3 100644 (file)
 
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
-//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost 
+//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost
 //      function (default case)
-//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality 
+//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality
 //      constraints, as a row array
 //    * if index=3, returns an array which contains
-//      at index #1, the value of the cost function  
-//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear 
+//      at index #1, the value of the cost function
+//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear
 //      inequality constraints
 //  Discussion:
 //    The problem is to minimize a cost function with 4 non linear constraints.
 //    Edited by F.A. Lootsma, pp 349-366, 1972
 //
 function result = gouldnonconvex ( x , index )
-  if (~isdef('index','local')) then
-    index = 1
-  end
-  if ( index==1 | index==3 ) then
-    f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==2 | index==3 ) then
-    c1 = x(1) - 13.0
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
-    c4 = x(2)
-  end
-  select index
-  case 1 then
-      result = f
-      mprintf( "Computed f = %e\n", f);
-  case 2
-      result = [c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
-  case 3
-      result = [f c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
-  else
-    errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
-    error(errmsg)
-  end
+    if (~isdef("index","local")) then
+        index = 1
+    end
+    if ( index==1 | index==3 ) then
+        f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==2 | index==3 ) then
+        c1 = x(1) - 13.0
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
+        c4 = x(2)
+    end
+    select index
+    case 1 then
+        result = f
+        mprintf( "Computed f = %e\n", f);
+    case 2
+        result = [c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
+    case 3
+        result = [f c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
+    else
+        errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
+        error(errmsg)
+    end
 endfunction
 //
-// The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// The same cost function as before, with an
+// additional argument, which contains parameters of the
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -84,32 +84,32 @@ endfunction
 // and whatever variable name can be used.
 //
 function result = gouldnonconvex2 ( x , index , mydata )
-  if (~isdef('index','local')) then
-    index = 1
-  end
-  if ( index==1 | index==3 ) then
-    f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==2 | index==3 ) then
-    c1 = x(1) - mydata.a1
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
-    c4 = x(2)
-  end
-  select index
-  case 1 then
-      result = f
-      mprintf( "Computed f = %e\n", f);
-  case 2
-      result = [c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
-  case 3
-      result = [f c1 c2 c3 c4]
-      mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
-  else
-    errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
-    error(errmsg)
-  end
+    if (~isdef("index","local")) then
+        index = 1
+    end
+    if ( index==1 | index==3 ) then
+        f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==2 | index==3 ) then
+        c1 = x(1) - mydata.a1
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
+        c4 = x(2)
+    end
+    select index
+    case 1 then
+        result = f
+        mprintf( "Computed f = %e\n", f);
+    case 2
+        result = [c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed constraints = %e %e %e %e\n", c1 , c2 , c3 , c4);
+    case 3
+        result = [f c1 c2 c3 c4]
+        mprintf( "Computed f = %e and constraints = %e %e %e %e\n", f , c1 , c2 , c3 , c4);
+    else
+        errmsg = sprintf("Unknown index %d", index )
+        error(errmsg)
+    end
 endfunction
 //
 // Test optimbase_isfeasible method
@@ -140,7 +140,7 @@ assert_checkequal ( isfeasible , %t );
 assert_checkequal ( isfeasible , %t );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
 mystuff.f2 = 20.0;
index 5529e6f..1b3420e 100644 (file)
@@ -10,7 +10,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
@@ -57,7 +57,7 @@ function [ f , c , index ] = gouldnonconvex ( x , index )
 endfunction
 //
 // The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// additional argument, which contains parameters of the 
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -110,7 +110,7 @@ Inequality constraint #3/4 is not satisfied for x
 assert_checkequal ( isfeasible , %f );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
 mystuff.f2 = 20.0;
index ad0b945..b463938 100644 (file)
 
 //
 // gould.nonconvex --
-//   The Gould test case with additionnal inequality constraints.
+//   The Gould test case with additional inequality constraints.
 // Arguments
 //    x : the point where to compute the cost
 //    index : a flag which states what is to compute
-//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost 
+//    * if index=1, or no index, returns the value of the cost
 //      function (default case)
-//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality 
+//    * if index=2, returns the value of the nonlinear inequality
 //      constraints, as a row array
 //    * if index=3, returns an array which contains
-//      at index #1, the value of the cost function  
-//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear 
+//      at index #1, the value of the cost function
+//      at index #2 to the end is the list of the values of the nonlinear
 //      inequality constraints
 //  Discussion:
 //    The problem is to minimize a cost function with 4 non linear constraints.
 //    Edited by F.A. Lootsma, pp 349-366, 1972
 //
 function [ f , c , index ] = gouldnonconvex ( x , index )
-  f = []
-  c = []
-  if ( index==2 | index==6 ) then
-    f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==5 | index==6 ) then
-    c1 = x(1) - 13.0
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
-    c4 = x(2)
-    c = [c1 c2 c3 c4]
-  end
+    f = []
+    c = []
+    if ( index==2 | index==6 ) then
+        f = (x(1) - 10.0 )^3 + ( x(2) - 20.0 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==5 | index==6 ) then
+        c1 = x(1) - 13.0
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - 100.0
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + 82.81
+        c4 = x(2)
+        c = [c1 c2 c3 c4]
+    end
 endfunction
 //
-// The same cost function as before, with an 
-// additionnal argument, which contains parameters of the 
+// The same cost function as before, with an
+// additional argument, which contains parameters of the
 // cost function and constraints.
 // In this case, the mydata variable is passed
 // explicitely by the optimization class.
@@ -70,18 +70,18 @@ endfunction
 // and whatever variable name can be used.
 //
 function [ f , c , index , mystuff ] = gouldnonconvex2 ( x , index , mydata )
-  f = []
-  c = []
-  if ( index==2 | index==6 ) then
-    f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
-  end
-  if ( index==5 | index==6 ) then
-    c1 = x(1) - mydata.a1
-    c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
-    c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
-    c4 = x(2)
-    c = [c1 c2 c3 c4]
-  end
+    f = []
+    c = []
+    if ( index==2 | index==6 ) then
+        f = (x(1) - mydata.f1 )^3 + ( x(2) - mydata.f2 ) ^ 3
+    end
+    if ( index==5 | index==6 ) then
+        c1 = x(1) - mydata.a1
+        c2 = ( x(1) - 5.0 )^2  + (x(2) - 5.0 )^2 - mydata.a2
+        c3 = -( x(1) - 6.0 )^2 - (x(2) - 5.0 )^2 + mydata.a3
+        c4 = x(2)
+        c = [c1 c2 c3 c4]
+    end
 endfunction
 //
 // Test optimbase_isfeasible method
@@ -112,7 +112,7 @@ assert_checkequal ( isfeasible , %t );
 assert_checkequal ( isfeasible , %f );
 opt = optimbase_destroy(opt);
 //
-// Test with nonlinear inequality constraints and additionnal argument in cost function
+// Test with nonlinear inequality constraints and additional argument in cost function
 mystuff = struct();
 mystuff.f1 = 10.0;
 mystuff.f2 = 20.0;
index 90feebe..0d1cc37 100644 (file)
@@ -97,11 +97,11 @@ opt = optimbase_new ();
 opt = optimbase_configure(opt,"-numberofvariables",2);
 nbvar = optimbase_cget(opt,"-numberofvariables");
 assert_checkequal ( nbvar , 2 );
-// Check cost function without additionnal argument
+// Check cost function without additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-function",rosenbrock);
 [this,f , index ] = optimbase_function ( opt , [0.0 0.0] , 2 );
 assert_checkalmostequal ( f , 1.0 , %eps );
-// Check cost function with additionnal argument
+// Check cost function with additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-function",list(rosenbrock2,mystuff));
 [this,f, index ] = optimbase_function ( opt , [0.0 0.0] , 2 );
 assert_checkalmostequal ( f , 144.0 , %eps );
@@ -156,7 +156,7 @@ opt = optimbase_configure(opt,"-verbose",0);
 opt = optimbase_configure(opt,"-verbosetermination",1);
 opt = optimbase_stoplog ( opt , "My interesting stop message" );
 opt = optimbase_configure(opt,"-verbosetermination",0);
-// Check output command without additionnal argument
+// Check output command without additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-outputcommand",myoutputcmd);
 brutedata = optimbase_outstruct ( opt );
 mydata = tlist(["T_MYDATA",...
@@ -169,7 +169,7 @@ mydata.funccount = brutedata.funccount;
 mydata.myspecialdata = "yahoo !";
 optimbase_outputcmd ( opt , "init" , mydata );
 assert_checkequal ( _OUTPUCMDFLAG_ , 1 );
-// Check output command with additionnal argument
+// Check output command with additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-outputcommand",list(myoutputcmd2,myobj));
 brutedata = optimbase_outstruct ( opt );
 mydata = tlist(["T_MYDATA",...
index 9e1eb28..e529f02 100644 (file)
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 
 function [ y , index ] = rosenbrock ( x , index )
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 //
 // myoutputcmd --
-//  This command is called back by the Optimization 
+//  This command is called back by the Optimization
 //  algorithm.
 // Arguments
 //  state : the current state of the algorithm
@@ -30,14 +30,14 @@ endfunction
 // stop : set to %f to interrupt algorithm
 //
 function stop = myoutputcmd ( state , data )
-  global _OUTPUCMDFLAG_
-  // Unload the array, just to make sure that the minimum is there
-  iter = data.iteration
-  fc = data.funccount
-  fval = data.fval
-  x = data.x
-  _OUTPUCMDFLAG_ = 1
-  stop = %f
+    global _OUTPUCMDFLAG_
+    // Unload the array, just to make sure that the minimum is there
+    iter = data.iteration
+    fc = data.funccount
+    fval = data.fval
+    x = data.x
+    _OUTPUCMDFLAG_ = 1
+    stop = %f
 endfunction
 
 global _OUTPUCMDFLAG_
@@ -45,7 +45,7 @@ _OUTPUCMDFLAG_ = 0
 
 //
 // myoutputcmd2 --
-//  This command is called back by the Optimization 
+//  This command is called back by the Optimization
 //  algorithm.
 // Arguments
 //  state : the current state of the algorithm
@@ -60,14 +60,14 @@ _OUTPUCMDFLAG_ = 0
 // stop : set to %f to interrupt algorithm
 //
 function stop = myoutputcmd2 ( state , data , myobj )
-  global _OUTPUCMDFLAG_
-  // Unload the array, just to make sure that the minimum is there
-  iter = data.iteration
-  fc   = data.funccount
-  fval = data.fval
-  x    = data.x
-  _OUTPUCMDFLAG_ = myobj.myarg
-  stop = %f
+    global _OUTPUCMDFLAG_
+    // Unload the array, just to make sure that the minimum is there
+    iter = data.iteration
+    fc   = data.funccount
+    fval = data.fval
+    x    = data.x
+    _OUTPUCMDFLAG_ = myobj.myarg
+    stop = %f
 endfunction
 
 
@@ -84,8 +84,8 @@ myobj.myarg = 12;
 // and whatever variable name can be used.
 //
 function [ y , index ] = rosenbrock2 ( x , index , mydata )
-  a = mydata.a
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + ( a - x(1))^2;
+    a = mydata.a
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + ( a - x(1))^2;
 endfunction
 
 //
@@ -103,11 +103,11 @@ opt = optimbase_new ();
 opt = optimbase_configure(opt,"-numberofvariables",2);
 nbvar = optimbase_cget(opt,"-numberofvariables");
 assert_checkequal ( nbvar , 2 );
-// Check cost function without additionnal argument
+// Check cost function without additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-function",rosenbrock);
 [this,f , index ] = optimbase_function ( opt , [0.0 0.0] , 2 );
 assert_checkalmostequal ( f , 1.0 , %eps );
-// Check cost function with additionnal argument
+// Check cost function with additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-function",list(rosenbrock2,mystuff));
 [this,f, index ] = optimbase_function ( opt , [0.0 0.0] , 2 );
 assert_checkalmostequal ( f , 144.0 , %eps );
@@ -161,12 +161,12 @@ opt = optimbase_configure(opt,"-verbose",0);
 opt = optimbase_configure(opt,"-verbosetermination",1);
 opt = optimbase_stoplog ( opt , "My interesting stop message" );
 opt = optimbase_configure(opt,"-verbosetermination",0);
-// Check output command without additionnal argument
+// Check output command without additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-outputcommand",myoutputcmd);
 brutedata = optimbase_outstruct ( opt );
 mydata = tlist(["T_MYDATA",...
-      "x","fval","iteration","funccount",...
-      "myspecialdata"]);
+"x","fval","iteration","funccount",...
+"myspecialdata"]);
 mydata.x = brutedata.x;
 mydata.fval = brutedata.fval;
 mydata.iteration = brutedata.iteration;
@@ -174,12 +174,12 @@ mydata.funccount = brutedata.funccount;
 mydata.myspecialdata = "yahoo !";
 optimbase_outputcmd ( opt , "init" , mydata );
 assert_checkequal ( _OUTPUCMDFLAG_ , 1 );
-// Check output command with additionnal argument
+// Check output command with additional argument
 opt = optimbase_configure(opt,"-outputcommand",list(myoutputcmd2,myobj));
 brutedata = optimbase_outstruct ( opt );
 mydata = tlist(["T_MYDATA",...
-      "x","fval","iteration","funccount",...
-      "myspecialdata"]);
+"x","fval","iteration","funccount",...
+"myspecialdata"]);
 mydata.x = brutedata.x;
 mydata.fval = brutedata.fval;
 mydata.iteration = brutedata.iteration;
@@ -260,7 +260,7 @@ assert_checkerror(cmd,"%s: Unknown key %s",[],"optimbase_get" , "foo");
 opt = optimbase_destroy(opt);
 
 //
-// Test various errors 
+// Test various errors
 //
 opt = optimbase_new ();
 // Test -historyxopt when there is no history
index ef3dc41..6bb278a 100644 (file)
@@ -60,7 +60,7 @@ expected = [
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10*%eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 //
-// Test with a scalar length and an additionnal object
+// Test with a scalar length and an additional object
 //
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
index 6fe682a..60d74bf 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 
 function y = rosenbrock (x)
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 //
@@ -20,9 +20,9 @@ endfunction
 s1 = optimsimplex_new ( "axes" , [-1.2 1.0] );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    0.  -1.2    1.  
-    0.  -0.2    1.  
-    0.  -1.2    2.  
+0.  -1.2    1.
+0.  -0.2    1.
+0.  -1.2    2.
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10*%eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -33,9 +33,9 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 s1 = optimsimplex_new ( "axes" , [-1.2 1.0] , rosenbrock );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.2  -1.2    1.  
-    93.6  -0.2    1.  
-    36.2  -1.2    2.  
+24.2  -1.2    1.
+93.6  -0.2    1.
+36.2  -1.2    2.
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10*%eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -46,9 +46,9 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 s1 = optimsimplex_new ( "axes" , [-1.2 1.0] , rosenbrock , 2.0 );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.2   -1.2    1.  
-    13.      0.8    1.  
-    248.2  -1.2    3.  
+24.2   -1.2    1.
+13.      0.8    1.
+248.2  -1.2    3.
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10*%eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -67,13 +67,13 @@ assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10*%eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 
 //
-// Test with a scalar length and an additionnal object
+// Test with a scalar length and an additional object
 //
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
 function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
-  y = rosenbrock(x);
-  myobj.nb = myobj.nb + 1
+    y = rosenbrock(x);
+    myobj.nb = myobj.nb + 1
 endfunction
 [ s1 , myobj ] = optimsimplex_new ( "axes" , [-1.2 1.0] , mycostf , 1.0, myobj );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
index fe4e393..b3b4330 100644 (file)
@@ -33,7 +33,7 @@ s1 = optimsimplex_setall ( s1 , simplex );
 computed = optimsimplex_gradientfv ( s1 , method = "centered" , fun = rosenbrock );
 assert_checkalmostequal ( computed , [-1636.3333333333333 -1684.8333333333333]' , 10 * %eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
-// Centered with additionnal arguments
+// Centered with additional arguments
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
 function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
index 24e93b5..92a2696 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 
 function y = rosenbrock (x)
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 // Forward
@@ -36,12 +36,12 @@ s1 = optimsimplex_setall ( s1 , simplex );
 computed = optimsimplex_gradientfv ( s1 , method = "centered" , fun = rosenbrock );
 assert_checkalmostequal ( computed , [-1636.3333333333333 -1684.8333333333333]' , 10 * %eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
-// Centered with additionnal arguments
+// Centered with additional arguments
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
 function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
-  y = rosenbrock(x);
-  myobj.nb = myobj.nb + 1
+    y = rosenbrock(x);
+    myobj.nb = myobj.nb + 1
 endfunction
 s1 = optimsimplex_new ();
 simplex = [
index 45cc3c6..583dafb 100644 (file)
@@ -48,7 +48,7 @@ expected = [
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 1.e-6 );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 //
-// Case with additionnal object
+// Case with additional object
 //
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
index ed7f585..8738a8a 100644 (file)
@@ -12,7 +12,7 @@
 
 
 function y = rosenbrock (x)
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 //
@@ -21,9 +21,9 @@ endfunction
 s1 = optimsimplex_new ( "pfeffer" , [-1.2 0.0] );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    0.0      -1.2     0.      
-    0.0  -1.26    0.      
-    0.0  -1.2     0.0075  
+0.0      -1.2     0.
+0.0  -1.26    0.
+0.0  -1.2     0.0075
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 1.e-6 );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -34,9 +34,9 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 s1 = optimsimplex_new ( "pfeffer" , [-1.2 0.0] , rosenbrock );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    212.2      -1.2     0.      
-    257.15498  -1.26    0.      
-    210.04562  -1.2     0.0075  
+212.2      -1.2     0.
+257.15498  -1.26    0.
+210.04562  -1.2     0.0075
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 1.e-6 );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -47,28 +47,28 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 s1 = optimsimplex_new ( "pfeffer" , [-1.2 0.0] , rosenbrock , 0.1 , 0.01 );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    212.2      -1.2     0.    
-    308.97818  -1.32    0.    
-    209.33     -1.2     0.01  
+212.2      -1.2     0.
+308.97818  -1.32    0.
+209.33     -1.2     0.01
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 1.e-6 );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 
 //
-// Case with additionnal object
+// Case with additional object
 //
 myobj = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 myobj.nb = 0;
 function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
-  y = rosenbrock(x);
-  myobj.nb = myobj.nb + 1
+    y = rosenbrock(x);
+    myobj.nb = myobj.nb + 1
 endfunction
 [ s1 , myobj ] = optimsimplex_new ( "pfeffer" , [-1.2 1.0] , mycostf , 0.05 , 0.0075 , myobj );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.2       -1.2     1.    
-    39.634976  -1.26    1.    
-    20.05      -1.2     1.05  
+24.2       -1.2     1.
+39.634976  -1.26    1.
+20.05      -1.2     1.05
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10 * %eps );
 assert_checkequal ( myobj.nb , 3 );
index 5064633..4a00fe3 100644 (file)
@@ -54,7 +54,7 @@ function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
   myobj.nb = myobj.nb + 1
 endfunction
 //
-// Test randbounds with additionnal object
+// Test randbounds with additional object
 //
 mydude = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 mydude.nb = 0;
index 03dd527..38c614b 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
 // <-- CLI SHELL MODE -->
 
 function y = rosenbrock (x)
-  y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
+    y = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
 endfunction
 
 //
@@ -19,12 +19,12 @@ endfunction
 //
 rand("seed" , 0)
 s1 = optimsimplex_new ( "randbounds" , [-1.2 1.0], rosenbrock, ...
-  [-5.0 -5.0] , [5.0 5.0] );
+[-5.0 -5.0] , [5.0 5.0] );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.                        
-    3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081  
-    71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590    
+24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.
+3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081
+71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590
 ]
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , %eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -34,14 +34,14 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 //
 rand("seed" , 0)
 s1 = optimsimplex_new ( "randbounds" , [-1.2 1.0], rosenbrock, ...
-  [-5.0 -5.0] , [5.0 5.0], 5 );
+[-5.0 -5.0] , [5.0 5.0], 5 );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.                        
-    3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081  
-    71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590    
-    211.01779965627284241236    1.6538110421970486640930    1.2839178834110498428345  
-    10770.01508687966997968     3.497452358715236186981     1.857310198247432708740   
+24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.
+3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081
+71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590
+211.01779965627284241236    1.6538110421970486640930    1.2839178834110498428345
+10770.01508687966997968     3.497452358715236186981     1.857310198247432708740
 ];
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , %eps );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
@@ -50,26 +50,26 @@ s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
 // Test optimsimplex_randbounds
 //
 function [ y , myobj ] = mycostf ( x , myobj )
-  y = rosenbrock(x);
-  myobj.nb = myobj.nb + 1
+    y = rosenbrock(x);
+    myobj.nb = myobj.nb + 1
 endfunction
 
 //
-// Test randbounds with additionnal object
+// Test randbounds with additional object
 //
 mydude = tlist(["T_MYSTUFF","nb"]);
 mydude.nb = 0;
 s1 = optimsimplex_new ();
 rand("seed" , 0)
 [ s1 , mydude ] = optimsimplex_new ( "randbounds" , [-1.2 1.0], mycostf, ...
-  [-5.0 -5.0] , [5.0 5.0], 5 , mydude );
+[-5.0 -5.0] , [5.0 5.0], 5 , mydude );
 computed = optimsimplex_getall ( s1 );
 expected = [
-    24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.                        
-    3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081  
-    71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590    
-    211.01779965627284241236    1.6538110421970486640930    1.2839178834110498428345  
-    10770.01508687966997968     3.497452358715236186981     1.857310198247432708740   
+24.19999999999999573674   -1.1999999999999999555911    1.
+3347.7382596240795464837  -2.8867513453587889671326    2.5604385416954755783081
+71189.511402687028748915  -4.9977886537089943885803  -1.69672908261418342590
+211.01779965627284241236    1.6538110421970486640930    1.2839178834110498428345
+10770.01508687966997968     3.497452358715236186981     1.857310198247432708740
 ]
 assert_checkequal ( mydude.nb , 5 );
 s1 = optimsimplex_destroy ( s1 );
index 4fb6195..4fd5e34 100644 (file)
@@ -86,7 +86,7 @@ endfunction
 // Arguments
 //   x : the array to sort
 //   compfun : the comparison function
-//   data : an optionnal data to pass to the comparison function
+//   data : an optional data to pass to the comparison function
 // Bruno Pincon
 // "quelques tests de rapidité entre différents logiciels matriciels"
 // Modified by Michael Baudin to manage a comparison function
index 8373fc1..4dd43ee 100644 (file)
@@ -33,7 +33,7 @@
 //-0.5652255834927430850816775162 - 0.06550796263368989842265750483*I
 //-0.5652255834927430850816775162 + 0.06550796263368989842265750483*I
 //1.976781902186378116291566567 - 0.03475891968883585523494112251*I
-//1.976781902186378116291566567 + 0.03475891968883585523494112251*I   
+//1.976781902186378116291566567 + 0.03475891968883585523494112251*I
 //
 //
 //With Scilab, I find
 //Jean-Marc Sac-Epée on Linux PC version Linux distribution Mandrake 7.1 with  KDE as window manager
 //France  September 27, 2000 at 9:18:17
 
-// 
+//
 // sort_merge_comparison --
-//   Returns -1 if x < y, 
+//   Returns -1 if x < y,
 //   returns 0 if x==y,
 //   returns +1 if x > y
 //
 function order = sort_merge_comparison ( x , y )
-  if x < y then
-    order = -1
-  elseif x==y then
-    order = 0
-  else 
-    order = 1
-  end
+    if x < y then
+        order = -1
+    elseif x==y then
+        order = 0
+    else
+        order = 1
+    end
 endfunction
 
 //
@@ -90,96 +90,96 @@ endfunction
 // Arguments
 //   x : the array to sort
 //   compfun : the comparison function
-//   data : an optionnal data to pass to the comparison function
+//   data : an optional data to pass to the comparison function
 // Bruno Pincon
 // "quelques tests de rapidité entre différents logiciels matriciels"
 // Modified by Michael Baudin to manage a comparison function
 //
 function [x] = sort_merge ( varargin )
-  [lhs,rhs]=argn();
-  if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
-    errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
-    error(errmsg)
-  end
-  // Get the array x
-  x = varargin(1);
-  // Get the comparison function compfun
-  if rhs==1 then
-    compfun = sort_merge_comparison;
-  else
-    compfun = varargin(2);
-    if ( rhs == 3 ) then
-       data = varargin(3);
+    [lhs,rhs]=argn();
+    if ( ( rhs<>1 ) & ( rhs<>2 ) & ( rhs<>3 ) ) then
+        errmsg = sprintf("Unexpected number of arguments : %d provided while 1, 2 or 3 are expected.",rhs);
+        error(errmsg)
     end
-  end
-  // Proceed...
-  n = length(x)
-  if n > 1 then
-    m = floor(n/2); 
-    p = n-m
-    if ( rhs == 3 ) then
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+    // Get the array x
+    x = varargin(1);
+    // Get the comparison function compfun
+    if rhs==1 then
+        compfun = sort_merge_comparison;
     else
-      x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
-      x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
+        compfun = varargin(2);
+        if ( rhs == 3 ) then
+            data = varargin(3);
+        end
     end
-    i = 1; 
-    i1 = 1;
-    i2 = 1;
-    for i = 1:n
-      if ( rhs == 3 ) then
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
-      else
-        order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
-      end
-      if order<=0 then
-        x(i) = x1(i1)
-        i1 = i1+1
-        if (i1 > m) then
-          x(i+1:n) = x2(i2:p)
-          break
+    // Proceed...
+    n = length(x)
+    if n > 1 then
+        m = floor(n/2);
+        p = n-m
+        if ( rhs == 3 ) then
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun , data )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun , data )
+        else
+            x1 = sort_merge ( x(1:m) , compfun )
+            x2 = sort_merge ( x(m+1:n) , compfun )
         end
-      else
-        x(i) = x2(i2)
-        i2 = i2+1
-        if (i2 > p) then
-          x(i+1:n) = x1(i1:m)
-          break
+        i = 1;
+        i1 = 1;
+        i2 = 1;
+        for i = 1:n
+            if ( rhs == 3 ) then
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) , data );
+            else
+                order = compfun ( x1(i1) , x2(i2) );
+            end
+            if order<=0 then
+                x(i) = x1(i1)
+                i1 = i1+1
+                if (i1 > m) then
+                    x(i+1:n) = x2(i2:p)
+                    break
+                end
+            else
+                x(i) = x2(i2)
+                i2 = i2+1
+                if (i2 > p) then
+                    x(i+1:n) = x1(i1:m)
+                    break
+                end
+            end
         end
-      end
     end
-  end
 endfunction
 
 
 function order = mycomparison ( x , y , data )
-  order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
+    order = assert_comparecomplex(x,y,data(1),data(2))
 endfunction
 
 
-// There is no problem in this test: only the order of the 
+// There is no problem in this test: only the order of the
 // eigenvalues change.
 t=poly(0,"t");
 p=t^14 - 15*t^12 - t^11 + 89*t^10 + 12*t^9 - 263*t^8 - 53*t^7 + 397*t^6 + 103*t^5 - 275*t^4 - 78*t^3 + 62*t^2 + 8*t - 7;
 myroots=roots(p);
 //computedroots = sort(myroots);
 computed = sort_merge ( myroots , mycomparison , [%eps,0] );
-expected  = [ 
-- 1.9914144710587742270747  
-- 1.89588904429592775003 
-- 1.6923826055708985904857  
-- 1.4815461434243473171080  
-- 1.1302576100836980721454  
-- 0.5652255834927423228109 - 0.0655079626336916437390*%i  
-- 0.5652255834927423228109 + 0.0655079626336916437390*%i  
-0.3354022818049053333844 - 0.1602901760665648156490*%i 
-0.3354022818049053333844 + 0.1602901760665648156490*%i  
-1.346891063468121929603  
-1.5040136285121223913563  
-1.8466679814523012659322  
-1.9767819021883872299128 - 0.0347589196932355307124*%i  
-1.9767819021883872299128 + 0.0347589196932355307124*%i  
+expected  = [
+- 1.9914144710587742270747
+- 1.89588904429592775003
+- 1.6923826055708985904857
+- 1.4815461434243473171080
+- 1.1302576100836980721454
+- 0.5652255834927423228109 - 0.0655079626336916437390*%i
+- 0.5652255834927423228109 + 0.0655079626336916437390*%i
+0.3354022818049053333844 - 0.1602901760665648156490*%i
+0.3354022818049053333844 + 0.1602901760665648156490*%i
+1.346891063468121929603
+1.5040136285121223913563
+1.8466679814523012659322
+1.9767819021883872299128 - 0.0347589196932355307124*%i
+1.9767819021883872299128 + 0.0347589196932355307124*%i
 ];
 // Precision measured with experiments
 assert_checkalmostequal ( computed , expected , 10^6*%eps );
index dbc0f5c..fb572f2 100644 (file)
 function y = f ( x )
  ]]></programlisting>
         <para>
-            In the case where the objective function needs additionnal parameters,
+            In the case where the objective function needs additional parameters,
             the objective function can be defined as a list, where the first 
             argument is the cost function, and the second argument is the 
-            additionnal parameter. See below for an example.
+            additional parameter. See below for an example.
         </para>
     </refsection>
     <refsection>
index 384a5be..1a2813f 100644 (file)
@@ -57,7 +57,7 @@ Log = %f;
 assert_checkalmostequal ( x_opt , [4 3] ,  1.e-1 );
 assert_checkalmostequal ( f_opt , 0 ,  [] , 1.e-1 );
 ///////////////////////////////////////////
-// Test that an additionnal parameter can be passed to the cost function
+// Test that an additional parameter can be passed to the cost function
 function f = quadp ( x , p )
   f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
 endfunction
index c015da9..3517c98 100755 (executable)
@@ -13,7 +13,7 @@
 
 // Test that we can run with default values for parameters
 function y=test_func(x)
-  y=x^2
+    y=x^2
 endfunction
 
 rand("seed",0);
@@ -37,17 +37,17 @@ assert_checkequal ( iter>0 , %t );
 ///////////////////////////////////////////
 // Test that we can configure our own neighbour function
 function f = quad ( x )
-  p = [4 3];
-  f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
+    p = [4 3];
+    f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
 endfunction
 
 // We produce a neighbor by adding some noise to each component of a given vector
 function x_neigh = myneigh_func ( x_current, T , param)
-  nxrow = size(x_current,"r")
-  nxcol = size(x_current,"c")
-  sa_min_delta = -0.1*ones(nxrow,nxcol);
-  sa_max_delta = 0.1*ones(nxrow,nxcol);
-  x_neigh = x_current + (sa_max_delta - sa_min_delta).*rand(nxrow,nxcol) + sa_min_delta;
+    nxrow = size(x_current,"r")
+    nxcol = size(x_current,"c")
+    sa_min_delta = -0.1*ones(nxrow,nxcol);
+    sa_max_delta = 0.1*ones(nxrow,nxcol);
+    x_neigh = x_current + (sa_max_delta - sa_min_delta).*rand(nxrow,nxcol) + sa_min_delta;
 endfunction
 
 rand("seed",0);
@@ -67,10 +67,10 @@ assert_checkalmostequal ( x_opt , [4 3] ,  1.e-1 );
 assert_checkalmostequal ( f_opt , 0 ,  [] , 1.e-1 );
 
 ///////////////////////////////////////////
-// Test that an additionnal parameter can be passed to the cost function
+// Test that an additional parameter can be passed to the cost function
 
 function f = quadp ( x , p )
-  f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
+    f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
 endfunction
 
 rand("seed",0);
@@ -85,24 +85,24 @@ assert_checkalmostequal ( f_opt , 0 ,  [] , 1.e-1 );
 // Test with a plot function, which serves also as a stop function.
 
 function f = quad ( x )
-  p = [4 3];
-  f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
+    p = [4 3];
+    f = (x(1) - p(1))^2 + (x(2) - p(2))^2
 endfunction
 
 // See that the stop variable becomes true when the function value is near zero.
 // The threshold is rather loose.
 function stop = outfunc ( itExt , x_best , f_best , T , saparams )
-  [mythreshold,err] = get_param(saparams,"mythreshold",0);
-  v = format()
-  format("e",10)
-  sxbest = string(x_best)
-  mprintf ( "Iter = #%-4d, \t x_best=[%12s %12s], f_best = %12s, T = %12s\n", itExt , sxbest(1), sxbest(2) , string(f_best) , string(T) )
-  if ( v(1) == 0 ) then
-    format("e",v(2))
-  else
-    format("v",v(2))
-  end
-  stop = ( abs(f_best) < mythreshold )
+    [mythreshold,err] = get_param(saparams,"mythreshold",0);
+    v = format()
+    format("e",10)
+    sxbest = string(x_best)
+    mprintf ( "Iter = #%-4d, \t x_best=[%12s %12s], f_best = %12s, T = %12s\n", itExt , sxbest(1), sxbest(2) , string(f_best) , string(T) )
+    if ( v(1) == 0 ) then
+        format("e",v(2))
+    else
+        format("v",v(2))
+    end
+    stop = ( abs(f_best) < mythreshold )
 endfunction
 
 rand("seed",0);
@@ -112,9 +112,9 @@ saparams = add_param(saparams,"output_func", outfunc );
 saparams = add_param(saparams,"mythreshold", 1.e-1 );
 
 T0 = compute_initial_temp(x0, quad , 0.7, 100, saparams);
-// Notice that the number of external iterations is %inf, so 
+// Notice that the number of external iterations is %inf, so
 // that the external loop never stops.
-// This allows to check that the output function really allows to 
+// This allows to check that the output function really allows to
 // stop the algorithm.
 [x_best, f_best, mean_list, var_list, temp_list, f_history, x_history , iter ] = optim_sa(x0, quad , 1e6, 100, T0, %f, saparams);
 assert_checkalmostequal ( x_best , [4 3] ,  1.e-1 );
index 66db726..187b5ae 100644 (file)
@@ -41,7 +41,7 @@ int sci_legendre(char *fname, unsigned long fname_len)
     *
     *      n and m may not be both vectors
     *
-    *      norm_flag : optionnal. When it is present and equal to "norm"
+    *      norm_flag : optional. When it is present and equal to "norm"
     *                  it is a normalized version which is computed
     *    AUTHOR
     *       Bruno Pincon <Bruno.Pincon@iecn.u-nancy.fr>
index 16ccf15..53f2774 100644 (file)
@@ -16,7 +16,7 @@ function [f,p]=ftest(samples)
     //observations this fonction computes in f the Fischer ratio
     //(it is the  ratio between  nr times  the variance   of the
     //means of  samples  and the  mean of the  variances of each
-    //sample).  Additionnally it gives (in p) the p-value of the
+    //sample).  Additionally it gives (in p) the p-value of the
     //computed  Fischer ratio.  samples   is a matrix  with type
     //nrxnc.
     //
index e58962c..166a796 100644 (file)
@@ -20,7 +20,7 @@ function [f,p]=ftuneq(varargin)
     //still  is possible  to modify  the  ANOVA calculations."
     //Note  that  the  definition  of  xbarbar  is  no  longer
     //mean(xbar), but  rather a weighted  average with weights
-    //ni.  Additionnally  it gives (in  p) the p-value  of the
+    //ni.  Additionally  it gives (in  p) the p-value  of the
     //computed Fischer ratio.
     //
     //Given a number  a of samples each of  them composed of n_i
index d52b8cf..32502f3 100644 (file)
@@ -47,7 +47,7 @@
         <title>Description</title>
         <para>
             This function computes the residual of a linear system <literal>r = Ax - b</literal> (together
-            with its 2-norm) with the additionnal precision provided on "Intel like" 
+            with its 2-norm) with the additional precision provided on "Intel like" 
             FPU (80 bits in place of 64) if the compiler translate "long double" to 
             use it. Else one must get the same than using <literal>A*x - b</literal> at the scilab level. 
             In both cases using <literal>[r, nr] = res_with_prec(A,x,b)</literal> is 
index fdf78d2..fb0aee4 100644 (file)
@@ -30,7 +30,7 @@
     </refsection>
     <refsection>
         <title>Description</title>
-        <para>This functionnality updates the image file used on the palette accordingly to the Scilab interface function. It can be used to update the representation of a block at any time after the first generation.
+        <para>This functionality updates the image file used on the palette accordingly to the Scilab interface function. It can be used to update the representation of a block at any time after the first generation.
         </para>
     </refsection>
     <refsection>
index 47b9132..b8e8ac3 100644 (file)
@@ -8,7 +8,7 @@
 // <-- XCOS TEST -->
 //
 // <-- Short Description -->
-// This script validate the eselect functionnality with a sinus input.
+// This script validate the eselect functionality with a sinus input.
 // The associated diagram (sinus.zcos) is run and export data to the workspace.
 // These data are then compared to the default.
 //
@@ -21,4 +21,4 @@ ierr = importXcosDiagram(currentPath + "sinus.zcos");
 if ierr <> %t then bugmes();quit;end
 // launch the simulation
 scicos_simulate(scs_m);
-assert_checkalmostequal(A_ref('values'), A('values'));
+assert_checkalmostequal(A_ref("values"), A("values"));
index 6169f5f..6ef24c0 100644 (file)
@@ -9,7 +9,7 @@
 // <-- XCOS TEST -->
 //
 // <-- Short Description -->
-// This script validate the eselect functionnality with a sinus input.
+// This script validate the eselect functionality with a sinus input.
 // The associated diagram (sinus.zcos) is run and export data to the workspace.
 // These data are then compared to the default.
 //
@@ -26,4 +26,4 @@ if ierr <> %t then pause; end
 
 // launch the simulation
 scicos_simulate(scs_m);
-assert_checkalmostequal(A_ref('values'), A('values'));
+assert_checkalmostequal(A_ref("values"), A("values"));