Various typo fixes 19/12419/1
Paul BIGNIER [Tue, 3 Sep 2013 13:18:40 +0000 (15:18 +0200)]
Change-Id: I769e732ecc4e1d6e1d11be6bf24999af382cb2bf

scilab/modules/core/help/en_US/error_handling/error_table.xml
scilab/modules/core/help/ja_JP/error_handling/error_table.xml
scilab/modules/core/help/pt_BR/error_handling/error_table.xml
scilab/modules/core/includes/returnProperty.h
scilab/modules/elementary_functions/src/c/IsEqualVar.c
scilab/modules/graphics/help/en_US/2d_plot/plot.xml
scilab/modules/randlib/help/fr_FR/grand.xml

index ef169a1..7e165d8 100644 (file)
@@ -10,7 +10,7 @@
             their associated error number. Some of these error messages are used by
             Scilab itself for parser errors or specific builtin errors. Some others
             are of a more general use and can be used in Scilab functions. The starred
-            one are those for which the syntax <literal>error(n,pos)</literal> is
+            ones are those for which the syntax <literal>error(n,pos)</literal> is
             handled.
         </para>
         <para>1 "Incorrect assignment."</para>
         <para>226 "Inequality comparison with empty matrix."</para>
         <para>227 "Missing index."</para>
         <para>228 "reference to the cleared global variable %s."</para>
-        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN of
+        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN or
             Inf."
         </para>
         <para>230 "semi def fails."</para>
index 09dc82a..a611623 100644 (file)
         <para>226 "Inequality comparison with empty matrix."</para>
         <para>227 "Missing index."</para>
         <para>228 "reference to the cleared global variable %s."</para>
-        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN of
+        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN or
             Inf."
         </para>
         <para>230 "semi def fails."</para>
index 37a94b4..96e8830 100644 (file)
         <para>228 "Reference to the cleared global variable %s" (referência à
             variável global limpa %s)
         </para>
-        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN of Inf."
+        <para>229 "Operands of / and \\ operations must not contain NaN or Inf."
             (operandos de / e \\ não devem conter NaN ou Inf)
         </para>
         <para>230 "semidef fails" (semidef falhou)</para>
index c6f8d9f..a9fcdff 100644 (file)
@@ -93,14 +93,14 @@ int sciReturnRowHandleVector(void* _pvCtx, const long handles[], int nbValues )
 int sciReturnColHandleVector(void* _pvCtx, const long handles[], int nbValues ) ;
 
 /**
- * copy a matrix stored has a double array
+ * copy a matrix stored as a double array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrix(void* _pvCtx, double values[], int nbRow, int nbCol ) ;
 
 /**
- * copy a matrix stored has a char * array
+ * copy a matrix stored as a char * array
  * into a Scilab string matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
@@ -113,63 +113,63 @@ int sciReturnStringMatrix(void* _pvCtx, char * values[], int nbRow, int nbCol )
 int sciReturnUserData(void* _pvCtx, const int * userData, int userDataSize ) ;
 
 /**
- * copy a matrix stored has a double hypermatrix
+ * copy a matrix stored as a double hypermatrix
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnHypermatOfDouble(void* _pvCtx, int dims[], int ndims, double values[]);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a int8 hypermatrix
+ * copy a matrix stored as a int8 hypermatrix
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnHypermatOfInteger8(void* _pvCtx, int dims[], int ndims, char values[]);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a uint8 hypermatrix
+ * copy a matrix stored as a uint8 hypermatrix
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnHypermatOfUnsignedInteger8(void* _pvCtx, int dims[], int ndims, unsigned char values[]);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a int8 array
+ * copy a matrix stored as a int8 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrixOfInteger8(void* _pvCtx, char values[], int nbRow, int nbCol);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a uint8 array
+ * copy a matrix stored as a uint8 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrixOfUnsignedInteger8(void* _pvCtx, unsigned char values[], int nbRow, int nbCol);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a int16 array
+ * copy a matrix stored as a int16 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrixOfInteger16(void* _pvCtx, short values[], int nbRow, int nbCol);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a uint16 array
+ * copy a matrix stored as a uint16 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrixOfUnsignedInteger16(void* _pvCtx, unsigned short values[], int nbRow, int nbCol);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a int32 array
+ * copy a matrix stored as a int32 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
 int sciReturnMatrixOfInteger32(void* _pvCtx, int values[], int nbRow, int nbCol);
 
 /**
- * copy a matrix stored has a uint32 array
+ * copy a matrix stored as a uint32 array
  * into a Scilab matrix in the stack in order to see it the console.
  * @return 0 if the function was executed correctly, -1 if an error occurred.
  */
index 1a0b878..a2348b5 100644 (file)
@@ -38,7 +38,7 @@ static void initStackParameters(void)
 /**intisequalvar
 * Gateway for isequalbitwise and isequal builtins
 * @param char * fname: the Scilab code of the function name
-* @param int * job: if *job==0 the floating point numbers are compared bitwize ,
+* @param int * job: if *job==0 the floating point numbers are compared bitwise ,
 *      if *job==1 the comparison is made numerically,
 *      so NaN elements are not equal
 *      elements of with differents data types are raised to the upper types before comparison (to be done)
@@ -60,7 +60,7 @@ int C2F(intisequalvar)(char * fname, int *job, long int fl)
     /*DEBUG_OVERLOADING("entering intisequal Top=%d, Rhs=%d, Rstk[pt]=%d\n",Top,Rhs,Rstk[Pt]);*/
 
 
-    SetDoubleCompMode(*job); /* floating point numbers are compared bitwize */
+    SetDoubleCompMode(*job); /* floating point numbers are compared bitwise */
     if (Rstk[Pt] == 914 || Rstk[Pt] == 915) /* coming back after evaluation of overloading function */
     {
         /*DEBUG_OVERLOADING("intisequal called back by the parser Top=%d, Rhs=%d, Pt=%d\n",Top,Rhs,Pt);*/
@@ -1174,7 +1174,7 @@ int IsEqualDoubleArrayBinary(int n, double *d1, double *d2)
 * compare if two double precision arrays of size n, are identical.
 * If the arrays conatins NaN the meaning depends on the value of the global flag IEEE_comp
 *  - if DoubleCompMode==1, double numbers are compared using "==", so Nan != NaN.
-*  - if DoubleCompMode==0, double numbers are compared bitwize.
+*  - if DoubleCompMode==0, double numbers are compared bitwise.
 * @param int n: array size
 * @param double *d1: pointer on the beginning of the first array
 * @param double *d2: pointer on the beginning of the second array
index a774b47..cc057b3 100644 (file)
@@ -29,7 +29,7 @@
             <varlistentry>
                 <term>x</term>
                 <listitem>
-                    <para>a real matrice or vector. If omitted, it is assumed to be the
+                    <para>a real matrix or vector. If omitted, it is assumed to be the
                         vector <literal>1:n</literal> where <literal>n</literal> is the number of curve
                         points given by the <literal>y</literal> parameter.
                     </para>
@@ -39,7 +39,7 @@
                 <term>y</term>
                 <listitem>
                     <para>
-                        a real matrice or vector. <literal>y</literal> can also be a
+                        a real matrix or vector. <literal>y</literal> can also be a
                         function defined as a macro or a primitive.
                     </para>
                 </listitem>
index 2e78341..4049fd1 100644 (file)
@@ -8,7 +8,7 @@
  * This file must be used under the terms of the CeCILL.
  * This source file is licensed as described in the file COPYING, which
  * you should have received as part of this distribution.  The terms
- * are also available at    
+ * are also available at
  * http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2.1-en.txt
  *
  -->
         <para>
             produisent une matrice de taille <literal>m</literal>-par-<literal>n</literal> de nombres aléatoires.
             
-            Toutes ces séquences peuvent être étendues pour créer une hypermatrice à plus de 2 dimensions, les 
+            Toutes ces séquences peuvent être étendues pour créer une hypermatrice à plus de 2 dimensions, les
             tailles (m, n, o,...) étant spécifiées avant le mot ".." indiquant le type de distribution statistique
             souhaitée :
         </para>
             ]]></programlisting>
         </para>
         <para>
-            où <literal>X</literal> de taille <literal>m</literal>-par-<literal>n</literal>... est une matrice 
+            où <literal>X</literal> de taille <literal>m</literal>-par-<literal>n</literal>... est une matrice
             ou une hypermatrice dont seul le format est exploité et sert de modèle.
         </para>
         <para>
                 <term>markov</term>
                 <listitem>
                     <para>
-                        <literal>Y = grand(n, "markov", P, x0)</literal> génère <literal>n</literal> états successifs d'une chaîne 
+                        <literal>Y = grand(n, "markov", P, x0)</literal> génère <literal>n</literal> états successifs d'une chaîne
                         Markov décrite par la matrice de transition <literal>P</literal>. L'état initial est donné par
                         <literal>x0</literal>. Si <literal>x0</literal> est une matrice de taille
                         <literal>m = size(x0, "*")</literal>
             associés à différentes lois de distribution et dessinons les histogrammes
             associés.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
-// Renvoit une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires, 
-// avec une distribution normale de moyenne 0 et d'écart-type 1. 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
+// Renvoie une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires,
+// avec une distribution normale de moyenne 0 et d'écart-type 1.
 R = grand(400, 800, "nor", 0, 1);
 scf();
 histplot(10, R);
@@ -784,8 +784,8 @@ xtitle("Nombres aléatoires (loi normale) par grand", "X", "Fréquence");
             histplot(10, R);
             xtitle("Nombres aléatoires (loi normale) par grand", "X", "Fréquence");
         </scilab:image>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
-// Renvoit une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires, 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
+// Renvoie une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires,
 // uniformes dans [0, 1).
 R = grand(400, 800, "def");
 scf();
@@ -797,8 +797,8 @@ xtitle("Nombres aléatoires uniformes par grand", "X", "Fréquence");
             histplot(10, R);
             xtitle("Nombres aléatoires uniformes par grand", "X", "Fréquence");
         </scilab:image>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
-// Renvoit une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires, 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
+// Renvoie une matrice de taille 400-par-800 de doubles aléatoires,
 // avec une distribution de Poisson de moyenne 5.
 R = grand(400, 800, "poi", 5);
 scf();
@@ -815,7 +815,7 @@ xtitle("Nombres aléatoires (loi de Poisson) par grand", "X", "Fréquence");
             suivant la loi exponentielle et comparons ensuite la distribution empirique
             et la fonction de distribution théorique.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 lambda = 1.6;
 N = 100000;
 X = grand(1, N, "exp", lambda);
@@ -844,7 +844,7 @@ xtitle("Loi exponentielle par grand", "X", "Fréquence");
             Dans l'exemple suivant, nous générons des nombres aléatoires selon la distribution
             gamma et comparons la distribution empirique et la loi de distribution théorique.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 N = 10000;
 A = 10;
 B = 4;
@@ -862,7 +862,7 @@ xtitle("Fonction de distribution cumulée de nombres aléatoires selon la loi Ga
             N = 10000;
             A = 10;
             B = 4;
-            R = grand(1, N, "gam", A, B); 
+            R = grand(1, N, "gam", A, B);
             XS = gsort(R, "g", "i")';
             PS = (1:N)'/N;
             P = cdfgam("PQ", XS, A*ones(XS), B*ones(XS));
@@ -874,14 +874,14 @@ xtitle("Fonction de distribution cumulée de nombres aléatoires selon la loi Ga
         <para>
             Dans l'exemple suivant, nous générons 10 entiers aléatoires dans l'intervalle [1, 365].
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 grand(10, 1, "uin", 1, 365)
  ]]></programlisting>
         <para>
             Dans l'exemple suivant, nous générons 12 permutations de l'ensemble [1,2,...,7].
             Les 12 permutations sont stockées colonne par colonne.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 grand(12, "prm", (1:7)')
  ]]></programlisting>
         <para>
@@ -889,7 +889,7 @@ grand(12, "prm", (1:7)')
             de nombre aléatoires provenant de la distribution "normale" et affiche les histogrammes associés.
             Le graphes montrent les première et dernière couches de la matrice.
         </para>
-        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
+        <programlisting role="example"><![CDATA[
 // Retounrne une hypermatrice 400-par-800-par-10 de nombre aléatoires,
 // avec la distribution normale, une moyenne de 0 et un écart-type de 1.
 // Affichage de la première et dernière couches.