From e8590a71a9636ee5c82df0b3e98a09c3a7c775f3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Guillaume Horel <guillaume.horel@gmail.com>
Date: Fri, 29 Apr 2016 08:25:53 -0400
Subject: améliore le blurb
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@@ -310,8 +310,19 @@ Dans cette dernière partie je parlerai de la façon dont j'ai implémenté les
 
 \subsection{Quasi Monte-Carlo randomisé}
 
-Pour les deux exemples j'ai utilisé la suite de Sobol comme suites à discrépence faible. testé la méthode Halton, Pour les petites dimensions les suites de Sobol sont codées avec
-la GSL \cite{GSL} dans \texttt{lowdiscrepancy.hpp} obtenue sur la page du cours. Malheureusement, l'implémentation de la GSL est limitée à 40 dimensions. Pour les dimensions supérieures, j'ai utilisé une implémentation qui fait partie de la librairie NLopt \cite{nlopt} qui supporte jusqu'à 1111 dimensions. Cependant ces fonctions ne sont pas publiques, j'ai donc copié les fichiers directement \texttt{sobolseq.c} and \texttt{sobolseq.h}.
+Pour les deux exemples, j'ai utilisé la suite de Sobol comme suite à
+discrépence faible. Cependant, le code est générique et peut prendre
+n'importe quelle suite en argument du template. En particulier, j'ai
+testé avec la méthode Halton, mais la performance de l'estimateur
+était moins bonne. Pour les petites dimensions les suites de Sobol
+sont codées avec la GSL \cite{GSL} dans \texttt{lowdiscrepancy.hpp}
+obtenue sur la page du cours. Malheureusement, l'implémentation de la
+GSL est limitée à 40 dimensions. Pour les dimensions supérieures, j'ai
+utilisé une implémentation qui fait partie de la librairie NLopt
+\cite{nlopt} qui supporte jusqu'à 1111 dimensions. Cependant ces
+fonctions ne sont pas publiques, j'ai donc copié directement les
+fichiers \texttt{sobolseq.c} and \texttt{soboldata.h} dans le
+répertoire source.
 
 \pagebreak
 \printbibliography
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cgit v1.2.3-70-g09d2

