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| Name | Current message text |
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| h English (en) | ==Minimization== Minimization is performed with a non-linear [https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg-Marquardt_algorithm Levenberg-Marquardt algorithm] thanks to the very robust GNU Scientific Library<ref>http://www.csse.uwa.edu.au/programming/gsl-1.0/gsl-ref_35.html</ref>. As a first step, the algorithm runs a set of parameters excluding rotation angle in order to set good start values and thus, avoiding possible divergence. If <math>\sigma_x-\sigma_y > 0.01</math> (parameters directly computed in the 2-D Gaussian formula, see above), then another fit is run with the angle parameter. Therefore, the Siril Dynamic PSF provides accurate values for all the fitted parameters. |
| h French (fr) | ==Minimisation== La minimisation est effectuée en utilisant un algorithme de [https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg-Marquardt_algorithm Levenberg-Marquardt algorithm] non linéaire, grâce à la très robuste GNU Scientific Library<ref>http://www.csse.uwa.edu.au/programming/gsl-1.0/gsl-ref_35.html</ref>. Pour la première étape, l'algorithme est exécuté en excluant le paramètre de rotation, pour obtenir plus rapidement de bonnes valeurs de départ, et éviter une divergence. Si <math>\sigma_x-\sigma_y > 0.01</math> (paramètres directement calculés dans la formule Gaussienne 2D, voir plus haut), alors une autre modélisation est lancée avec le calcul de l'angle. Par conséquent, la Dynamic PSF de Siril fournit des valeurs fidèles pour tous les paramètres modélisés. |