$Id: road_map.txt,v 1.1 2007/03/15 09:14:38 michel Exp $ Liste des "actions" a realiser, dans un ordre de priorites decroissantes (ou chronologique) : + Item qui peut être externalisé - Item à faire nous-même. - mettre à disposition le logiciel. o si urgence : cvs o faire un package épuré - numéro version avec tag - ftp ou page web. o pserver. - jargon o changer dans le code SED -> flux uniquement dans CR#. Finalement non, puisque l'architecture actuelle pourra lire n'importe qu'elle information spectrale. o residuals are not residuals - Directory relatif au fichier descripteur. o Dans fichier descripteurs, accepter un nom de fichier relatif pour les données. Actuellement chemin relatif au directory courant. Devrait être chemin relatif au fichier descripteur. - Si pas trouvé par rapport au dir du descripteur, essayer dir courant ? - Chemin absolu ne change rien. o modifier les fichiers modèles du practice (plus besoin de variables d'environnement dans le chemin de fichier). - faire marcher / tester la SED. - fichiers descripteurs o nouveau parseur avec retour des résultats. - models -> modeling(s) - targets -> data - functions -> model, model = set of functions. - residuals: changer logique. o pas de default o commenté -> skipped o noms des fonctions appelées explicites. - data+model+residuals = "group" o définir la synthaxe du fichier de configuration. Cela comprend la définition des paramètres, modèle, données, etc (tout ce qui existe déjà) _ET_ la présentation des résultats du fit (matrices de covariances, etc., a préciser justement). o E/S xml. + Réorganiser le practice directory. o Mettre la documentation dans practice/doc. o Faire des directives générales - short introduction to yorick. - short introduction to LITpro. - Example with Obj0. (disque uniforme). o How to build a descriptor file. o Pour chaque objet (Obj1, Obj2, ...) - Obj1_practice_directives (.asciidoc ? .txt ?) - Obj1_practice_manual (.asciidoc ? .txt ?) - finaliser importateur de données amber. o importation SED. o controler echantillonnage SED = f(lambda). Calcul automatique des bandwidths manquante. o Faire le help dans les fonctions. + importer différents format de fichiers spectre. (-> Nicolas + Florentin) o reconnaissance automatique du format à partir du fichier. o => generation de la bonne hash table. - programmer le "parser". La fonction doit faire exactement ce que fait lpm_parse_model() actuellement. Il faudra ajouter l'importation des résultats du fit (matrices de covariances, etc., a préciser justement) éventuellement stockés dans le fichier de configuration. - faire une fonction qui écrit le fichier de configuration à partir de world. o WORLD <--- read/write ---> CONFIG_FILE - RFE: fonction show_data o Afficher les données rejetées/sélectionnées - fonction slicer_map - RFE: fonction plot_residuals - fonction plot_spectrum (ou plot_radial, world, "SED") - fonction sniffer_map avec gaussiennes - fonction sniffer_map avec modèle courant. - RFE: plot_uvcoverage_color o 20061205-5_plot_uvcoverage_color.txt o lp_plot_uvcoverage should change the color of the markers according to the wavelength. Otherwise, we cannot see anything useful if the spectral domain is short (overlap of the markers). + implanter un modèle "astrophysique" de Paul. - écriture d'un simulateur de données OIFits. Dans un premier temps, essayer d'utiliser ASPRO. Quid de la voie IDL de Monnier ? à voir le moment venu + oi_write. - autoriser des paramètres vectoriels. o visualisation des matrices de covariance et de correlation ? o gestion au niveau du moteur de fit ? - LA DOC !!! o premier jet CRAL. o collaboration ensuite. o ecrire une documentation dynamique. - utilisation de l'outil asciidoc trouve par Eric. - (possible: s'aider du (ou referencer au) texte du tutorial de Goutelas pour une intro generale) - Mécanisme d'interruption par le GUI. o déterminer le mécanisme d'interruption de Yoga par le GUI. Le GL implémente une méthode de 'stop+ dump' dans Yoga pour permettre un degré zéro de contrôle par le GUI. - implanter un modèle instrumental + visibilité différentielle o Spécifier une classe visibilité différentielle où la méthode de calcul du canal spectral de référence est défini précisément o Devrait idéalement permettre différentes méthodes (AMBER, VEGA, etc.) + Système de gestion de bugs (-> Nicolas + Florentin) - DB avec drivers. o calcul des résidus o simulation des données. o lecture des données. o controle des données. o ... (voir code) - fit sur données hétérogènes : fichier.yhd généré préalablement. o publier la hash table. o nouvelle classe de DB + flags: fonction pour modifier les flags (-> Florentin) - flags: fonction pour ré-appliquer les flags. + moteurs de fit supplémentaires à l'OCA ? o Simulated Annealing. o interfaçage avec LITpro. - inclure d'autres moteurs de fit: Simulated Annealing, pseudo clean, random sampling et permettre le choix a l'utilisateur. + parallélisation des calculs ? o soit lancer des batchs en parallèle, un pour chaque condition initiale. Il faut collecter les résultats ensuite. o soit c'est un moteur de fit qui s'occupe de la parallélisation: exemple du recuit simulé.