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[book_gpu.git] / BookGPU / Chapters / chapter11 / ch11.tex
index a374345980f69bce60bbf41b5eb879c0ace6d4e5..0aa6e8cc8aec787a1721a3fdd4e4b66db81ba197 100644 (file)
@@ -116,8 +116,8 @@ It is almost straightforward to parallelize this scheme for GPUs, by processing
 At the spline evaluation stage we need to compute $s(z_k)$ for a sequence of query values ${z_k}, k=1,\ldots,K$. For each $z_k$ we locate the interval $[t_i,t_{i+1}]$ containing $z_k$, using the bisection algorithm presented in Listing \ref{ch11:algeval}, and then apply the appropriate coefficients of the quadratic function. This is also  done in parallel.
 The bisection algorithm could be implemented using texture memory (to cache the array \texttt{z}), but this is not shown in Listing \ref{ch11:algeval}.
 
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-\lstinputlisting[label=ch11:algcoef,caption=Implementation of the kernel for calculating spline knots and coefficients; function fmax is used to avoid division by zero for data with coinciding abscissae.]{Chapters/chapter11/code1.cu}
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+\lstinputlisting[label=ch11:algcoef,caption=implementation of the kernel for calculating spline knots and coefficients; function fmax is used to avoid division by zero for data with coinciding abscissae.]{Chapters/chapter11/code1.cu}
 
 
 %% \begin{figure}[!hp]