typo fix

12/README-ch.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 网格噪声（Cellular Noise）
 
-1996 年，在原始的 Perlin Noise 发布六年后，Perlin 的 Simplex Noise 发布五年前，[Steven Worley 写了一篇名为“A Cellular Texture Basis Function”的论文](http://www.rhythmiccanvas.com/research/papers/worley.pdf). 在这篇论文里，他描述了一种现在被广泛使用的程序化纹理技术。
+1996 年，在原始的 Perlin Noise 发布六年后，Perlin 的 Simplex Noise 发布五年前，[Steven Worley 写了一篇名为“A Cellular Texture Basis Function”的论文](http://www.rhythmiccanvas.com/research/papers/worley.pdf)。在这篇论文里，他描述了一种现在被广泛使用的程序化纹理技术。
 
 要理解它背后的原理，我们需要从**迭代**开始思考。你可能已经知道迭代是什么意思：对，就是使用 ```for``` 循环。在 GLSL 的 ```for``` 循环中，只有一个需要注意的：我们检查循环是否继续的次数必须是一个常数（```const```）. 所以，没有动态循环——迭代的次数必须是固定的。
 
@@ -112,7 +112,7 @@ for (int y= -1; y <= 1; y++) {
 
 上面的代码源自[这篇 Inigo's Quilez 的文章](http://www.iquilezles.org/www/articles/smoothvoronoi/smoothvoronoi.htm)，他写道：
 
-*“可能值得注意的是，在上面的代码中有一个很漂亮的技巧。多数实现都存在精度问题，因为他们是在“瑜”空间（如“世界”或“对象”空间）内产生随机点，这可能是里原点任意远的。要解决这个问题，可以使用更高精度的数据类型，或更聪明些。我的实现不是在“瑜”空间（如“世界”或“对象”空间）内产生随机点，而是在“网格”空间内：一旦提取了着色点的整数和小数部分，我们当前的网格就确定了，我们所关心的就是在这个网格周围发生了什么，意味着我们可以将所有坐标的整数部分放在一起，从而节省了许多精度位。事实上，在一个常规的 voronoi 实现中，当从着色点减去随机特征点时，点坐标的整数部分简单地消除掉了。在上面的实现中，我们甚至不会上这种消除发生，因为我们正在把所有的计算移到“网格”空间。这个技巧可以让你处理这种情况： 你想要把 voronoi 用在整个星球上——可以简单地将输入替换为双精度，执行 floor() 和 fract() 计算，其余的计算仍使用浮点数，不需要将整个实现改变成双精度的成本。当然，同样的技巧也适用于 Perlin Noise 模式（但是我还没有在任何地方看到过它的实现或记录）。”*
+*“可能值得注意的是，在上面的代码中有一个很漂亮的技巧。多数实现都存在精度问题，因为他们是在“域”空间（如“世界”或“对象”空间）内产生随机点，这可能是里原点任意远的。要解决这个问题，可以使用更高精度的数据类型，或更聪明些。我的实现不是在“域”空间（如“世界”或“对象”空间）内产生随机点，而是在“网格”空间内：一旦提取了着色点的整数和小数部分，我们当前的网格就确定了，我们所关心的就是在这个网格周围发生了什么，意味着我们可以将所有坐标的整数部分放在一起，从而节省了许多精度位。事实上，在一个常规的 voronoi 实现中，从着色点减去随机特征点时，点坐标的整数部分简单地消除掉了。在上面的实现中，我们甚至不会让这种消除发生，因为我们正在把所有的计算移到“网格”空间。这个技巧可以让你处理这种情况： 你想要把 voronoi 用在整个星球上——可以简单地将输入替换为双精度，执行 floor() 和 fract() 计算，其余的计算仍使用浮点数，不需要将整个实现改变成双精度的成本。当然，同样的技巧也适用于 Perlin Noise 模式（但是我还没有在任何地方看到过它的实现或记录）。”*
 
 简要重述一遍：我们把空间分割成网格，计算每个像素点到它所在网格中的那个特征点的距离，和它到相邻的八个网格中的特征点的距离，结果是一个距离场，如下所示：
 
@@ -132,7 +132,7 @@ for (int y= -1; y <= 1; y++) {
 
 ### Voronoi 算法
 
-用网格噪声构造 Voronoi 图远没有看上去的那么难。我们只需要*保留*一些关于最近的特征点的额外信息。我们将要用到一个叫 ```m_point``` 的 ```vec2``` 类型变量存储像素点到最近的特征点的向量，而不只是距离。instead of just the distance, we will be "keeping" a "unique" identifier of that point.
+用网格噪声构造 Voronoi 图远没有看上去的那么难。我们只需要*保留*一些关于最近的特征点的额外信息。我们将要用到一个叫 ```m_point``` 的 ```vec2``` 类型变量存储像素点到最近的特征点的向量，而不只是距离。
 
 ```glsl
     ...
@@ -149,7 +149,7 @@ for (int y= -1; y <= 1; y++) {
 
 注意那个移动的（鼠标位置下面那个）细胞的颜色是如何根据它的位置而改变的。那是因为它的颜色由最近特征点决定。
 
-就像我们之前所做的那样，现在是扩大规模的时候，转而使用 [Steven Worley 的论文中的方法](http://www.rhythmiccanvas.com/research/papers/worley.pdf)。试着自己实现它。你可以通过点击下面的实例来获取帮助。注意 Steven Worley 的原始方法中，每个网格的特征点数是可变的，对大多数网格来说不止一个。在他的 C 语言实现中，这是用来提早退出来加速循环。GLSL 循环不允许动态的迭代次数，所以你可能更希望一个网格对应一个特征点。
+就像我们之前所做的那样，现在是扩大规模的时候，转而使用 [Steven Worley 的论文中的方法](http://www.rhythmiccanvas.com/research/papers/worley.pdf)。试着自己实现它。你可以通过点击下面的示例来获取帮助。注意 Steven Worley 的原始方法中，每个网格的特征点数是可变的，对大多数网格来说不止一个。在他的 C 语言实现中，这是用来提早退出来加速循环。GLSL 循环不允许动态的迭代次数，所以你可能更希望一个网格对应一个特征点。
 
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