some fixes

docs/chapters/explanation/content.ru-RU.md

@@ -19,7 +19,7 @@
 \end{matrix}
 \]
 
-Итак, нам представлены две функции. Ничего особо выдающегося: просто функции синуса и косинуса. Отметим, что, как вы можете видеть, вводные переменные разные. Затем, меняя значение <i>a</i>, мы не влияем на вывод <i>f(b)</i>, поскольку <i>a</i> никак не задействована в этой функции. Параметрические функции хитрят именно с этим: весь набор функций вывода делит между собой одну или более переменную вводную. Как здесь:    
+Итак, нам представлены две функции. Ничего особо выдающегося: просто функции синуса и косинуса. Отметим, что, как вы можете видеть, вводные переменные разные. Затем, меняя значение <i>a</i>, мы не влияем на вывод <i>f(b)</i>, поскольку <i>a</i> никак не задействована в этой функции. Параметрические функции хитрят именно с этим: весь набор функций вывода делит между собой одну или более переменную вводную. Как здесь:
 
 \[
 \left \{ \begin{matrix}
@@ -28,7 +28,7 @@
 \end{matrix} \right.
 \]
 
-Что же, несколько функций, и всего одна вводная. Меняя значение <i>t</i> — меняем вывод обеих ф-ций, <i>f<sub>a</sub>(t)</i> и <i>f<sub>b</sub>(t)</i>. Возможно вы спросите: "в чем же польза?". Ответ прост и очевиден, если уточнить, что мы имеем ввиду под записью наших функций: 
+Что же, несколько функций, и всего одна вводная. Меняя значение <i>t</i> — меняем вывод обеих ф-ций, <i>f<sub>a</sub>(t)</i> и <i>f<sub>b</sub>(t)</i>. Возможно вы спросите: "в чем же польза?". Ответ прост и очевиден, если уточнить, что мы имеем ввиду под записью наших функций:
 
 \[
 \left \{ \begin{matrix}
@@ -45,7 +45,7 @@
   <input type="range" min="0" max="10" step="0.1" value="5" class="slide-control">
 </graphics-element>
 
-Кривые Безье — всего один из многих классов параметрических функций. Их главной характеристикой есть использование одной и той же базовой функции для генерации всех выводов. До сих пор, в использованном нами примере, мы производили значения <i>x</i> и <i>y</i> с помощью разных функций (ф-цией синуса и ф-цией косинуса); Безье же использует единый "биноминальный полином" для вывода обоих значений. Но что же такое "биноминальный полином"? 
+Кривые Безье — всего один из многих классов параметрических функций. Их главной характеристикой есть использование одной и той же базовой функции для генерации всех выводов. До сих пор, в использованном нами примере, мы производили значения <i>x</i> и <i>y</i> с помощью разных функций (ф-цией синуса и ф-цией косинуса); Безье же использует единый "биноминальный полином" для вывода обоих значений. Но что же такое "биноминальный полином"?
 
 Возможно, вы помните полиномы из школьной программы. Они выглядят следующим образом:
 
@@ -138,8 +138,7 @@ function binomial(n,k):
   return lut[n][k]
 ```
 
-Итак, что же здесь происходит? Сначала мы декларируем таблицу достаточного размера для удовлетворения большинства запросов. Далее мы заявляем функцию вывода необходимого значения, вытаскивая его из таблицы, предварительно убедившись, что значения для запрашиваемых <i>n/k</i> присутствуют в наборе и расширяя набор по необходимости (если не присутствуют). Наша базовая функция теперь выглядит типа этого: 
-
+Итак, что же здесь происходит? Сначала мы декларируем таблицу достаточного размера для удовлетворения большинства запросов. Далее мы заявляем функцию вывода необходимого значения, вытаскивая его из таблицы, предварительно убедившись, что значения для запрашиваемых <i>n/k</i> присутствуют в наборе и расширяя набор по необходимости (если не присутствуют). Наша базовая функция теперь выглядит типа этого:
 
 ```
 function Bezier(n,t):
@@ -147,11 +146,10 @@ function Bezier(n,t):
   for(k=0; k<=n; k++):
     sum += binomial(n,k) * (1-t)^(n-k) * t^(k)
   return sum
-``` 
+```
 
 Отлично. Конечно, мы можем оптимизировать ее и далее. Для большинства задач компьютерной графики нам не потребуются кривые произвольного порядка (хотя мы приводим код для произвольных кривых в этом пособии); зачастую нам нужны квадратные и кубические кривые, а это значит, мы можем значительно упростить весь наш код:
 
-
 ```
 function Bezier(2,t):
   t2 = t * t
@@ -172,4 +170,4 @@ function Bezier(3,t):
 
 </div>
 
-Итак, зная как выглядят базовые функции, время добавить магию делающую кривые Безье такими особенными: контрольные точки.
+Итак, зная как выглядят базовые функции, время добавить магию делающую кривые Безье такими особенными: контрольные точки.

docs/chapters/weightcontrol/content.ru-RU.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 \[
   Bézier(n,t) = \sum_{i=0}^{n} \binom{n}{i} \cdot (1-t)^{n-i} \cdot t^{i} \cdot w_i
-\] 
+\]
 
 Функция для соотносительных кривых Безье имеет два дополнительных термина:
 
@@ -29,15 +29,14 @@
   <input type="range" min="0.01" max="2" value="1" step="0.01" class="ratio-4">
 </graphics-element>
 
-Вы можете думать о значениях соотношений, как о показателе силы притяжения соответствующей точки. Чем выше сила притяжения, тем больше наша кривая будет стремится к этой точке. Вы также можете наблюдать, что одинаковое увеличение или уменьшение всех показателей не оказывает никакого эффекта на результат... схоже с гравитацией: если значения остаются одинаковыми относительно друг-друга, на выводе ничего не меняется. Значения соотношений определяют влияние каждой координаты _относительно всех остальных координат_. 
+Вы можете думать о значениях соотношений, как о показателе силы притяжения соответствующей точки. Чем выше сила притяжения, тем больше наша кривая будет стремится к этой точке. Вы также можете наблюдать, что одинаковое увеличение или уменьшение всех показателей не оказывает никакого эффекта на результат... схоже с гравитацией: если значения остаются одинаковыми относительно друг-друга, на выводе ничего не меняется. Значения соотношений определяют влияние каждой координаты _относительно всех остальных координат_.
 
 <div class="howtocode">
 
-### Имплементация соотносительных кривых 
+### Имплементация соотносительных кривых
 
 Дополнение кода из предыдущей секции для учета этой функциональности фактически тривиально:
 
-
 ```
 function RationalBezier(2,t,w[],r[]):
   t2 = t * t