fixed typos

docs/src/berendsen.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Pruebe diferentes parámetros, con `20_000` pasos de simulación. Entre los cual
 |  300   |  3000|
 |        |      |
 
-Observe los gráficos de energía resultantes, usando los mismos comandos de antes:
+Observe los gráficos de energia resultantes, usando los mismos comandos de antes:
 ```julia-repl
 julia> using Plots
 
@@ -46,8 +46,8 @@ julia> plot(
        )
 ```
 
-Observe la suavidad, o no, de la curva de energía total. Observe si la
-energía cinética se aproximó de la energía media deseada ($kT=60$).
+Observe la suavidad, o no, de la curva de energia total. Observe si la
+energia cinética se aproximó de la energia media deseada ($kT=60$).
 
 ## 5.2. Código completo resumido
 

docs/src/isokinetic.md

@@ -9,7 +9,7 @@ Su ejecución demanda la definición de dos parámetros
 adicionales: el intervalo de tiempo entre dos escalonamientos de
 velocidades, y el tiempo de equilibración. El tiempo de equilibración es
 el tiempo dentro del cual los escalonamientos son realizados. El
-objetivo debe ser obtener una simulación estable, con energía cinética
+objetivo debe ser obtener una simulación estable, con energia cinética
 media adecuada a la deseada (60 unidades), después de la equilibración.
 
 # 4.1. Control de parámetros y termalización  

docs/src/langevin.md

@@ -30,7 +30,7 @@ fluctuación-disipación, que describe el movimiento Browniano.
 
 # 6.1. Control de parámetros y termalización  
 
-El coeficiente de fricción, $\lambda$, controla el comportamiento de una dinámica de Langevin. En este caso, programa inicializa las velocidades en cero, para que el efecto del termostato sea destacado. Vamos a imprimir la trayectoria con más frecuencia para que se note el efecto de la fricción al início:
+El coeficiente de fricción, $\lambda$, controla el comportamiento de una dinámica de Langevin. En este caso, el programa inicializa las velocidades en cero, para que el efecto del termostato sea destacado. Vamos a imprimir la trayectoria con más frecuencia para que se note el efecto de la fricción al início:
 
 Por ejemplo,
 ```julia-repl
@@ -47,9 +47,9 @@ Ejecute el programa con diversos parámetros, en particular estos:
 | 10.   |  0.001|
 |       |       |
 
-En seguida de cada ejecución, observe los gráficos de energía y las
-trayectorias. Discuta si la temperatura llegó al valor deseado (energía
-cinética igual a 60 unidades), y si la energía total es en media
+En seguida de cada ejecución, observe los gráficos de energia y las
+trayectorias. Discuta si la temperatura llegó al valor deseado (energia
+cinética igual a 60 unidades), y si la energia total es en media
 constante. Observe el movimiento de las partículas en cada trayectoria. 
 La consistencia del termostato depende del paso de integración, en
 particular para acoplamientos grandes.  

docs/src/montecarlo.md

@@ -47,7 +47,7 @@ Una vez elegida la perturbación, ejecute el programa con número de pasos
 de 200.000, lo que implica que aproximadamente 60.000 pasos van a ser
 aceptados (para una tasa de 30\%). 
 
-Observe la evolución de la energía potencial, haciendo gráficos con: 
+Observe la evolución de la energia potencial, haciendo gráficos con: 
 
 ```julia-repl
 plot(out,ylim=[-100,100], label="Potential", xlabel="step")

docs/src/simple.md

@@ -29,7 +29,7 @@ La simulación no tiene control de temperatura o de presión. Es una propagació
 
 ## 3.1. Paso de integración
 
-Para realizar una MD simple, con un paso de integración de `dt=1.0`, ejecute le comando:
+Para realizar una MD simple, con un paso de integración de `dt=1.0`, ejecute el comando:
 ```julia-repl
 julia> out = md(sys,Options(dt=0.1));
 

docs/src/sistema.md

@@ -8,13 +8,13 @@ potencial de Lennard-Jones, en un sistema bi-dimensional, periódico.
 $V = 4\epsilon \left( \frac{\sigma^{12}}{r^{12}} - \frac{\sigma^6}{r^6} \right)$
 
 Abra el archivo [potential.jl](https://github.com/m3g/FundamentosDMC.jl/blob/master/src/potential.jl) y entienda la implementación del
-cálculo de la energía potencial. Note que el cálculo depende de 3
+cálculo de la energia potencial. Note que el cálculo depende de 3
 parámetros: $\epsilon$, $\sigma$, y el tamaño del sistema periódico. Los
 parámetros están definidos en la estructura de datos `opt`, de entrada (veremos más tarde como usarla). 
 
 El archivo [forces.jl](https://github.com/m3g/FundamentosDMC.jl/blob/master/src/forces.jl) contiene el cálculo de las fuerzas (el gradiente
 del potencial), y el archivo [kinetic.jl](https://github.com/m3g/FundamentosDMC.jl/blob/master/src/kinetic.jl) contiene el cálculo
-de la energía cinética. Como el sistema usa condiciones periódicas de
+de la energia cinética. Como el sistema usa condiciones periódicas de
 contorno, las coordenadas tienen que siempre ser calculadas en relación
 a la imagen mínima. El cálculo de la imagen mínima está implementado en
 el archivo [image.jl](https://github.com/m3g/FundamentosDMC.jl/blob/master/src/image.jl). Es interesante entender la
@@ -39,7 +39,7 @@ que genera `100` puntos en 2 dimensiones, aleatórios, con coordenadas entre `[-
 
 ## 2.1. Parámetros y opciones de la simulación
 
-Los parámetros de las simulaciones son controlados en la estructura `Options`, por ejemplo, para ajustar el paso de tiempo, pasamos el parámetro `dt` a la estructura. Esto puede ser echo en la llamada de las funciones de simulación, como veremos.
+Los parámetros de las simulaciones son controlados en la estructura `Options`, por ejemplo, para ajustar el paso de tiempo, pasamos el parámetro `dt` a la estructura. Esto puede ser hecho en la llamada de las funciones de simulación, como veremos.
 
 ```julia-repl
 julia> Options(dt=0.1)
@@ -62,18 +62,18 @@ Options
 
 ```
 
-En este caso, ajustamos el paso de tiempo manualmente, y mantuvimos todas las otras opciones con valores default. Cada uno de estos parámetros será discutido oportunamente. Note que definen el tamaño, campo de fuerza ($\epsilon$ y $\sigma$), energía cinética objetivo (temperatura), y los nombres de los archivos de salida. 
+En este caso, ajustamos el paso de tiempo manualmente, y mantuvimos todas las otras opciones con valores default. Cada uno de estos parámetros será discutido oportunamente. Note que definen el tamaño, campo de fuerza ($\epsilon$ y $\sigma$), energia cinética objetivo (temperatura), y los nombres de los archivos de salida. 
 
 ## 2.3. Minimización de la energia
 
 En seguida, el punto inicial va a ser modificado usando 
-el Método del Gradiente para minimizar la energía. El
+el Método del Gradiente para minimizar la energia. El
 método consiste en mover las partículas según la aproximación de Taylor
-de orden uno, en la dirección de descenso de energía:
+de orden uno, en la dirección de descenso de energia:
 
 $\vec{x}_{i+1} = \vec{x}_i - \nabla V(\vec{x}_i) \Delta x$
 
-Si la energía en el punto $\vec{x}_{i+1}$ es menor que la energía en el
+Si la energia en el punto $\vec{x}_{i+1}$ es menor que la energia en el
 punto $\vec{x}_i$, se acepta el punto $\vec{x}_{i+1}$ y el proceso es
 repetido. Si no, $\Delta x$ es disminuido ($\Delta x = \Delta x / 2$), y
 un nuevo punto $\vec{x}_{i+1}$ es calculado. Como la aproximación debe
@@ -123,7 +123,7 @@ Este punto inicial de energia mínima será usado en nuestras simulaciones.
 
 La temperatura del sistema es un parámetro también definido internamente
 en el programa (puede ser modificado a gusto, pero no lo haremos). La
-temperatura se define a partir energía cinética media asociada a cada
+temperatura se define a partir de la energia cinética media asociada a cada
 grado de libertad de movimiento del sistema. En el caso que todos los
 movimientos pueden ser escritos como traslaciones, la definición es
 
@@ -146,13 +146,13 @@ $\left< \frac{1}{2}m |\vec{v}|^2 \right> =
 2\left< \frac{1}{2}m v_x^2 \right> = kT$
 
 En los códigos de dinámica molecular, la definición de temperatura se
-da, así, por la definición de la energía cinética media o, en este caso,
+da, así, por la definición de la energia cinética media o, en este caso,
 por $kT$. En el código de Monte-Carlo la definición de temperatura se da
 por la tasa de aceptación, con la misma definición. 
 
 En todos los códigos fue escogido que se objetiva simular el sistema a
 la temperatura que corresponde a $kT = 0.6$ unidades. Los sistemas
-simulados tiene 100 partículas, por lo tanto la energía cinética media
+simulados tiene 100 partículas, por lo tanto la energia cinética media
 es $100kT=60$ unidades. Las velocidades iniciales van a ser generadas aleatoriamente al princípio de la simulación. 
 
 ## 2.5. Código completo resumido