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diff --git a/NewtonFractal.py b/NewtonFractal.py
index 2e124d0..be1032e 100755
--- a/NewtonFractal.py
+++ b/NewtonFractal.py
@@ -1,18 +1,18 @@
 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*-
 #
-# Sample script to generate a PNM image
-# of the Newton's fractal associated with
-# x^\alpha - 1 polynomial.
+# Questo script genera il frattale di newton
+# associato al polinomio x^alpha - 1; Può essere
+# divertente cambiare alpha ed eventualemnte
+# anche il numero di pixel dell'immagine.
 #

 def GetNewtonConvergenceSpeed(z, maxit = 255, eps = 10e-11, alpha = 3):
     """
-    This function returns, given a complex number z,
-    an integer between 0 and maxit representing the
-    number of iteration to approximate a root of
-    the polynomial x^\alpha - 1 = f(x) so that
-    |f(x)| < eps.
+    Ritorna, dato un numero complesso z ed un eps > 0, il numero
+    di iterazioni necessarie (del metodo di Newton) perché
+    |f(x_k)| < eps, oppure maxit se dopo maxit iterazioni
+    non si è ancora raggiunta la precisione desiderata.
     """

     fz = pow(z, alpha) - 1
@@ -39,10 +39,11 @@ def GetNewtonConvergenceSpeed(z, maxit = 255, eps = 10e-11, alpha = 3):
     return iterations

 def Newton(size = 200):
-    """Compute the newton's method on a net of points
-    in the set { x + iy \in C | |x| < 2 and |y| < 2 }
-    and fill the image matrix with the value returned
-    by the GetNewtonConvergenceSpeed ()
+    """
+    Calcola la velocità di convergenza su una rete di punti
+    size x size sul quadrato di [-2,2]^2 attorno all'origine
+    del piano complesso. La salva poi in un'immagine dal nome
+    newton.pnm
     """

     # Delta è l'ampiezza dell'intervallo fratto il numero di
@@ -74,4 +75,5 @@ def Newton(size = 200):

 if __name__ == "__main__":

+    # Creiamo un'immagine 1024px x 1024px.
     Newton (1024)