From 9c0613275b1c8fa5ddd7aed2c6f2f26f2f756753 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Pavel <you@example.com>
Date: Fri, 19 Dec 2025 10:08:06 +0300
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?test:=20=D0=B4=D0=BE=D0=B1=D0=B0=D0=B2=D0=BB?=
 =?UTF-8?q?=D0=B5=D0=BD?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 TEMA8/M1.py      |  9 +++++++++
 TEMA8/M2.py      |  8 ++++++++
 TEMA8/Mod13.py   | 28 ++++++++++++++++++++++++++++
 TEMA8/Mod2(3).py | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 TEMA8/Mod23.py   | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 TEMA8/noise.txt  |  4 ++++
 TEMA8/test.md    | 43 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 7 files changed, 170 insertions(+)
 create mode 100644 TEMA8/M1.py
 create mode 100644 TEMA8/M2.py
 create mode 100644 TEMA8/Mod13.py
 create mode 100644 TEMA8/Mod2(3).py
 create mode 100644 TEMA8/Mod23.py
 create mode 100644 TEMA8/noise.txt
 create mode 100644 TEMA8/test.md

diff --git a/TEMA8/M1.py b/TEMA8/M1.py
new file mode 100644
index 0000000..f856464
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/M1.py
@@ -0,0 +1,9 @@
+import random
+import math
+def logistic_tuple(N):
+
+    logistic = lambda X: 1.0 / (1.0 + math.exp(X)) # Анонимная функция — логистическая
+    random_list = [random.uniform(-20, 68) for _ in range(N)] #список из N случайных чисел в диапазоне [-20, 68]
+    
+    result_tuple = tuple(logistic(x) for x in random_list)
+    return result_tuple
diff --git a/TEMA8/M2.py b/TEMA8/M2.py
new file mode 100644
index 0000000..d6d5921
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/M2.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+from M1 import logistic_tuple
+N = int(input("Введите число элементов: "))
+result = logistic_tuple(N)
+print("\nРезультат:")
+print(result)
+if len(result) > 5:
+    print("\nПервые 5 значений:")
+    print(result[:5])
diff --git a/TEMA8/Mod13.py b/TEMA8/Mod13.py
new file mode 100644
index 0000000..2f7dafb
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/Mod13.py
@@ -0,0 +1,28 @@
+# noise_gen.py
+# Тема 8. Генератор равномерного белого шума
+
+import random
+
+def generate_uniform_noise(min_val, max_val, num_samples, filename):
+    """
+    Генерирует последовательность равномерно распределённого белого шума.
+    
+    Аргументы:
+        min_val (float): нижняя граница диапазона
+        max_val (float): верхняя граница диапазона
+        num_samples (int): количество отсчётов
+        filename (str): имя текстового файла для записи
+    
+    Возвращает:
+        list: список сгенерированных чисел
+    """
+    # Генерация списка
+    noise = [random.uniform(min_val, max_val) for _ in range(num_samples)]
+    
+    # Запись в файл: по 3 элемента в строке, через запятую
+    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        for i in range(0, len(noise), 3):
+            line = noise[i:i+3]
+            f.write(','.join(f"{x:.6f}" for x in line) + '\n')
+    
+    return noise
diff --git a/TEMA8/Mod2(3).py b/TEMA8/Mod2(3).py
new file mode 100644
index 0000000..1a559b4
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/Mod2(3).py
@@ -0,0 +1,39 @@
+# test_noise.py
+# Тема 8. Тестирование генератора шума
+
+from Mod13 import generate_uniform_noise
+
+def main():
+    print("Генерация равномерного белого шума")
+    
+    # Ввод исходных данных
+    try:
+        min_val = float(input("Введите нижнюю границу диапазона (min_val): "))
+        max_val = float(input("Введите верхнюю границу диапазона (max_val): "))
+        if min_val >= max_val:
+            print("Ошибка: min_val должно быть меньше max_val")
+            return
+        
+        num_samples = int(input("Введите число отсчётов (num_samples): "))
+        if num_samples <= 0:
+            print("Ошибка: число отсчётов должно быть положительным")
+            return
+        
+        filename = input("Введите имя файла для записи (например, noise.txt): ").strip()
+        if not filename:
+            filename = "noise.txt"
+    
+    except ValueError:
+        print("Ошибка: введены некорректные данные")
+        return
+
+    # Вызов функции
+    noise_list = generate_uniform_noise(min_val, max_val, num_samples, filename)
+    
+    # Отображение результатов
+    print(f"\nСгенерировано {len(noise_list)} отсчётов.")
+    print(f"Первые 10 значений: {[round(x, 4) for x in noise_list[:10]]}")
+    print(f"Результат записан в файл: {filename}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/TEMA8/Mod23.py b/TEMA8/Mod23.py
new file mode 100644
index 0000000..4e061ad
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/Mod23.py
@@ -0,0 +1,39 @@
+# test_noise.py
+# Тема 8. Тестирование генератора шума
+
+from Mod1(3) import generate_uniform_noise
+
+def main():
+    print("Генерация равномерного белого шума")
+    
+    # Ввод исходных данных
+    try:
+        min_val = float(input("Введите нижнюю границу диапазона (min_val): "))
+        max_val = float(input("Введите верхнюю границу диапазона (max_val): "))
+        if min_val >= max_val:
+            print("Ошибка: min_val должно быть меньше max_val")
+            return
+        
+        num_samples = int(input("Введите число отсчётов (num_samples): "))
+        if num_samples <= 0:
+            print("Ошибка: число отсчётов должно быть положительным")
+            return
+        
+        filename = input("Введите имя файла для записи (например, noise.txt): ").strip()
+        if not filename:
+            filename = "noise.txt"
+    
+    except ValueError:
+        print("Ошибка: введены некорректные данные")
+        return
+
+    # Вызов функции
+    noise_list = generate_uniform_noise(min_val, max_val, num_samples, filename)
+    
+    # Отображение результатов
+    print(f"\nСгенерировано {len(noise_list)} отсчётов.")
+    print(f"Первые 10 значений: {[round(x, 4) for x in noise_list[:10]]}")
+    print(f"Результат записан в файл: {filename}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/TEMA8/noise.txt b/TEMA8/noise.txt
new file mode 100644
index 0000000..40951c1
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/noise.txt
@@ -0,0 +1,4 @@
+-2.010928,1.714263,1.137040
+1.024900,0.097800,1.820752
+-1.874113,-0.357603,-4.461175
+-0.753859
diff --git a/TEMA8/test.md b/TEMA8/test.md
new file mode 100644
index 0000000..e5c3b1e
--- /dev/null
+++ b/TEMA8/test.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+# Индивидуальное контрольное задание по теме 8 вариант 20
+
+Анисенков Павел, А-01-23
+
+## Задание
+
+Разработайте функцию с одним аргументом – числом элементов. Функция должна включать анонимную функцию с аргументом Х, вычисляющую от заданного входного числового аргу-мента X значение логистической функции: 1/(1+exp(X)). Общая функция должна создавать список с заданным в аргументе числом случайных элементов, равномерно распределенных в диапазоне от -20 до +68. После этого она должна формировать кортеж с элементами – значе-ниями логистической функции от соответствующих элементов списка. Этот кортеж должен возвращаться, как результат функции. Проверить функцию на примере.
+
+## Решение
+```py
+
+M1
+import random
+import math
+def logistic_tuple(N):
+
+    logistic = lambda X: 1.0 / (1.0 + math.exp(X)) 
+    random_list = [random.uniform(-20, 68) for _ in range(N)] 
+    
+    result_tuple = tuple(logistic(x) for x in random_list)
+    return result_tuple
+
+M2
+from M1 import logistic_tuple
+N = int(input("Введите число элементов: "))
+result = logistic_tuple(N)
+print("\nРезультат:")
+print(result)
+if len(result) > 5:
+    print("\nПервые 5 значений:")
+    print(result[:5])
+```
+
+Вывод:
+
+
+```py
+Введите число элементов: 5
+
+Результат:
+(1.7003103585087036e-25, 8.372020498532923e-12, 0.013308504481261372, 5.733447989484467e-14, 2.048829680249727e-09)
+
+```
\ No newline at end of file