Заготовка отчета

ТЕМА1/Perem

@@ -0,0 +1,346 @@
+# Created by Octave 8.3.0, Wed Feb 11 12:31:56 2026 GMT <unknown@w10prog-83>
+# name: A
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 0.030664544887469967 0.11741442219296631 -0.42844419908609011 0.72998651476954213 0.72189945201065597 -0.98666468479427283
+ 1.6040691956533564 0.052904322354899544 -1.9321270184997246 0.5218726333103807 -0.87315982220188215 -0.77272258842567498
+ -0.32074775033129543 0.35133776807142192 -0.31763235658461464 -0.51020068015652975 -0.50256957218673226 -1.6198882725028867
+ -0.64401837550154417 -0.60302577555369152 -0.67906148230913976 -0.81722518398788035 0.12036140606339318 -0.14364882310687913
+
+
+# name: B
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926
+ 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222
+ 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324
+ 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084
+
+
+# name: B1
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.96925278413345872 0.29092584282785983 0.36403466006552837 0.88845379136898139 0.84068991318930375 0.95212847240846588 0.50555490737445385
+ 0.72170691122237474 0.87422627975368183 0.25786791902534728 0.53984191809542981 0.51697804493042498 0.58115888452016817 0.73536187304356637
+ 0.45034664413923375 0.41594538746212401 0.12214730288874927 0.86364203161352349 0.68318578790885121 0.85293057859106947 0.77959018725568452
+ 0.9542240040377985 0.61236885216301495 0.67258117005832807 0.81753049867898075 0.83747415458121666 0.85912798839942872 0.77490813122294111
+
+
+# name: B1D
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 1
+ 0.96925278413345872
+ 0.87422627975368183
+ 0.12214730288874927
+ 0.81753049867898075
+
+
+# name: B2
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ -0.062459659947138826 -2.4693737598597156 -2.0210123918365723 -0.23654528040605416 -0.34706479804482188 -0.098110606573624665 -1.3641972529812945
+ -0.65227232528105439 -0.26883207103152523 -2.710615533819329 -1.2329578530990146 -1.3195097433217422 -1.0854621843662517 -0.61478511330803132
+ -1.5954753449055463 -1.754402614955981 -4.2050551236869875 -0.29319382258497861 -0.76197687793057889 -0.31815423961401001 -0.49797379664839131
+ -0.093713660050358361 -0.98084095681501959 -0.79326495163637234 -0.4029341393081019 -0.35472975192126738 -0.30367474224853708 -0.51002159402549785
+
+
+# name: B3
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.80723416122164715 0.084536830761735113 0.13213368724475458 0.70989572111143373 0.64937290418438309 0.7873807767152986 0.25281218800790628
+ 0.49762702940599668 0.69201135147260462 0.066446870369956473 0.28732154720328296 0.26409578179184856 0.33136094666475563 0.51478520204476441
+ 0.20142458674724187 0.17214874524274312 0.014919410065293339 0.67861663215181744 0.44997989044863657 0.66499757566400419 0.57103071891915635
+ 0.78983716314349062 0.36626844517710488 0.43709426012756414 0.61969663687166365 0.64525953754184917 0.67288427122850969 0.56504072435891195
+
+
+# name: BS1
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.20281209988746962 0.084637846025100605 0.014919963602995856 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.2555857643703926
+ 0.52086086570614076 0.17301056535101644 0.066495863662463073 0.668356116270303 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.54075708432614222
+ 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.1325212337290248 0.74587755876953432 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084
+ 0.93945095955046121 0.76427158821196284 0.45236543031702958 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.60776086006535324
+
+
+# name: BS2
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926
+ 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324
+ 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084
+ 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222
+
+
+# name: C
+# type: double_range
+# base, limit, increment
+4 27 1
+
+
+# name: D
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 4 8 12 16 20 24
+ 5 9 13 17 21 25
+ 6 10 14 18 22 26
+ 7 11 15 19 23 27
+
+
+# name: D1
+# type: scalar
+22
+
+
+# name: D2
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 3
+ 18 22 26
+
+
+# name: D3
+# type: matrix
+# rows: 2
+# columns: 3
+ 13 17 21
+ 14 18 22
+
+
+# name: D4
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 5
+ 19 20 21 22 23
+
+
+# name: D5
+# type: matrix
+# rows: 2
+# columns: 3
+ 6 14 26
+ 7 15 27
+
+
+# name: DB
+# type: diagonal matrix
+# rows: 4
+# columns: 4
+0.96925278413345872
+0.87422627975368183
+0.12214730288874927
+0.81753049867898075
+
+
+# name: DDD
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 64 512 1728 4096 8000 13824
+ 125 729 2197 4913 9261 15625
+ 216 1000 2744 5832 10648 17576
+ 343 1331 3375 6859 12167 19683
+
+
+# name: DL
+# type: bool matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 0 0 0 0 1 1
+ 0 0 0 0 1 1
+ 0 0 0 0 1 1
+ 0 0 0 0 1 1
+
+
+# name: DP1
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 6
+ 840 7920 32760 93024 212520 421200
+
+
+# name: DS1
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 6
+ 22 38 54 70 86 102
+
+
+# name: DS2
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 1
+ 84
+ 90
+ 96
+ 102
+
+
+# name: Dstolb
+# type: matrix
+# rows: 24
+# columns: 1
+ 4
+ 5
+ 6
+ 7
+ 8
+ 9
+ 10
+ 11
+ 12
+ 13
+ 14
+ 15
+ 16
+ 17
+ 18
+ 19
+ 20
+ 21
+ 22
+ 23
+ 24
+ 25
+ 26
+ 27
+
+
+# name: Dsum
+# type: scalar
+22.547300573537278
+
+
+# name: Dsum2
+# type: scalar
+-0.057010896737607175
+
+
+# name: E
+# type: matrix
+# rows: 7
+# columns: 6
+ 0.21284646782386873 -0.33996473679242706 -2.0916063354700789 0.11001565366825217 0.23106145163333386 -1.7887354783352327
+ 0.93154307889213228 -0.11497589907312322 -1.8225312083277183 0.065910947150199628 -0.64804607620493915 -1.0082045576092582
+ -0.1853895244669671 -0.24846824504556389 -0.49717941150352174 -0.24585551258216196 0.084554509038512554 -0.27128731294059683
+ -0.17799434919391344 -0.032882048634518823 -1.5920406478269586 -0.19844075628875013 0.020955996621632236 -2.3082647865337433
+ -0.15101124712553377 -0.16183225743457436 -1.4437206512199028 -0.15590008491637641 0.12668941565323766 -1.7606785607510758
+ -0.13912521447468179 -0.065188866073967178 -1.7732634310652586 -0.1363323440976098 0.082755263580826716 -2.4399239798903971
+ 0.29358943764646961 -0.089959306662854871 -1.7551247379014341 -0.33202903218061391 -0.52082732032166534 -1.7407959717428727
+
+
+# name: F
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 13
+ 0.030664544887469967 0.11741442219296631 -0.42844419908609011 0.72998651476954213 0.72189945201065597 -0.98666468479427283 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926
+ 1.6040691956533564 0.052904322354899544 -1.9321270184997246 0.5218726333103807 -0.87315982220188215 -0.77272258842567498 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222
+ -0.32074775033129543 0.35133776807142192 -0.31763235658461464 -0.51020068015652975 -0.50256957218673226 -1.6198882725028867 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324
+ -0.64401837550154417 -0.60302577555369152 -0.67906148230913976 -0.81722518398788035 0.12036140606339318 -0.14364882310687913 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084
+
+
+# name: FF
+# type: matrix
+# rows: 2
+# columns: 4
+ 1 1 1 1
+ 1 1 1 1
+
+
+# name: G
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 0.12265817954987987 0.93931537754373051 -5.1413303890330813 11.679784236312674 14.43798904021312 -23.679952435062546
+ 8.0203459782667821 0.47613890119409591 -25.117651240496418 8.8718347662764714 -18.336356266239527 -19.318064710641874
+ -1.9244865019877726 3.5133776807142194 -4.4468529921846045 -9.1836122428175351 -11.05653058810811 -42.117095085075057
+ -4.5081286285108089 -6.6332835310906066 -10.185922234637097 -15.527278495769727 2.7683123394580433 -3.8785182238857363
+
+
+# name: GG
+# type: matrix
+# rows: 5
+# columns: 5
+ 0 0 0 0 0
+ 0 0 0 0 0
+ 0 0 0 0 0
+ 0 0 0 0 0
+ 0 0 0 0 0
+
+
+# name: H
+# type: sq_string
+# elements: 1
+# length: 24
+This is a symbols vector
+
+
+# name: L
+# type: complex matrix
+# rows: 1
+# columns: 2
+ (-2,23.100000000000001) (3,-5.5999999999999996)
+
+
+# name: M
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ 0.027257373233306639 0.20873675056527344 -1.1425178642295737 2.5955076080694832 3.2084420089362489 -5.2622116522361218
+ 1.7822991062815072 0.10580864470979909 -5.5817002756658702 1.9715188369503269 -4.0747458369421174 -4.2929032690315276
+ -0.42766366710839393 0.78075059571427097 -0.98818955381880103 -2.040802720626119 -2.4570067973573577 -9.3593544633500123
+ -1.0018063618912909 -1.4740630069090237 -2.2635382743637993 -3.4505063323932728 0.61518051987956524 -0.8618929386412747
+
+
+# name: NN
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 20
+ 11.5 12.689473684210526 13.878947368421052 15.06842105263158 16.257894736842104 17.44736842105263 18.63684210526316 19.826315789473686 21.015789473684212 22.205263157894738 23.394736842105264 24.58421052631579 25.773684210526316 26.963157894736842 28.152631578947371 29.342105263157897 30.531578947368423 31.721052631578949 32.910526315789475 34.100000000000001
+
+
+# name: dinv
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 4
+ 0.57735659122943372 -0.066354576419124234 -0.16833927959665362 0.11316375904303275
+ -0.066354576419124234 0.14857227776911955 -0.053193405768239249 0.029441476532358797
+ -0.16833927959665362 -0.053193405768239249 0.40539309141066499 -0.18613409032527131
+ 0.11316375904303275 0.029441476532358797 -0.18613409032527131 0.6038045437467956
+
+
+# name: dt
+# type: scalar
+74.835103651862497
+
+
+# name: elem
+# type: scalar
+28
+
+
+# name: i
+# type: scalar
+19
+
+
+# name: k
+# type: scalar
+7
+
+
+# name: nm
+# type: matrix
+# rows: 1
+# columns: 2
+ 4 7
+
+

ТЕМА1/Progl.m

@@ -0,0 +1,5 @@
+D1=D(3,5)
+D2=D(3,4:end)
+D3=D(2:3,3:5)
+D4=D(16:20)
+D5=D(3:4,[1,3,6])

ТЕМА1/report.md.md

@@ -0,0 +1,488 @@
+# Отчет по теме 1
+
+Бубнов Арсентий, А-03-24
+
+## 1 Изучение среды GNU Octave
+
+## 2 Настройка текущего каталога
+
+Нажал на окно рядом с *Текущая папка:* и установил путь к папке ТЕМА1:
+
+![Скриншот выбора текущей папки](screen/photo1.png)
+
+## 3 Работа с предложением "Окно"
+
+Отметил галочками нужные предложения:
+
+![Скриншот выбора нужных для работы окон](screen/photo2.png)
+
+## 4 Отображение списка файлов, размещённых в текущей папке
+
+Выбрал в главном меню предложения «Правка» + «Установить путь» и добавил в появившийся список пути к папкам TEMA1 и TEMA2. 
+
+В окне «Диспетчер файлов» отобразил список файлов, размещенных в текущей папке
+
+![Скриншот отображения списка файлов](screen/photo3.png)
+
+## 5 Изучил работу с системой помощи.
+
+В главном меню выбрал предложения «Справка» + « Документация» + « На диске». 
+
+Раскрыл GNU Octave Manual.
+
+## 6 Создание матриц и векторов
+
+Матрица А - со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами
+
+Матрица В - 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1 
+
+Вектор С - с целыми числами от 4 до 27
+
+Символьный вектор Н
+
+Вектор-строка L с 2 комплексными элементами
+
+```matlab
+
+>> A=randn(4,6)
+A =
+
+   0.030665   0.117414  -0.428444   0.729987   0.721899  -0.986665
+   1.604069   0.052904  -1.932127   0.521873  -0.873160  -0.772723
+  -0.320748   0.351338  -0.317632  -0.510201  -0.502570  -1.619888
+  -0.644018  -0.603026  -0.679061  -0.817225   0.120361  -0.143649
+
+>> B=rand(4,7)
+B =
+
+   0.939451   0.084638   0.132521   0.789350   0.706760   0.906549   0.255586
+   0.520861   0.764272   0.066496   0.291429   0.267266   0.337746   0.540757
+   0.202812   0.173011   0.014920   0.745878   0.466743   0.727491   0.607761
+   0.910543   0.374996   0.452365   0.668356   0.701363   0.738101   0.600483
+
+>> C=4:27
+C =
+
+    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27
+
+>> H='This is a symbols vector'
+H = This is a symbols vector
+
+>> L=[-2+23.1j, 3-5.6j]
+L =
+
+   -2.0000 + 23.1000i    3.0000 -  5.6000i
+
+```
+
+
+## 7 Выполнил следующи операции
+
+Преобразование матрицы С в матрицу с 6 столбцами
+
+```matlab
+
+>> D=reshape(C,[],6)
+D =
+
+    4    8   12   16   20   24
+    5    9   13   17   21   25
+    6   10   14   18   22   26
+    7   11   15   19   23   27
+
+```
+
+Матричное перемножение  В и А с транспонированием матрицы В (число столбцов в В должно совпадать с числом строк в А)
+
+```matlab
+
+>> E=B'*A
+E =
+
+   0.212846  -0.339965  -2.091606   0.110016   0.231061  -1.788735
+   0.931543  -0.114976  -1.822531   0.065911  -0.648046  -1.008205
+  -0.185390  -0.248468  -0.497179  -0.245856   0.084555  -0.271287
+  -0.177994  -0.032882  -1.592041  -0.198441   0.020956  -2.308265
+  -0.151011  -0.161832  -1.443721  -0.155900   0.126689  -1.760679
+  -0.139125  -0.065189  -1.773263  -0.136332   0.082755  -2.439924
+   0.293589  -0.089959  -1.755125  -0.332029  -0.520827  -1.740796
+
+```
+
+Cоздание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В (числа строк у соединяемых матриц должны совпадать)
+
+```matlab
+
+>> F=[A,B]
+F =
+
+ Columns 1 through 12:
+
+   0.030665   0.117414  -0.428444   0.729987   0.721899  -0.986665   0.939451   0.084638   0.132521   0.789350   0.706760   0.906549
+   1.604069   0.052904  -1.932127   0.521873  -0.873160  -0.772723   0.520861   0.764272   0.066496   0.291429   0.267266   0.337746
+  -0.320748   0.351338  -0.317632  -0.510201  -0.502570  -1.619888   0.202812   0.173011   0.014920   0.745878   0.466743   0.727491
+  -0.644018  -0.603026  -0.679061  -0.817225   0.120361  -0.143649   0.910543   0.374996   0.452365   0.668356   0.701363   0.738101
+
+ Column 13:
+
+   0.255586
+   0.540757
+   0.607761
+   0.600483
+
+```
+
+Поэлементное перемножение матриц A и D (размеры матриц должны совпадать)
+
+```matlab
+
+>> G=A.*D
+G =
+
+    0.1227    0.9393   -5.1413   11.6798   14.4380  -23.6800
+    8.0203    0.4761  -25.1177    8.8718  -18.3364  -19.3181
+   -1.9245    3.5134   -4.4469   -9.1836  -11.0565  -42.1171
+   -4.5081   -6.6333  -10.1859  -15.5273    2.7683   -3.8785
+
+```
+
+Поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5
+
+```matlab
+
+̀>> M=G./4.5
+M =
+
+   0.027257   0.208737  -1.142518   2.595508   3.208442  -5.262212
+   1.782299   0.105809  -5.581700   1.971519  -4.074746  -4.292903
+  -0.427664   0.780751  -0.988190  -2.040803  -2.457007  -9.359354
+  -1.001806  -1.474063  -2.263538  -3.450506   0.615181  -0.861893
+
+```
+
+Поэлементное возведение в степень элементов матрицы D
+
+```matlab
+
+>> DDD=D.^3
+DDD =
+
+      64     512    1728    4096    8000   13824
+     125     729    2197    4913    9261   15625
+     216    1000    2744    5832   10648   17576
+     343    1331    3375    6859   12167   19683
+
+```
+
+Cоздание логической матрицы, совпадающей по размерам с D  и с элементами по заданному условию
+
+```matlab
+
+>> DL=D>=20
+DL =
+
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+
+```
+
+Превращение матрицы в вектор-столбец
+
+```matlab
+
+>> Dstolb=D(:)
+Dstolb =
+
+    4
+    5
+    6
+    7
+    8
+    9
+   10
+   11
+   12
+   13
+   14
+   15
+   16
+   17
+   18
+   19
+   20
+   21
+   22
+   23
+   24
+   25
+   26
+   27
+
+```
+
+## 8 Изучил несколько стандартных программ.
+
+Математические функции, операции с матрицами.
+
+```matlab
+
+>> B1=sqrt(B)
+B1 =
+
+   0.9693   0.2909   0.3640   0.8885   0.8407   0.9521   0.5056
+   0.7217   0.8742   0.2579   0.5398   0.5170   0.5812   0.7354
+   0.4503   0.4159   0.1221   0.8636   0.6832   0.8529   0.7796
+   0.9542   0.6124   0.6726   0.8175   0.8375   0.8591   0.7749
+
+>> B2=log(B)
+B2 =
+
+  -0.062460  -2.469374  -2.021012  -0.236545  -0.347065  -0.098111  -1.364197
+  -0.652272  -0.268832  -2.710616  -1.232958  -1.319510  -1.085462  -0.614785
+  -1.595475  -1.754403  -4.205055  -0.293194  -0.761977  -0.318154  -0.497974
+  -0.093714  -0.980841  -0.793265  -0.402934  -0.354730  -0.303675  -0.510022
+
+>> B3=sin(B)
+B3 =
+
+   0.807234   0.084537   0.132134   0.709896   0.649373   0.787381   0.252812
+   0.497627   0.692011   0.066447   0.287322   0.264096   0.331361   0.514785
+   0.201425   0.172149   0.014919   0.678617   0.449980   0.664998   0.571031
+   0.789837   0.366268   0.437094   0.619697   0.645260   0.672884   0.565041
+
+>> k=length(B1)
+k = 7
+>> nm=size(B1)
+nm =
+
+   4   7
+
+>> elem=numel(B1)
+elem = 28
+>> NN=linspace(11.5,34.1,20)
+NN =
+
+ Columns 1 through 15:
+
+   11.500   12.689   13.879   15.068   16.258   17.447   18.637   19.826   21.016   22.205   23.395   24.584   25.774   26.963   28.153
+
+ Columns 16 through 20:
+
+   29.342   30.532   31.721   32.911   34.100
+
+>> FF=ones(2,4)
+FF =
+
+   1   1   1   1
+   1   1   1   1
+
+>> GG=zeros(5)
+GG =
+
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+
+>> B1D=diag(B1)
+B1D =
+
+   0.9693
+   0.8742
+   0.1221
+   0.8175
+
+>> DB=diag(B1D)
+DB =
+
+Diagonal Matrix
+
+   0.9693        0        0        0
+        0   0.8742        0        0
+        0        0   0.1221        0
+        0        0        0   0.8175
+
+>> BS1=sort(B)
+BS1 =
+
+   0.202812   0.084638   0.014920   0.291429   0.267266   0.337746   0.255586
+   0.520861   0.173011   0.066496   0.668356   0.466743   0.727491   0.540757
+   0.910543   0.374996   0.132521   0.745878   0.701363   0.738101   0.600483
+   0.939451   0.764272   0.452365   0.789350   0.706760   0.906549   0.607761
+
+>> BS2=sortrows(B,2)
+BS2 =
+
+   0.939451   0.084638   0.132521   0.789350   0.706760   0.906549   0.255586
+   0.202812   0.173011   0.014920   0.745878   0.466743   0.727491   0.607761
+   0.910543   0.374996   0.452365   0.668356   0.701363   0.738101   0.600483
+   0.520861   0.764272   0.066496   0.291429   0.267266   0.337746   0.540757
+
+>> DS1=sum(D)
+DS1 =
+
+    22    38    54    70    86   102
+
+>> DS2=sum(D,2)
+DS2 =
+
+    84
+    90
+    96
+   102
+
+>> DP1=prod(D)
+DP1 =
+
+      840     7920    32760    93024   212520   421200
+
+>> dt=det(A*A')
+dt = 74.835
+>> dinv=inv(A*A')
+dinv =
+
+   0.577357  -0.066355  -0.168339   0.113164
+  -0.066355   0.148572  -0.053193   0.029441
+  -0.168339  -0.053193   0.405393  -0.186134
+   0.113164   0.029441  -0.186134   0.603805
+
+```
+
+## 9 Изучил работу с индексацией элементов матриц.
+
+```matlab
+
+>> D1=D(3,5)
+D1 = 22
+>> D2=D(3,4:end)
+D2 =
+
+   18   22   26
+
+>> D3=D(2:3,3:5)
+D3 =
+
+   13   17   21
+   14   18   22
+
+>> D4=D(16:20)
+D4 =
+
+   19   20   21   22   23
+
+>> D5=D(3:4,[1,3,6])
+D5 =
+
+    6   14   26
+    7   15   27
+
+```
+
+## 10 Изучил некоторые управляющие конструкции для использования в программах на m-языке.
+
+Цикл по перечислению
+
+```matlab
+
+>> Dsum=0
+Dsum = 0
+>> for i=1:6
+Dsum=Dsum+sqrt(D(2,i))
+endfor
+Dsum = 2.2361
+Dsum = 5.2361
+Dsum = 8.8416
+Dsum = 12.965
+Dsum = 17.547
+Dsum = 22.547
+
+```
+
+Цикл пока выполняется условие
+
+```matlab
+
+>> Dsum2=0;i=1
+i = 1
+>> while (D(i)<22)
+Dsum2=Dsum2+sin(D(i))
+i=i+1
+endwhile
+Dsum2 = -0.7568
+i = 2
+Dsum2 = -1.7157
+i = 3
+Dsum2 = -1.9951
+i = 4
+Dsum2 = -1.3382
+i = 5
+Dsum2 = -0.3488
+i = 6
+Dsum2 = 0.063321
+i = 7
+Dsum2 = -0.4807
+i = 8
+Dsum2 = -1.4807
+i = 9
+Dsum2 = -2.0173
+i = 10
+Dsum2 = -1.5971
+i = 11
+Dsum2 = -0.6065
+i = 12
+Dsum2 = 0.043799
+i = 13
+Dsum2 = -0.2441
+i = 14
+Dsum2 = -1.2055
+i = 15
+Dsum2 = -1.9565
+i = 16
+Dsum2 = -1.8066
+i = 17
+Dsum2 = -0.8937
+i = 18
+Dsum2 = -0.057011
+i = 19
+
+```
+
+Условие if
+
+```matlab
+
+>> if (D(3,5)>=20)
+printf('D(3,5)>=20')
+else
+printf('D(3,5)<20')
+endif
+D(3,5)>=20>>
+
+```
+
+## 11 Использование графических функций.
+
+Рассмотрел функцию построения графиков
+
+![Скриншот графика](screen/photo4.png)
+
+применил функцию расчета и построения гистограммы
+
+![Скриншот гистограммы](screen/photo5.png)
+
+Самостоятельно изучил и применил функции pie() и bar()
+
+![Функция pie(C)(screen/photo6.png) 
+
+![Функция bar(C)(screen/photo7.png) 
+
+## 12 Изучил работу с текстовым редактором среды.
+
+![Файл Progl.m и его содержимое(screen/photo8.png) 
+
+## 13 Сохранил переменные, проверил их, перезапустив программу, для этого создал файл Perem без расширения
+
+![Файл Perem и его содержимое(screen/photo9.png)