Заготовка отчета

Этот коммит содержится в:
Пользователь № 5 аудитории Ж-202
2026-02-11 12:38:10 +03:00
родитель 907aa1ebc7
Коммит e76d053a22
13 изменённых файлов: 839 добавлений и 0 удалений

346
ТЕМА1/Perem Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -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

5
ТЕМА1/Progl.m Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -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])

Просмотреть файл

488
ТЕМА1/report.md.md Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -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)

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo1.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.6 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo2.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo3.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 16 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo4.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo5.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 18 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo6.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 67 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo7.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 18 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo8.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.4 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screen/photo9.PNG Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 69 KiB