ChernyukVS/it-labs
1
0
Форкнуть 0
ответвлено от main/it-labs
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность

Сравнить коммиты

Основа: ChernyukVS:main
Ветки Теги
ChernyukVS:main main:main
..
сравнить: main:main
Ветки Теги
main:main ChernyukVS:main

1 Коммитов
main ... main

Автор SHA1 Сообщение Дата
Дмитрий Козлюк
eb4b78d4a5 doc: актуализировано описание работы с Git 
* Убрана  синхронизация с апстримом, так как не требуется для CI,
  однако путает студентов, которые не понимают, когда её делать.

* Добавлена настройка Git, отключающая Windows credential helper.

* Добавлена настройка авторства коммитов.

* Добавлены примечания для компьютерных классов.
 2026-02-18 13:48:51 +00:00
25 изменённых файлов: 28 добавлений и 1597 удалений
Показать все файлы Свернуть все файлы

45
README.md
Просмотреть файл

@@ -2,42 +2,53 @@
[Репозиторий с методическими указаниями и заданиями.](http://uit.mpei.ru/git/main/it) [Репозиторий с методическими указаниями и заданиями.](http://uit.mpei.ru/git/main/it)
## Работа с Git
**Работы проверяются только после того, как закоммичены по правилам ниже.** **Работы проверяются только после того, как закоммичены по правилам ниже.**
## Работа с Git
[Лабораторная работа про Git второго семестра][gitlab] [Лабораторная работа про Git второго семестра][gitlab]
поможет вспомнить, как работать с Git. поможет вспомнить, как работать с Git.
[gitlab]: http://uit.mpei.ru/git/main/cs/src/branch/main/labs/lab02 [gitlab]: http://uit.mpei.ru/git/main/cs/src/branch/main/labs/lab02
1. В начале семестра 1. Один раз в начале семестра
создать на сервере копию этого репозитория («форкнуть» его), нажав *Fork*. создать на сервере копию этого репозитория («форкнуть» его), нажав *Fork*.
Получится репозиторий-форк `http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs`, Получится репозиторий-форк `http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs`,
где `IvanovII` — ваше имя пользователя. где `IvanovII` — ваше имя пользователя.
2. В начале каждого занятия: 2. В начале каждого занятия:
Клонировать свой форк на рабочий стол 1. Настроить Git, чтобы не было проблем с вводом пароля:
(`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
```sh ```sh
git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git git config --global credential.helper ""
git config --global core.askpass ""
``` ```
Перебазировать свой форк на исходный репозиторий ("апстрим"): 2. Клонировать свой форк на рабочий стол
(`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
```sh ```sh
# Первую команду нужно запускать только один раз, git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
# иначе будет ошибка "error: remote upstream already exists". ```
git remote add upstream http://uit.mpei.ru/git/main/it-labs.git
git fetch upstream
git stash push
git rebase upstream/main
git stash pop
```
Перебазировать нужно, чтобы подтянуть из исходного репозитория обновления. Не клонируйте на диск L (students) в компьютерном классе —
не будет работать Git.
Не клонируйте в папку, в пути к которой есть русские буквы и пробелы —
не будет работать Octave.
3. Перейти в клонированную папку и настроить имя пользователя и почту,
чтобы у коммитов был правильный автор:
```sh
cd it-labs
git config user.name "Иванов И. И."
git config user.email "IvanovII@mpei.ru"
```
Если вы работаете со своего компьютера, а не с лабораторного,
то все эти шаги нужно сделать один раз, а не каждое занятие.
3. После того, как отчет написан, закоммитить его как `TEMAn/report.md`. 3. После того, как отчет написан, закоммитить его как `TEMAn/report.md`.

186
ТЕМА1/Perem
Просмотреть файл

@@ -1,186 +0,0 @@
# Created by Octave 9.4.0, Thu Feb 12 10:12:22 2026 GMT <unknown@Vika>
# 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: MM
# type: matrix
# rows: 5
# columns: 7
15.003955611327559 0.72917183263426999 11.280510199810099 2.874436662848864 0.72917183263426999 16.729171832634272 2.209339110302607
16.729171832634272 16.729171832634272 16.729171832634272 0.72917183263426999 3.2373715161916063 12.947340731452835 11.330872458762197
15.801322332544267 2.7871274016056473 16.729171832634272 0.72917183263426999 9.3571455385944073 10.505154582400166 6.8180816997825824
5.649721095064856 4.1868083290719671 9.5863794499005248 7.3264477344393946 0.75227445490400413 9.796759193385622 16.729171832634272
8.2893576742448207 3.7594867583966822 7.8254666163313171 16.729171832634272 0.72917183263426999 0.72917183263426999 14.439204246075079
# name: MMC
# type: matrix
# rows: 35
# columns: 1
15.003955611327559
16.729171832634272
15.801322332544267
5.649721095064856
8.2893576742448207
0.72917183263426999
16.729171832634272
2.7871274016056473
4.1868083290719671
3.7594867583966822
11.280510199810099
16.729171832634272
16.729171832634272
9.5863794499005248
7.8254666163313171
2.874436662848864
0.72917183263426999
0.72917183263426999
7.3264477344393946
16.729171832634272
0.72917183263426999
3.2373715161916063
9.3571455385944073
0.75227445490400413
0.72917183263426999
16.729171832634272
12.947340731452835
10.505154582400166
9.796759193385622
0.72917183263426999
2.209339110302607
11.330872458762197
6.8180816997825824
16.729171832634272
14.439204246075079
# name: MMC_sorted
# type: matrix
# rows: 35
# columns: 1
0.72917183263426999
0.72917183263426999
0.72917183263426999
0.72917183263426999
0.72917183263426999
0.72917183263426999
0.75227445490400413
2.209339110302607
2.7871274016056473
2.874436662848864
3.2373715161916063
3.7594867583966822
4.1868083290719671
5.649721095064856
6.8180816997825824
7.3264477344393946
7.8254666163313171
8.2893576742448207
9.3571455385944073
9.5863794499005248
9.796759193385622
10.505154582400166
11.280510199810099
11.330872458762197
12.947340731452835
14.439204246075079
15.003955611327559
15.801322332544267
16.729171832634272
16.729171832634272
16.729171832634272
16.729171832634272
16.729171832634272
16.729171832634272
16.729171832634272
# name: MMl
# type: matrix
# rows: 5
# columns: 7
2.7083138737593568 -0.31584586468800374 2.4230764755266643 1.0558567116929893 -0.31584586468800374 2.8171540118388791 0.79269342569481305
2.8171540118388791 2.8171540118388791 2.8171540118388791 -0.31584586468800374 1.1747617401197186 2.560890418136009 2.4275310763790485
2.7600936284641282 1.0250114602665112 2.8171540118388791 -0.31584586468800374 2.2361402801531933 2.3518660493148436 1.9195781565982406
1.7316061802345866 1.4319387083612749 2.2603432837116411 1.9914907783012206 -0.28465405498875163 2.2820516364325374 2.8171540118388791
2.1149724841483128 1.3242824476583577 2.0573833661283714 2.8171540118388791 -0.31584586468800374 -0.31584586468800374 2.6699470243336707
# name: Med
# type: scalar
18
# name: SR
# type: scalar
8.72917183263427
# name: elm
# type: scalar
8.2893576742448207
# name: lower_bound
# type: scalar
0.72917183263426999
# name: n
# type: scalar
35
# name: upper_bound
# type: scalar
16.729171832634272

5
ТЕМА1/Progl.m
Просмотреть файл

@@ -1,5 +0,0 @@
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])

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure0.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 7.4 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure1.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure2.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 309 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure3.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 10 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure4.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 32 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure5.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 38 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/скриншоты 2.odt
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/скриншты.odt
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.

Двоичные данные
ТЕМА1/imagine/bar.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 4.7 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/imagine/hist.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.9 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/imagine/pie.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 36 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/imagine/plot.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

503
ТЕМА1/report.md
Просмотреть файл

@@ -1,503 +0,0 @@
# Отчет по теме 1
Чернюк Виктория А-03-24
## 1 Изучение среды GNU Octave
## 2 Настройка текущего каталога
![путь к папке ТЕМА1](figure0.png)
## 3 Отмечаем галочками нужные параметры
## 4 Добавляем пути к файлам
![списки файлов](figure1.png)
## 5 Изучение работы системной помощи
![GNU Octave Manual](figure2.png)
Используем *help randn* для получения справок по функциям
```
'randn' is a built-in function from the file libinterp/corefcn/rand.cc
```
```matlab
-- X = randn (N)
-- X = randn (M, N, ...)
-- X = randn ([M N ...])
-- X = randn (..., "single")
-- X = randn (..., "double")
-- V = randn ("state")
-- randn ("state", V)
-- randn ("state", "reset")
-- V = randn ("seed")
-- randn ("seed", V)
-- randn ("seed", "reset")
Return a matrix with normally distributed random elements having
zero mean and variance one.
```
```
The arguments are handled the same as the arguments for 'rand'.
```
![Пакеты Octave](figure3.png)
## 6 Создание матриц и векторов
*матрица А со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцам:*
```matlab
>> A=randn(4,6)
A =
-1.566040 1.022528 -1.082336 1.060574 -1.166946 -0.040025
0.729186 -0.929840 -1.381007 1.147912 0.360731 -1.612832
-0.481197 -0.439834 1.347738 -0.398764 -0.024576 0.636071
-0.607566 0.069257 0.057204 -1.166324 -1.470205 -1.034399
```
*матрица В 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1:*
```matlab
>> B=rand(4,7)
B =
0.344256 0.014810 0.424571 0.078178 0.264139 0.781169 0.804127
0.992425 0.465993 0.834274 0.087590 0.053326 0.580783 0.025481
0.196239 0.896082 0.504587 0.599906 0.332032 0.145209 0.696585
0.581111 0.135927 0.371084 0.824356 0.089142 0.096275 0.830373
```
*вектор С с целыми числами от 4 до 27:*
```matlab
>> C = 4:27
C =
Columns 1 through 23:
4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Column 24:
27
```
*символьный вектор Н:*
```matlab
>> H='This is a symbols vector'
H = This is a symbols vector
```
*вектор-строка L с 2 комплексными элементами:*
```matlab
>> L=[-2+23.1j, 3-5.6j]
L =
-2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i
```
![Область переменных](figure4.png)
![Журнал выполненных команд](figure5.png)
## 7 Выполнение операций с матрицами
*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:*
```matlab
E=B'*A
E =
-0.262949 -0.616852 -1.445425 0.748308 -0.902905 -2.090672
-0.197173 -0.802869 0.555891 0.034765 -0.071047 -0.322792
-0.524818 -0.537841 -0.910387 0.773946 -0.752473 -1.425434
-0.848085 -0.208271 0.650095 -1.017228 -1.286349 -0.615527
-0.588700 0.080639 0.093061 0.104981 -0.428217 0.022409
-0.928210 0.201532 -1.446341 1.324983 -0.847188 -0.975195
-2.080416 0.549677 0.080791 -0.364171 -2.167119 -0.489140
```
*создание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В:*
```matlab
F=[A,B]
F =
Columns 1 through 10:
-1.566040 1.022528 -1.082336 1.060574 -1.166946 -0.040025 0.344256 0.014810 0.424571 0.078178
0.729186 -0.929840 -1.381007 1.147912 0.360731 -1.612832 0.992425 0.465993 0.834274 0.087590
-0.481197 -0.439834 1.347738 -0.398764 -0.024576 0.636071 0.196239 0.896082 0.504587 0.599906
-0.607566 0.069257 0.057204 -1.166324 -1.470205 -1.034399 0.581111 0.135927 0.371084 0.824356
Columns 11 through 13:
0.264139 0.781169 0.804127
0.053326 0.580783 0.025481
0.332032 0.145209 0.696585
0.089142 0.096275 0.830373
```
*поэлементное перемножение матриц A и D:*
```matlab
G=A.*D
G =
-6.2642 8.1802 -12.9880 16.9692 -23.3389 -0.9606
3.6459 -8.3686 -17.9531 19.5145 7.5754 -40.3208
-2.8872 -4.3983 18.8683 -7.1778 -0.5407 16.5379
-4.2530 0.7618 0.8581 -22.1602 -33.8147 -27.9288
```
*поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5:*
```matlab
M = G./4.5
M =
-1.3920 1.8178 -2.8862 3.7709 -5.1864 -0.2135
0.8102 -1.8597 -3.9896 4.3366 1.6834 -8.9602
-0.6416 -0.9774 4.1930 -1.5951 -0.1202 3.6751
-0.9451 0.1693 0.1907 -4.9245 -7.5144 -6.2064
```
*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
```
*создание 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 Изучение некоторых стандартных функций
*математические функции:*
```matlab
B1=sqrt(B)
B1 =
0.5867 0.1217 0.6516 0.2796 0.5139 0.8838 0.8967
0.9962 0.6826 0.9134 0.2960 0.2309 0.7621 0.1596
0.4430 0.9466 0.7103 0.7745 0.5762 0.3811 0.8346
0.7623 0.3687 0.6092 0.9079 0.2986 0.3103 0.9112
```
```matlab
>> B2=log(B)
B2 =
-1.0664e+00 -4.2125e+00 -8.5668e-01 -2.5488e+00 -1.3313e+00 -2.4696e-01 -2.1800e-01
-7.6041e-03 -7.6358e-01 -1.8119e-01 -2.4351e+00 -2.9313e+00 -5.4338e-01 -3.6698e+00
-1.6284e+00 -1.0972e-01 -6.8401e-01 -5.1098e-01 -1.1025e+00 -1.9296e+00 -3.6156e-01
-5.4281e-01 -1.9956e+00 -9.9133e-01 -1.9315e-01 -2.4175e+00 -2.3405e+00 -1.8588e-01
```
```matlab
>> B3=sin(B)
B3 =
0.337496 0.014809 0.411930 0.078099 0.261078 0.704110 0.720225
0.837354 0.449310 0.740809 0.087478 0.053301 0.548679 0.025478
0.194982 0.780886 0.483446 0.564565 0.325965 0.144699 0.641602
0.548953 0.135509 0.362626 0.734111 0.089024 0.096126 0.738183
```
*операции с матрицами:*
```matlab
k=length(B1)
k = 7
```
```matlab
>> nm=size(B1)
nm =
4 7
```
```matlab
>> elem=numel(B1)
elem = 28
```
```matlab
>> NN=linspace(11.5,34.1,20)
NN =
Columns 1 through 13:
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
Columns 14 through 20:
26.963 28.153 29.342 30.532 31.721 32.911 34.100
```
```matlab
>> FF=ones(2,4)
FF =
1 1 1 1
1 1 1 1
```
```matlab
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
```
```matlab
>> B1D=diag(B1)
B1D =
0.5867
0.6826
0.7103
0.9079
```
```matlab
>> DB=diag(B1D)
DB =
Diagonal Matrix
0.5867 0 0 0
0 0.6826 0 0
0 0 0.7103 0
0 0 0 0.9079
```
```matlab
>> BS1=sort(B)
BS1 =
0.196239 0.014810 0.371084 0.078178 0.053326 0.096275 0.025481
0.344256 0.135927 0.424571 0.087590 0.089142 0.145209 0.696585
0.581111 0.465993 0.504587 0.599906 0.264139 0.580783 0.804127
0.992425 0.896082 0.834274 0.824356 0.332032 0.781169 0.830373
```
```matlab
>> BS2=sortrows(B,2)
BS2 =
0.344256 0.014810 0.424571 0.078178 0.264139 0.781169 0.804127
0.581111 0.135927 0.371084 0.824356 0.089142 0.096275 0.830373
0.992425 0.465993 0.834274 0.087590 0.053326 0.580783 0.025481
0.196239 0.896082 0.504587 0.599906 0.332032 0.145209 0.696585
```
```matlab
>> DS1=sum(D)
DS1 =
22 38 54 70 86 102
```
```matlab
DS2=sum(D,2)
DS2 =
84
90
96
102
```
```matlab
>> DP1=prod(D)
DP1 =
840 7920 32760 93024 212520 421200
```
```matlab
>> dt=det(A*A')
dt = 246.59
```
```matlab
>> dinv=inv(A*A')
dinv =
0.192611 0.079161 0.204485 -0.052344
0.079161 0.325357 0.425809 0.012347
0.204485 0.425809 0.973266 -0.029157
-0.052344 0.012347 -0.029157 0.219869
```
## 9 Изучение работы с индексацией элементов матриц
```matlab
D1=D(3,5)
D1 = 22
```
```matlab
>> D2=D(3,4:end)
D2 =
18 22 26
```
```matlab
>> D3=D(2:3,3:5)
D3 =
13 17 21
14 18 22
```
```matlab
>> D4=D(16:20)
D4 =
19 20 21 22 23
```
```matlab
>> D5=D(3:4,[1,3,6])
D5 =
6 14 26
7 15 27
```
## 10 Изучение некоторых управляющих конструкций 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
Функция построения графиков:
```matlab
>> graphics_toolkit('gnuplot')
plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
![результат выполнения функции](plot.png)
Функция расчета и построения гистограммы:
```matlab
hist(A(:),6)
```
```
## 12
*Программа Progl*
```matlab
D1 = 22
D2 =
18 22 26
D3 =
13 17 21
14 18 22;
D4 =
19 20 21 22 23
D5 =
6 14 26
7 15 27;
```

171
ТЕМА1/zadaca1.md
Просмотреть файл

@@ -1,171 +0,0 @@
# Общее контрольное задание по теме 1
Чернюк Виктория А-03-24
## Задание
1. Создайте матрицу ММ 5 7 ➢ случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
2. Рассчитывайте среднее значеник SR по всем элементам матрицы ММ.
3. Замените начения, превышающие SR+8, на SR+8, а значения менше, чем SR-8, на SR-8.
4. Превратите MM в вектор-столбец MMC. ➢ Упорядочьте его элементы по возрастанию. Определите значение медианы, в качестве которого возьмите серединное по порядку индексов значение в упорядоченном векторе.
5. Рассчитайте матрицу ММl с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
## Решение
```matlab
>> MM = 10+8*randn(5, 7)
MM =
Columns 1 through 6:
1.5004e+01 -1.0272e+00 1.1281e+01 2.8744e+00 -8.6846e+00 1.7823e+01
1.7862e+01 2.0515e+01 2.1456e+01 -2.0221e+00 3.2374e+00 1.2947e+01
1.5801e+01 2.7871e+00 1.6788e+01 -1.3551e-01 9.3571e+00 1.0505e+01
5.6497e+00 4.1868e+00 9.5864e+00 7.3264e+00 7.5227e-01 9.7968e+00
8.2894e+00 3.7595e+00 7.8255e+00 3.1490e+01 -7.1647e+00 3.4503e-02
Column 7:
2.2093e+00
1.1331e+01
6.8181e+00
2.2822e+01
1.4439e+01
```
```matlab
>> SR = mean(MM(:))
SR = 8.7292
```
```matlab
>> lower_bound = SR-8
lower_bound = 0.7292
>> upper_bound = SR+8
upper_bound = 16.729
>> MM(MM<lower_bound) = lower_bound
MM =
15.0040 0.7292 11.2805 2.8744 0.7292 17.8226 2.2093
17.8623 20.5147 21.4563 0.7292 3.2374 12.9473 11.3309
15.8013 2.7871 16.7882 0.7292 9.3571 10.5052 6.8181
5.6497 4.1868 9.5864 7.3264 0.7523 9.7968 22.8218
8.2894 3.7595 7.8255 31.4901 0.7292 0.7292 14.4392
>> MM(MM>upper_bound) = upper_bound
MM =
15.0040 0.7292 11.2805 2.8744 0.7292 16.7292 2.2093
16.7292 16.7292 16.7292 0.7292 3.2374 12.9473 11.3309
15.8013 2.7871 16.7292 0.7292 9.3571 10.5052 6.8181
5.6497 4.1868 9.5864 7.3264 0.7523 9.7968 16.7292
8.2894 3.7595 7.8255 16.7292 0.7292 0.7292 14.4392
```
```matlab
>> MMC = MM(:)
MMC =
15.0040
16.7292
15.8013
5.6497
8.2894
0.7292
16.7292
2.7871
4.1868
3.7595
11.2805
16.7292
16.7292
9.5864
7.8255
2.8744
0.7292
0.7292
7.3264
16.7292
0.7292
3.2374
9.3571
0.7523
0.7292
16.7292
12.9473
10.5052
9.7968
0.7292
2.2093
11.3309
6.8181
16.7292
14.4392
```
```matlab
>> MMC_sorted = sort(MMC)
MMC_sorted =
0.7292
0.7292
0.7292
0.7292
0.7292
0.7292
0.7523
2.2093
2.7871
2.8744
3.2374
3.7595
4.1868
5.6497
6.8181
7.3264
7.8255
8.2894
9.3571
9.5864
9.7968
10.5052
11.2805
11.3309
12.9473
14.4392
15.0040
15.8013
16.7292
16.7292
16.7292
16.7292
16.7292
16.7292
16.7292
```
```matlab
>> n = numel(MMC_sorted)
n = 35
```
```matlab
>> Med = (n+1)/2
Med = 18
```
```matlab
>> elm = MMC_sorted(Med)
elm = 8.2894
```
```matlab
MMl =
2.7083 -0.3158 2.4231 1.0559 -0.3158 2.8172 0.7927
2.8172 2.8172 2.8172 -0.3158 1.1748 2.5609 2.4275
2.7601 1.0250 2.8172 -0.3158 2.2361 2.3519 1.9196
1.7316 1.4319 2.2603 1.9915 -0.2847 2.2821 2.8172
2.1150 1.3243 2.0574 2.8172 -0.3158 -0.3158 2.6699
```

Двоичные данные
ТЕМА2/Hist.jpg
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 12 KiB

32
ТЕМА2/Progl.m
Просмотреть файл

@@ -1,32 +0,0 @@
fp=fopen('prtcl.txt', 'w');
XX=load('dan_vuz.txt');
size(XX);
X=XX(:,3:13);
R = corr(X);
[vect,lambda]=eig(X'*X);
Sobst=diag(lambda);
fprintf(fp, 'Eigenvalues:\n%f\n', Sobst);
fprintf(fp, '\n');
SobMax = Sobst(end);
GlComp = vect(:, end);
Delt = 100*SobMax/sum(Sobst);
fprintf('Delta=%d\n', round(Delt));
Res = X * GlComp;
fprintf(fp, 'Results\n');
fprintf(fp, '%d %f \n', [XX(:, 1), Res]');
MinRes=min(Res);
MaxRes=max(Res);
MeanRes=mean(Res);
StdRes=std(Res);
fprintf(fp, 'Min=%f\n', MinRes);
fprintf(fp, 'Max=%f\n', MaxRes);
fprintf(fp, 'Mean=%f\n', MeanRes);
fprintf(fp, 'Std=%f\n', StdRes);
save res.mat Res -mat;
hist(Res, 20);
xlabel('Results');
ylabel('Number of Unis');
saveas(gcf,'Hist.jpg','jpg');
CorFin = corr(Res, XX(:,2));
fprintf(fp, 'Correlation of Results and Money = %f\n', CorFin);
fclose(fp);

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure0.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 2.5 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure1.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure5.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 42 KiB

319
ТЕМА2/prtcl.txt
Просмотреть файл

@@ -1,319 +0,0 @@
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
Eigenvalues:
2593.979592
Eigenvalues:
3457.339562
Eigenvalues:
5625.151474
Eigenvalues:
8672.065947
Eigenvalues:
18914.627989
Eigenvalues:
47522.678185
Eigenvalues:
57483.681267
Eigenvalues:
225653.068540
Eigenvalues:
7494628.795394
Results
197 92.541636
198 73.432513
199 5.885468
200 35.300393
201 70.208100
202 28.096191
203 87.136298
204 79.776499
205 36.243011
206 18.249808
207 49.666520
208 45.067095
209 81.785392
210 5.555862
211 105.361366
212 4.575460
213 381.204021
214 26.712747
216 8.037618
217 119.627795
218 10.061485
219 63.762947
220 9.087658
221 41.684105
222 35.907417
223 76.139589
224 23.752550
225 142.216169
226 67.755801
227 20.597788
228 76.818771
229 104.284923
230 18.541601
231 4.473983
232 3.580878
233 224.758597
234 26.863645
235 212.911324
236 50.921549
237 33.628254
238 42.168327
239 103.701129
240 136.060809
241 713.711764
242 34.027235
245 4.102289
246 27.086730
247 2.667541
248 2.497556
252 103.829221
253 7.460715
256 34.755449
257 4.359736
258 5.741187
259 15.989432
261 45.399798
264 2.462250
267 6.424390
268 66.503024
273 73.935542
275 11.130530
296 3.684256
304 9.970486
305 28.031419
311 1.352414
318 40.905330
322 11.722703
325 30.793455
326 42.716264
329 10.023429
330 32.260491
334 25.495269
335 36.870098
336 42.948416
339 87.963238
340 228.668981
341 99.146097
342 28.749899
343 9.622160
346 1.359974
347 54.213640
348 107.547742
349 116.106427
352 299.102890
356 14.333164
357 20.479493
362 144.908794
365 14.952535
366 25.976099
371 268.149429
372 12.353605
373 4.526119
376 104.664655
377 91.264814
379 209.329940
381 196.452926
383 4.812125
387 1.387719
388 50.732954
389 118.633179
391 212.528679
392 37.744725
393 30.102473
394 320.669960
395 0.000000
399 41.450044
410 141.123026
412 405.347359
413 12.875247
414 117.612150
441 8.989886
446 74.655250
448 89.566395
451 37.992598
456 40.599701
465 37.339465
466 142.928780
467 9.122607
472 53.463843
476 93.289532
477 57.155319
484 19.139209
1001 5.491474
1002 85.213352
1004 170.642969
1017 90.453986
1030 57.810669
1034 7.372961
1035 9.614944
1037 1.846687
1038 17.646937
1039 153.910670
1041 119.835954
1044 5.010210
1 2.691959
2 379.300890
3 13.497203
4 2.462250
6 19.718182
7 200.667783
8 93.618235
9 25.650544
10 26.344823
11 65.285854
12 21.514761
13 176.510003
14 1898.884523
15 91.241365
16 304.552394
17 6.355976
18 3.439437
19 158.859588
20 187.802059
21 26.561371
22 8.657907
23 110.316703
26 21.286647
28 8.028500
29 76.976887
33 148.320170
34 97.178361
35 6.713123
36 88.631285
37 333.404629
38 27.838269
40 11.662869
41 0.000000
42 71.250154
43 0.369757
44 10.360736
45 3.855089
51 81.568715
52 54.636552
53 23.501931
54 90.446620
55 57.162095
56 162.850196
57 305.874565
58 6.323299
59 59.415851
60 46.966205
62 56.660855
63 815.675312
64 47.723188
65 277.021471
66 328.086215
67 113.590454
68 11.709047
69 33.969900
71 0.913379
72 122.671912
73 59.978744
74 7.491057
75 12.504248
76 24.208529
77 400.110964
78 263.576362
79 25.930889
80 36.895259
81 254.783774
82 6.870138
84 12.625935
85 23.783568
86 3.159890
87 5.151827
88 0.000000
89 106.765711
90 15.783445
91 30.701284
92 64.989933
93 43.087958
94 31.124285
95 5.171761
96 48.085148
97 5.347890
99 2.124571
100 0.082078
101 21.635603
102 52.057076
103 25.625192
104 9.750228
105 36.202865
107 4.626653
108 3.190574
109 9.578291
110 6.374896
111 3.684453
112 5.784829
113 8.236760
114 6.872598
115 41.304826
116 1.988474
118 7.571316
119 1.231125
120 5.081094
121 21.547440
122 30.299927
123 45.503740
124 9.093912
132 10.369658
133 7.125935
134 14.133228
135 26.102416
136 5.071976
137 12.085286
138 0.713469
139 0.675086
140 4.092547
141 7.454102
142 184.663991
143 10.455368
144 7.448129
146 6.242521
147 8.860180
148 39.991951
149 6.891026
150 5.160709
151 15.489599
152 5.590467
153 27.378151
154 10.801195
162 23.750968
166 11.426264
167 8.473236
168 6.898371
170 3.416283
171 208.746883
172 12.158394
173 3.563165
174 4.158866
175 0.000000
176 1.847873
177 8.478820
178 1.277897
179 0.035306
180 0.070611
181 0.035306
182 3.039279
183 0.000000
184 4.205715
185 30.094936
186 20.128055
187 5.773718
188 31.539990
189 147.387148
190 18.314164
191 32.846011
192 14.511067
193 19.235467
194 0.000000
Min=0.000000
Max=1898.884523
Mean=67.928804
Std=145.954386
Correlation of Results and Money = 0.843710

364
ТЕМА2/report2.md
Просмотреть файл

@@ -1,364 +0,0 @@
## 2
*Проверьте размерность матрицы ХХ:*
```matlab
>> size(XX)
ans =
290 15
```
*Данные о скольких вузах России представлены в этой матрице?*
*Выделите в отдельную матрицу данные о показателях результативности:*
```matlab
2 10 7 26 2 11 2 0 0 7 1
1 0 0 1 0 6 0 0 0 0 0
0 0 0 10 0 8 0 0 0 0 2
0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0
1 0 0 3 0 3 0 0 0 0 0
1 4 0 11 0 0 4 0 0 1 1
21 9 12 189 6 84 28 0 0 9 0
2 0 0 8 1 7 0 0 0 1 0
0 0 0 7 0 4 2 0 0 0 0
0 3 0 9 0 0 4 0 0 3 0
2 0 0 7 0 6 0 0 0 1 0
0 4 1 47 29 4 5 0 0 6 0
1 0 0 6 0 4 1 0 0 2 0
0 3 0 8 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 8 0 14 0 0 0 3 0
0 0 0 3 0 5 0 0 0 1 0
0 1 5 39 2 3 4 0 0 0 0
0 0 1 17 0 0 3 0 0 0 0
3 1 0 19 0 15 7 0 0 3 0
1 0 0 18 0 0 2 0 0 2 0
0 1 0 13 0 0 3 0 0 2 1
1 5 4 9 0 0 6 0 0 3 8
0 0 0 3 0 2 1 0 0 0 0
9 11 2 161 9 139 34 0 0 13 4
0 2 3 8 3 8 2 0 0 3 0
0 0 0 3 1 2 0 0 0 0 0
5 1 0 0 0 5 2 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 2 2 0 1 0 0 0 0
2 4 2 8 0 4 2 0 0 1 0
0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 0 2 0 2 3 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 5 1 0 7 0 0 3 0
0 6 7 45 0 2 0 0 0 5 0
0 2 0 11 0 18 0 0 0 0 0
0 0 0 3 1 5 0 0 0 0 0
8 4 0 24 5 20 0 0 1 2 12
1 13 7 134 23 76 15 0 0 15 0
2 2 1 14 2 12 1 0 0 1 0
1 7 2 26 3 21 0 0 0 3 0
1 1 1 10 0 11 0 0 0 2 0
1 2 6 19 2 9 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
```
*Рассчитайте матрицу корреляций между показателями результативности:*
```matlab
>> R = corr(X)
R =
Columns 1 through 7:
1.0000e+00 4.4320e-01 4.5229e-01 4.4779e-01 3.8123e-01 4.6516e-01 3.1487e-01
4.4320e-01 1.0000e+00 8.5319e-01 8.5331e-01 8.6240e-01 8.5436e-01 5.5145e-01
4.5229e-01 8.5319e-01 1.0000e+00 8.4660e-01 8.8651e-01 9.0335e-01 5.5091e-01
4.4779e-01 8.5331e-01 8.4660e-01 1.0000e+00 8.7038e-01 9.3849e-01 7.0924e-01
3.8123e-01 8.6240e-01 8.8651e-01 8.7038e-01 1.0000e+00 9.3605e-01 5.7668e-01
4.6516e-01 8.5436e-01 9.0335e-01 9.3849e-01 9.3605e-01 1.0000e+00 6.3033e-01
3.1487e-01 5.5145e-01 5.5091e-01 7.0924e-01 5.7668e-01 6.3033e-01 1.0000e+00
6.5579e-02 2.5082e-02 3.8840e-03 4.9500e-02 3.7562e-02 4.7121e-02 7.9448e-02
2.9153e-01 4.2348e-01 4.4396e-01 4.5873e-01 3.8322e-01 4.7592e-01 4.1878e-01
4.8811e-01 8.2170e-01 7.8358e-01 8.5183e-01 7.7266e-01 8.3810e-01 6.2936e-01
3.9815e-01 2.6183e-01 2.6408e-01 3.4420e-01 1.8751e-01 3.3118e-01 2.8287e-01
Columns 8 through 11:
6.5579e-02 2.9153e-01 4.8811e-01 3.9815e-01
2.5082e-02 4.2348e-01 8.2170e-01 2.6183e-01
3.8840e-03 4.4396e-01 7.8358e-01 2.6408e-01
4.9500e-02 4.5873e-01 8.5183e-01 3.4420e-01
3.7562e-02 3.8322e-01 7.7266e-01 1.8751e-01
4.7121e-02 4.7592e-01 8.3810e-01 3.3118e-01
7.9448e-02 4.1878e-01 6.2936e-01 2.8287e-01
1.0000e+00 4.7985e-02 5.6462e-02 1.3662e-01
4.7985e-02 1.0000e+00 6.2616e-01 4.5537e-01
5.6462e-02 6.2616e-01 1.0000e+00 3.8799e-01
1.3662e-01 4.5537e-01 3.8799e-01 1.0000e+00
```
*получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы:*
```matlab
>> [vect,lambda]=eig(X'*X)
vect =
1.7002e-03 -4.2581e-01 3.3001e-01 2.8074e-01 -3.9004e-01 6.2610e-01 -2.7487e-01
7.7010e-03 -1.2368e-01 1.7350e-01 -2.2481e-01 8.4320e-01 3.2876e-01 -2.2260e-01
Columns 8 through 11:
1.8078e-02 -2.0942e-01 4.4068e-02 3.5306e-02
-2.6535e-02 7.3599e-02 6.2111e-03 4.6772e-02
-3.7697e-03 2.9602e-02 -4.1502e-02 4.8953e-02
-2.5705e-01 1.7315e-01 7.2027e-01 6.1556e-01
9.3732e-02 8.4203e-01 -3.7246e-01 2.4277e-01
5.5571e-02 -4.0806e-01 -5.1787e-01 7.3685e-01
9.5701e-01 5.2365e-03 2.5496e-01 9.5893e-02
1.4645e-03 -1.0271e-03 5.5851e-04 1.6945e-04
5.8771e-02 -9.1452e-02 2.0459e-02 1.7911e-02
3.6416e-02 -5.9676e-02 5.3342e-02 5.9523e-02
1.8627e-02 -1.7997e-01 4.8313e-02 1.7425e-02
lambda =
Diagonal Matrix
Columns 1 through 7:
2.2947e+01 0 0 0 0 0 0
0 1.9317e+03 0 0 0 0 0
0 0 2.5940e+03 0 0 0 0
0 0 0 3.4573e+03 0 0 0
0 0 0 0 5.6252e+03 0 0
0 0 0 0 0 8.6721e+03 0
0 0 0 0 0 0 1.8915e+04
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 0 0 0
Columns 8 through 11:
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 0 0 0
4.7523e+04 0 0 0
0 5.7484e+04 0 0
0 0 2.2565e+05 0
0 0 0 7.4946e+06
```
*Выделите их в отдельный вектор:*
```matlab
Sobst=diag(lambda)
Sobst =
2.2947e+01
1.9317e+03
2.5940e+03
3.4573e+03
5.6252e+03
8.6721e+03
1.8915e+04
4.7523e+04
5.7484e+04
2.2565e+05
7.4946e+06
```
*Представьте их на экране с заголовком:*
```matlab
>> fprintf('Eigenvalues:\n%f\n', Sobst)
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
Eigenvalues:
2593.979592
Eigenvalues:
3457.339562
Eigenvalues:
5625.151474
Eigenvalues:
8672.065947
Eigenvalues:
18914.627989
Eigenvalues:
47522.678185
Eigenvalues:
57483.681267
Eigenvalues:
225653.068540
Eigenvalues:
7494628.795394
```
```matlab
>> fprintf('\n')
```
*Выделите наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:*
```matlab
>> SobMax = Sobst(end)
SobMax = 7.4946e+06
>> GlComp = vect(:, end)
GlComp =
3.5306e-02
4.6772e-02
4.8953e-02
6.1556e-01
2.4277e-01
7.3685e-01
9.5893e-02
1.6945e-04
1.7911e-02
5.9523e-02
1.7425e-02
```
*Рассчитайте долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразите ее на экране:*
```matlab
>> Delt = 100*SobMax/sum(Sobst)
Delt = 95.273
>> fprintf('Delta=%d\n', round(Delt))
Delta=95
```
*рассчитайте оценки обобщенной результативности в каждом из представленных в матрице вузов и отобразите ее с указанием кода вуза:*
```matlab
>> Res = X * GlComp
Res =
2.6102e+01
5.0720e+00
1.2085e+01
7.1347e-01
6.7509e-01
4.0925e+00
7.4541e+00
1.8466e+02
1.0455e+01
7.4481e+00
6.2425e+00
8.8602e+00
3.9992e+01
6.8910e+00
5.1607e+00
1.5490e+01
5.5905e+00
2.7378e+01
1.0801e+01
2.3751e+01
1.1426e+01
8.4732e+00
6.8984e+00
3.4163e+00
2.0875e+02
1.2158e+01
3.5632e+00
4.1589e+00
0
1.8479e+00
8.4788e+00
1.2779e+00
3.5306e-02
7.0611e-02
3.5306e-02
3.0393e+00
0
4.2057e+00
3.0095e+01
2.0128e+01
5.7737e+00
3.1540e+01
1.4739e+02
1.8314e+01
3.2846e+01
1.4511e+01
1.9235e+01
0
```
```matlab
>> fprintf('Results\n')
Results
```
```matlab
>> fprintf('%d %f \n', [XX(:, 1), Res]')
134 14.133228
135 26.102416
136 5.071976
137 12.085286
138 0.713469
139 0.675086
140 4.092547
141 7.454102
142 184.663991
143 10.455368
144 7.448129
146 6.242521
147 8.860180
148 39.991951
149 6.891026
150 5.160709
151 15.489599
152 5.590467
153 27.378151
154 10.801195
162 23.750968
166 11.426264
167 8.473236
168 6.898371
170 3.416283
171 208.746883
172 12.158394
173 3.563165
174 4.158866
175 0.000000
176 1.847873
177 8.478820
178 1.277897
179 0.035306
180 0.070611
181 0.035306
182 3.039279
183 0.000000
184 4.205715
185 30.094936
186 20.128055
187 5.773718
188 31.539990
189 147.387148
190 18.314164
191 32.846011
192 14.511067
193 19.235467
194 0.000000
```
*Сохраните вектор оценок результативности в отдельном бинарном (mat) файле:*
```matlab
>> save res.mat Res -mat
```
*Представьте распределение оценок результативности в виде гистограммы с 20 интервалами и с обозначением осей:*
```matlab
>> hist(Res, 20)
>> xlabel('Results')
>> ylabel('Number of Unis')
```
*Сохраните изображение гистограммы в файле формата jpg*
```matlab
>> saveas(gcf,'Hist.jpg','jpg')
```
*рассчитайте и отобразите оценку корреляции обобщенной результативности с финансированием, выделенным на проведение НИР:*
```matlab
>> CorFin = corr(Res, XX(:,2))
CorFin = 0.8437
```
```matlab
>> fprintf('Correlation of Results and Money = %f\n', CorFin)
Correlation of Results and Money = 0.843710
>>
```

Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.