Сравнить коммиты

1 Коммитов
main ... main

Автор SHA1 Сообщение Дата
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
21 изменённых файлов: 28 добавлений и 1780 удалений

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`.

Просмотреть файл

@@ -1,12 +0,0 @@
# Created by Octave 10.3.0, Thu Feb 12 02:01:35 2026 UTC <unknown@JuliaNote>
# name: C
# type: double_range
# base, limit, increment
4 27 1
# name: ans
# type: scalar
27

Просмотреть файл

@@ -1,8 +0,0 @@
warning('off','all')
C = 4:27
D = reshape(C, [], 6)
D1 = D(3,5)
D2 = D(3,4:end)
D3 = D(2:3,3:5)
D4 = D(16:20)
D5 = D93;4,[1,3,6])

Просмотреть файл

@@ -1,650 +0,0 @@
# Отчет по теме 1
Дмитриев Денис, А-03-24
## 1 Изучение среды GNU Octave
## 2 Настройка текущего католога
Нажал на окно рядом с *Текущая папка:* и установил путь к папке TEMA1:
![Скриншот выбора текущей папки](screens/1.PNG)
## 3 Работа с предложением *Окно*
Отметил галочками предложения, которые указаны в методическом задании:
![Скриншот выбора нужных для работы окон](screens/2.PNG)
## 4 Отображение списка файлов, размещенных в текущей папке
Выбрал в главном меню предложения "Правка" + "Установить путь" и добавил в появившийся список пути к папкам TEMA1 и TEMA2:
![Скриншот отображения списка файлов](screens/3.PNG)
## 5 Изучил работу с системной помощи
3 способа взаимодействия с системой помощи:
-В главном меню выберите предложения «Справка» + « Документация» + « На диске».
-Ввод в командную строку help randn.
-Также можно использовать функции из дополнительных пакетов. Список пакетов можно получить выбрав в меню «Справка» + «Пакеты Octave».
## 6 Создание матрицы
Создал матрицу A с размерами 4x6 и случайными, нормально распределенными элементами:
```matlab
>> A = randn(4, 6)
A =
0.771762 1.105541 0.730124 2.126274 -1.003519 -0.173919
0.444238 0.910021 1.645450 -1.097477 -0.395713 -1.081679
-1.191087 -1.175833 1.129577 -1.678835 2.090537 -0.393653
-1.157870 1.019957 0.037269 3.236657 0.895129 -1.517315
>>
```
Создал матрицу B с размерами 4x7, со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1:
```matlab
>> B = rand(4, 7)
B =
0.694982 0.394179 0.323789 0.508678 0.970610 0.117920 0.892635
0.734522 0.627452 0.289060 0.477757 0.643385 0.933351 0.963873
0.336235 0.814269 0.233545 0.013444 0.149924 0.667995 0.949852
0.195053 0.396269 0.730697 0.216455 0.782906 0.132764 0.189516
>>
```
Создал вектор C с целыми числами от 4 до 27:
```matlab
>> 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
>>
```
Создал сивольный вектор H:
```matlab
>> H = 'This is a symbols vector'
H = This is a symbols vector
>>
```
Создал вектор-строку L с 2 комплексными элементами:
```matlab
>> L = [-2+23.1j, 3-5.6j]
L =
-2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i
>>
```
## 7 Выполнение следующих операций
Преобразовал матрицу C 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
>>
```
Сделал матричное перемножение B и A с транспонированием матрицы B:
```matlab
>> E = B'*A
E =
0.236331 1.240351 2.103116 0.738438 -0.110577 -1.343705
-0.845742 0.453508 2.254787 0.065083 1.413113 -1.669059
-0.745924 1.091683 1.003080 2.344160 0.702988 -1.569616
0.338176 1.202100 1.180775 1.235283 -0.477663 -0.938971
-0.050181 2.280788 1.965852 3.639985 -0.214397 -2.111676
-0.443727 0.329697 2.381378 -1.465343 1.027634 -1.494497
-0.233701 0.940419 3.317734 -0.141089 0.878150 -1.859314
>>
```
Создал матрицы путем горизонтального соединения матриц A и B:
```matlab
>> F=[A,B]
F =
Columns 1 through 12:
0.771762 1.105541 0.730124 2.126274 -1.003519 -0.173919 0.694982 0.394179 0.323789 0.508678 0.970610 0.117920
0.444238 0.910021 1.645450 -1.097477 -0.395713 -1.081679 0.734522 0.627452 0.289060 0.477757 0.643385 0.933351
-1.191087 -1.175833 1.129577 -1.678835 2.090537 -0.393653 0.336235 0.814269 0.233545 0.013444 0.149924 0.667995
-1.157870 1.019957 0.037269 3.236657 0.895129 -1.517315 0.195053 0.396269 0.730697 0.216455 0.782906 0.132764
Column 13:
0.892635
0.963873
0.949852
0.189516
>>
```
Поэлементарно перемножил матрицы A и D:
```matlab
>> G = A.*D
G =
3.0870 8.8443 8.7615 34.0204 -20.0704 -4.1740
2.2212 8.1902 21.3908 -18.6571 -8.3100 -27.0420
-7.1465 -11.7583 15.8141 -30.2190 45.9918 -10.2350
-8.1051 11.2195 0.5590 61.4965 20.5880 -40.9675
>>
```
Поэлементарно поделил элементы матрицы G на 4.5:
```matlab
>> M =G./4.5
M =
0.6860 1.9654 1.9470 7.5601 -4.4601 -0.9276
0.4936 1.8200 4.7535 -4.1460 -1.8467 -6.0093
-1.5881 -2.6130 3.5142 -6.7153 10.2204 -2.2744
-1.8011 2.4932 0.1242 13.6659 4.5751 -9.1039
>>
```
Поэлементарно возвел в степень элементы 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
>>
```
Создал логическую матрицу, 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
>>
```
Превратил матрицу 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 стандартных функций
- Математические:
Корень:
```matlab
>> B1 = sqrt(B)
B1 =
0.8337 0.6278 0.5690 0.7132 0.9852 0.3434 0.9448
0.8570 0.7921 0.5376 0.6912 0.8021 0.9661 0.9818
0.5799 0.9024 0.4833 0.1159 0.3872 0.8173 0.9746
0.4416 0.6295 0.8548 0.4652 0.8848 0.3644 0.4353
>>
```
Логарифм:
```matlab
>> B2 = log(B)
B2 =
-0.363869 -0.930950 -1.127662 -0.675940 -0.029831 -2.137750 -0.113577
-0.308535 -0.466089 -1.241120 -0.738654 -0.441012 -0.068974 -0.036796
-1.089944 -0.205465 -1.454382 -4.309246 -1.897627 -0.403475 -0.051449
-1.634482 -0.925662 -0.313757 -1.530371 -0.244742 -2.019182 -1.663281
>>
```
Синус:
```matlab
>> B3 = sin(B)
B3 =
0.640372 0.384050 0.318161 0.487023 0.825230 0.117647 0.778728
0.670233 0.587084 0.285052 0.459788 0.599907 0.803619 0.821407
0.329936 0.727224 0.231427 0.013443 0.149363 0.619413 0.813330
0.193819 0.385979 0.667389 0.214769 0.705343 0.132374 0.188384
>>
```
- Операции с матрицами:
Длина матрицы:
```matlab
>> k = length(B1)
k = 7
>>
```
Размер матрицы:
```matlab
>> nm = size(B1)
nm =
4 7
>>
```
Кол-во элементов в матрице:
```matlab
>> elem = numel(B1)
elem = 28
>>
```
Вектор линейного интервала:
```matlab
>> 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
>>
```
Матрица единиц:
```matlab
>> FF = ones(2,4)
FF =
1 1 1 1
1 1 1 1
>>
```
Матрица нулей:
```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
>>
```
Диагональ матрицы:
```matlab
>> B1D=diag(B1)
B1D =
0.8337
0.7921
0.4833
0.4652
>>
```
Диагональная матрица из вектора:
```matlab
>> DB = diag(B1D)
DB =
Diagonal Matrix
0.8337 0 0 0
0 0.7921 0 0
0 0 0.4833 0
0 0 0 0.4652
>>
```
Сортировка в столбцах:
```matlab
>> BS1=sort(B)
BS1 =
0.195053 0.394179 0.233545 0.013444 0.149924 0.117920 0.189516
0.336235 0.396269 0.289060 0.216455 0.643385 0.132764 0.892635
0.694982 0.627452 0.323789 0.477757 0.782906 0.667995 0.949852
0.734522 0.814269 0.730697 0.508678 0.970610 0.933351 0.963873
>>
```
Сортировка по 2 столбцу:
```matlab
>> BS2=sortrows(B,2)
BS2 =
0.694982 0.394179 0.323789 0.508678 0.970610 0.117920 0.892635
0.195053 0.396269 0.730697 0.216455 0.782906 0.132764 0.189516
0.734522 0.627452 0.289060 0.477757 0.643385 0.933351 0.963873
0.336235 0.814269 0.233545 0.013444 0.149924 0.667995 0.949852
>>
```
Сумма каждого столбца:
```matlab
>> DS1=sum(D)
DS1 =
22 38 54 70 86 102
>>
```
Сумма каждой строки:
```matlab
>> DS2 = sum(D,2)
DS2 =
84
90
96
102
>>
```
Произведение по столбцам:
```matlab
>> DP1 = prod(D)
DP1 =
840 7920 32760 93024 212520 421200
>>
```
Определитель:
```matlab
>> dt=det(A*A')
dt = 1255.5
>>
```
Обратная матрица:
```matlab
>> dinv = inv(A*A')
dinv =
0.8194 -0.3173 0.4800 -0.2872
-0.3173 0.2928 -0.2075 0.1266
0.4800 -0.2075 0.3753 -0.1545
-0.2872 0.1266 -0.1545 0.1674
>>
```
## 9 Изучение работы с индексацией элементов матрицы
Элемент 3 строки 5 столбца:
```matlab
>> D1 = D(3,5)
D1 = 22
>>
```
Часть 3 строки с 4 по последний столбцы:
```matlab
>> D2 = D(3,4:end)
D2 =
18 22 26
>>
```
Кусок матрицы:
```matlab
>> D3 = D(2:3,3:5)
D3 =
13 17 21
14 18 22
>>
```
Элементы с 16 по 20 место:
```matlab
>> D4 = D(16:20)
D4 =
19 20 21 22 23
>>
```
Смешанная матрица:
```matlab
>> D5 = D(3:4,[1,3,6])
D5 =
6 14 26
7 15 27
>>
```
## 10 Изучение некоторых управляющих конструкций
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
plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
```
![Скриншот графика](screens/4.PNG)
Функция расчета и построения гистограммы:
```matlab
hist(A(:),6)
```
![Скриншот графика](screens/5.PNG)
Функция pie:
```matlab
pie(C)
```
![Скриншот графика](screens/6.PNG)
Функция bar:
```matlab
bar(C)
```
![Скриншот графика](screens/7.png)
## 12 Работа с текстовым редактором
Создал сценарий и перенес все выполненные команды из п.9:
![Скриншот кода](screens/8.png)
Убедился в работоспособности программы с помощью кнопки F5 и ввода имени файла в командной строке.
## Сохранение и восстановление переменных
Сохранил содержимое области переменных в файле Perem, завершил работу со средой и снова запустил среду. С помощью комманд восстановил содержимое из области файла Perem. Убедился в том, что в журнале выполненных команд сохранены команды из предыдущего сеанса работы со средой.

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/1.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.4 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/2.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 8.2 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/3.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/4.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/5.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/6.PNG

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 68 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/7.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 33 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/8.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 9.5 KiB

Просмотреть файл

@@ -1,80 +0,0 @@
## Общее контрольное задание по теме 1
Дмитриев Денис, А-03-24
# Задание 1
Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
# Решение 1
```matlab
>> MM = 10 + 8 * randn(5, 7)
MM =
17.7550 11.7073 18.3678 -0.1965 7.2149 9.1490 13.8207
25.3246 13.3426 16.8594 17.4836 21.1897 -8.0179 12.6948
9.9031 9.8378 5.1082 4.1858 0.5423 16.3504 17.5941
5.9264 12.4459 11.1126 -7.3134 14.8873 1.6742 18.3707
8.5833 -1.9887 3.4633 12.6198 -15.1807 22.7829 12.3349
>>
```
# Задание 2
Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
# Решение 2
```matlab
>> SR = sum(MM(:)) / numel(MM)
SR = 9.7124
>>
```
# Задание 3
Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
# Решение 3
```matlab
>> UP = SR + 8;
>> LOW = SR - 8;
>> MM(MM > SR + 8) = UP;
>> MM(MM < SR - 8) = LOW;
>> MM
MM =
17.7124 11.7073 17.7124 1.7124 7.2149 9.1490 13.8207
17.7124 13.3426 16.8594 17.4836 17.7124 1.7124 12.6948
9.9031 9.8378 5.1082 4.1858 1.7124 16.3504 17.5941
5.9264 12.4459 11.1126 1.7124 14.8873 1.7124 17.7124
8.5833 1.7124 3.4633 12.6198 1.7124 17.7124 12.3349
>>
```
# Задание 4
Превратите ММ в вектор – столбец ММС. Упорядочьте его элементы по возрастанию. Определите значение медианы, в качестве которого возьмите серединное по порядку индексов значение в упорядоченном векторе.
# Решение 4
```matlab
>> MMC = MM(:);
>> MMC1 = sort(MMC);
>> Med = MMC1(floor(numel(MMC1) / 2) + 1)
Med = 11.707
>>
```
# Задание 5
Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
# Решение 5
```matlab
>> MM1 = log(MM)
MM1 =
2.8743 2.4602 2.8743 0.5379 1.9762 2.2136 2.6262
2.8743 2.5910 2.8249 2.8613 2.8743 0.5379 2.5412
2.2928 2.2862 1.6308 1.4317 0.5379 2.7943 2.8676
1.7794 2.5214 2.4081 0.5379 2.7005 0.5379 2.8743
2.1498 0.5379 1.2422 2.5353 0.5379 2.8743 2.5124
>>
```

Просмотреть файл

@@ -1,991 +0,0 @@
# Created by Octave 8.3.0, Thu Feb 12 10:54:58 2026 GMT <unknown@w10prog-27>
# name: Delt
# type: scalar
95.272650848977378
# name: GlComp
# type: matrix
# rows: 11
# columns: 1
0.035305594804226757
0.046771921092627386
0.048953291513389265
0.61556249852100742
0.24277452925483708
0.73685129246517744
0.095893176429320104
0.00016944863048107996
0.017910770099051333
0.05952332821548334
0.017425168262079013
# name: R
# type: matrix
# rows: 11
# columns: 11
1 0.44319816765218434 0.45229490451462429 0.44778574398701215 0.38123438492617634 0.46515996724271585 0.31487196949956175 0.065579059715437885 0.29153208678640502 0.48811401449659142 0.39815406859904828
0.44319816765218434 0.99999999999999989 0.8531887570178025 0.85331179766303822 0.86239869432519012 0.85436143444131896 0.55145031641699338 0.02508228477404556 0.4234817161148543 0.82169935265535266 0.26183179996651279
0.45229490451462429 0.8531887570178025 0.99999999999999978 0.84659512986297769 0.88650646533186173 0.90334579269862147 0.55090747255786887 0.0038839917339619496 0.44396331197981709 0.78358259317862666 0.26408264752557586
0.44778574398701215 0.85331179766303822 0.84659512986297769 0.99999999999999989 0.87038370623264705 0.93848577636557906 0.70923538858295065 0.04949976314629935 0.45872542676610983 0.85183168318991009 0.34419835599003928
0.38123438492617634 0.86239869432519012 0.88650646533186173 0.87038370623264705 1 0.93604557290623247 0.57668068139456297 0.037561879571732841 0.38321833210304451 0.77266304851662193 0.18750522316731627
0.46515996724271585 0.85436143444131896 0.90334579269862147 0.93848577636557906 0.93604557290623247 1 0.63033410580578253 0.047121160752318141 0.47592088638606911 0.83810082277586495 0.33118231321427249
0.31487196949956175 0.55145031641699338 0.55090747255786887 0.70923538858295065 0.57668068139456297 0.63033410580578253 0.99999999999999989 0.07944759746102098 0.41877952801291801 0.62936148090762123 0.28287321604210414
0.065579059715437885 0.02508228477404556 0.0038839917339619496 0.04949976314629935 0.037561879571732841 0.047121160752318141 0.07944759746102098 0.99999999999999978 0.047985426997945384 0.056461830989043199 0.13662419273378607
0.29153208678640502 0.4234817161148543 0.44396331197981709 0.45872542676610983 0.38321833210304451 0.47592088638606911 0.41877952801291801 0.047985426997945384 1 0.62615652475059513 0.45536892800717149
0.48811401449659142 0.82169935265535266 0.78358259317862666 0.85183168318991009 0.77266304851662193 0.83810082277586495 0.62936148090762123 0.056461830989043199 0.62615652475059513 0.99999999999999989 0.38799411442531923
0.39815406859904828 0.26183179996651279 0.26408264752557586 0.34419835599003928 0.18750522316731627 0.33118231321427249 0.28287321604210414 0.13662419273378607 0.45536892800717149 0.38799411442531923 1
# name: Res
# type: matrix
# rows: 290
# columns: 1
92.541635925649857
73.432512677749841
5.8854681503252957
35.300392959417614
70.208099521539381
28.09619089405912
87.136298062438058
79.776498700722357
36.243011497897875
18.249808135292128
49.666520314814996
45.067094755847471
81.785391761649933
5.555861590574926
105.36136555107353
4.5754600060262574
381.20402121272548
26.71274714975743
8.0376180755773223
119.62779472296823
10.061484978622037
63.762946666358637
9.0876581455392937
41.684104549565888
35.907417465940668
76.139589080861583
23.752549518721601
142.21616913333904
67.755800865314029
20.597788392627454
76.818770640491906
104.28492270336443
18.541600534711165
4.4739830311089541
3.5808784384807684
224.75859668657881
26.863645462460582
212.91132427414962
50.921549147641407
33.628253908937559
42.168327293333675
103.70112905168189
136.06080944761763
713.71176432907748
34.02723453350864
4.1022889812288543
27.086729953652519
2.6675413674902746
2.4975555888882566
103.82922101584847
7.4607153391308003
34.755449129294171
4.3597361717953724
5.7411866590168872
15.989431601973386
45.39979838874212
2.4622499940840297
6.4243896391024844
66.503024074945188
73.93554205640892
11.13052977279346
3.6842564623258873
9.970486308596179
28.031418638438357
1.3524137909861849
40.905329773450561
11.722703327978142
30.793454814223281
42.716264445127777
10.023429271629675
32.2604908433687
25.495268890918133
36.870098268919158
42.948416145711178
87.963237780170616
228.66898137140336
99.14609739615085
28.749899047688317
9.6221604955623583
1.3599744340314963
54.213639662040983
107.54774204621559
116.10642668163953
299.10289009945313
14.333164188053123
20.479492937168718
144.90879356232853
14.952534926853547
25.976099063048697
268.14942888153365
12.353605117127263
4.5261194600205421
104.66465531746005
91.264814279144346
209.32993996980605
196.45292601547951
4.8121245133353874
1.3877193857904118
50.732953847811913
118.63317892161922
212.52867877725831
37.744725076258661
30.102472737076333
320.66995990736939
0
41.450043800049158
141.12302634351909
405.34735889630423
12.875246596248049
117.61215004335874
8.989886346283587
74.655249731139733
89.566395079601378
37.992597924131267
40.59970140573666
37.33946456340373
142.92878024339251
9.1226071328207876
53.463842507936675
93.289531857664741
57.155318977104947
19.139209149164479
5.491474362928022
85.213352051896422
170.64296869048243
90.453986416822985
57.810668949068265
7.372960869699039
9.6149436361989018
1.8466874955630224
17.646937168660443
153.9106704600498
119.83595362890672
5.0102103823876121
2.6919592875787388
379.30088960385848
13.497202921837413
2.4622499940840297
19.718181528500669
200.66778335500246
93.618235424454824
25.650544306551769
26.344823475312058
65.285854317045036
21.514761065342277
176.51000251353722
1898.8845228215928
91.241365337039667
304.55239441211802
6.3559762863091471
3.4394367369243435
158.85958764031827
187.80205916049374
26.561371443740278
8.6579066833738327
110.31670325702852
21.286646917799406
8.0284995467771658
76.976886653483675
148.32017025573089
97.178360581603513
6.7131231626753793
88.631285428268697
333.40462890608813
27.838269247385249
11.662868510778281
0
71.250153770621324
0.36975704518481445
10.360736100849863
3.8550893718829378
81.56871537961527
54.636551996442606
23.501931410658017
90.446620330135303
57.162094674663756
162.85019570045193
305.87456481270823
6.3232992646324977
59.415850608608686
46.96620517418436
56.660854548950425
815.67531191412809
47.723187876178478
277.02147094885459
328.08621453649835
113.59045446280535
11.709047267226461
33.969900421808461
0.91337926648631118
122.6719121684235
59.978743777996478
7.4910570826031044
12.504247793778784
24.208529334781176
400.11096439619723
263.57636182691419
25.930889244374686
36.89525907988147
254.78377397653864
6.8701380642967935
12.625935148701478
23.783568443866546
3.1598900085018911
5.1518266443375138
0
106.7657106268355
15.783444916417167
30.701284496283378
64.989933394312899
43.087958480027403
31.124284815657507
5.1717605260252606
48.085148256051731
5.3478896982160524
2.1245706782555889
0.082077515896854136
21.63560271729294
52.05707618888124
25.625191640930638
9.7502283238654197
36.202865201875284
4.6266525709075728
3.190573581848541
9.5782910010744899
6.3748960235107051
3.6844534036923839
5.784828944256013
8.236759929716996
6.8725982179251242
41.304826089961779
1.988474061881182
7.5713162902258828
1.2311249970420148
5.0810943769164556
21.54744025859835
30.299927046128118
45.503739922824778
9.0939116262706268
10.369657688283523
7.1259353367634342
14.133227984399353
26.10241649693037
5.0719758481162991
12.085285661455652
0.71346908154778599
0.67508582673649076
4.0925469677627815
7.4541019651006604
184.66399113591771
10.455368082503076
7.4481290123664019
6.2425209403306789
8.8601797622620531
39.991950776061735
6.8910255886512681
5.1607089278752616
15.489599256935447
5.5904672861043938
27.378151462601348
10.801195295658475
23.750967784033804
11.426263577471968
8.4732357558467299
6.8983712423289898
3.4162832569226973
208.74688268456561
12.158393969884502
3.5631646097482141
4.1588660385137723
0
1.8478728267852358
8.4788202961086334
1.2778969181346422
0.035305594804226757
0.070611189608453515
0.035305594804226757
3.0392790323529573
0
4.2057148363157921
30.094936226602595
20.12805459028953
5.7737184871437464
31.539990348561201
147.38714838130392
18.314164375337807
32.84601130120528
14.511066666168237
19.235467348665228
0
# name: SobMax
# type: scalar
7494628.7953938534
# name: Sobst
# type: matrix
# rows: 11
# columns: 1
22.946585412187421
1931.6654643260799
2593.9795924916175
3457.3395622408857
5625.1514737118023
8672.0659466665711
18914.627989173332
47522.6781848803
57483.681267435793
225653.06853980463
7494628.7953938534
# name: X
# type: matrix
# rows: 290
# columns: 11
8 4 2 53 7 76 13 0 1 5 5
4 5 6 71 5 36 13 0 4 0 0
1 0 1 5 5 2 0 0 2 0 0
3 1 1 28 0 24 0 0 0 3 0
7 10 6 54 7 46 2 0 3 2 0
0 2 2 22 7 17 0 0 0 2 1
0 6 11 30 8 88 0 0 11 14 2
5 2 0 78 3 40 6 0 10 9 0
7 0 0 20 0 30 12 0 6 1 15
1 1 1 12 3 13 3 0 1 2 0
8 4 3 33 1 37 8 0 3 6 3
9 5 6 24 8 36 5 0 1 4 14
5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1
1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0
2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0
1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0
2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1
1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5
1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0
3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5
0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0
7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7
3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0
10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3
22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0
13 16 8 64 20 38 10 0 0 20 8
8 0 0 19 0 15 0 0 12 5 12
8 7 7 63 42 121 23 1 12 11 3
6 1 4 33 23 55 4 0 0 8 1
4 2 0 19 0 11 1 0 3 4 10
7 6 0 64 11 45 7 0 0 4 9
4 2 0 72 6 73 41 0 5 6 6
1 1 0 11 1 14 8 0 5 4 2
0 0 0 7 0 0 0 0 2 1 4
0 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0
5 3 2 138 19 181 3 0 22 12 1
6 1 0 21 11 14 3 0 4 5 2
16 7 1 147 24 154 14 0 4 12 3
1 9 7 52 0 23 0 0 0 19 2
1 2 5 14 2 31 10 0 0 5 3
0 0 6 31 11 26 6 0 1 3 11
4 8 0 49 13 91 19 0 12 11 7
2 1 0 40 6 148 2 0 6 8 2
0 23 35 492 139 485 156 0 7 31 1
3 1 0 21 6 26 0 0 1 5 1
2 1 1 4 0 2 0 0 0 0 0
0 6 3 25 1 13 12 0 0 5 0
0 1 0 2 0 1 6 0 1 1 0
1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0
0 10 0 113 17 24 123 0 1 3 0
0 5 1 6 0 3 10 0 0 5 1
0 0 1 31 2 20 4 0 1 0 0
0 0 0 5 2 1 0 0 0 1 0
1 1 0 9 0 0 0 0 0 2 0
1 5 2 14 1 7 13 0 0 6 0
1 4 1 34 5 30 8 0 2 1 1
0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 2 0 7 0 0 0 0 0
1 2 4 38 4 56 0 0 7 6 4
7 1 1 46 3 60 1 0 1 2 6
0 0 0 12 0 5 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0
1 0 3 6 3 7 1 0 2 1 1
0 1 0 28 1 14 0 0 3 2 1
0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
7 1 1 23 8 32 5 0 3 5 3
2 3 1 6 0 10 3 0 3 1 0
0 1 2 28 4 16 6 0 0 1 1
17 1 0 37 1 24 8 0 2 8 5
3 0 0 12 1 3 0 0 1 1 0
7 4 2 35 4 12 2 0 0 3 0
6 0 0 18 0 18 9 0 0 1 1
4 2 1 14 0 37 5 0 4 2 2
28 4 5 41 1 21 4 0 2 2 2
4 3 2 55 1 71 5 0 8 8 4
58 18 9 151 24 169 5 0 3 22 11
3 11 8 68 5 73 6 0 2 7 14
4 3 7 26 7 13 7 0 0 2 3
3 0 1 11 2 3 0 0 0 0 0
1 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0
9 7 10 60 13 17 0 0 2 6 4
19 22 2 82 2 72 1 0 6 19 23
22 3 2 56 17 102 10 0 1 6 0
43 5 19 160 40 247 37 0 8 36 22
0 1 0 9 2 11 1 0 0 1 0
2 1 4 30 7 0 0 0 0 0 0
65 8 14 103 10 98 31 0 2 7 5
2 2 2 13 4 7 2 0 0 5 4
1 0 0 40 2 1 1 0 0 0 0
21 11 14 128 49 236 9 0 2 11 4
13 0 0 6 0 11 1 0 0 0 0
0 0 0 6 0 1 1 0 0 0 0
9 9 1 87 21 60 4 0 3 5 16
1 6 1 51 27 71 6 0 0 1 0
23 5 1 154 52 131 31 3 5 15 19
8 3 15 113 23 157 27 0 15 25 7
2 0 0 2 2 4 0 0 1 1 0
1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
18 9 2 45 8 25 7 0 9 10 5
2 6 7 61 15 102 10 0 1 10 1
42 9 9 96 65 179 31 0 8 5 0
18 8 0 56 5 0 0 0 0 15 9
7 1 1 36 0 10 0 0 0 3 3
26 12 37 200 44 244 20 0 8 25 14
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 32 4 28 1 0 1 0 0
14 6 6 75 9 123 0 0 5 15 5
21 7 7 273 87 275 105 0 3 32 6
1 0 0 3 2 14 2 0 0 0 0
7 7 4 110 15 59 12 0 5 13 0
4 0 1 9 0 4 1 0 0 1 9
3 5 8 64 7 41 18 0 6 12 4
7 0 2 58 36 59 12 0 0 2 2
3 1 1 34 8 19 6 0 3 4 3
3 3 1 25 4 32 3 0 1 1 0
1 3 1 25 0 29 0 0 0 6 0
6 26 12 127 5 75 45 0 21 24 8
0 0 0 3 1 9 4 0 1 0 0
5 2 5 23 3 50 9 0 0 6 0
3 10 0 115 15 21 20 0 0 15 0
3 2 2 55 6 29 0 0 5 0 5
3 3 1 16 2 11 0 0 4 5 2
0 1 0 6 1 2 0 0 0 0 2
17 2 2 56 1 62 35 0 3 10 1
34 15 8 129 22 105 47 0 17 18 20
7 5 0 94 10 39 7 0 2 4 0
10 6 2 47 17 31 9 0 0 5 1
5 0 0 3 0 7 2 0 0 0 0
8 2 1 6 1 7 1 0 0 0 0
0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 16 0 10 1 0 3 3 3
5 6 6 138 36 78 9 0 2 17 5
12 3 9 68 21 96 5 0 0 9 7
1 0 0 2 0 5 0 0 0 1 0
1 0 0 2 0 1 7 0 0 0 1
11 21 9 271 106 243 41 0 4 31 2
7 1 1 8 2 10 3 0 2 0 3
0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0
5 2 1 14 1 13 10 3 0 0 0
18 11 10 108 13 171 18 0 3 25 7
14 1 2 30 30 88 19 0 2 8 3
7 3 1 33 0 6 5 0 0 0 0
7 1 4 22 6 14 1 0 0 6 5
24 1 3 54 11 37 6 0 6 3 12
12 2 0 7 13 18 2 0 1 1 0
13 10 14 98 43 137 21 0 5 17 4
43 101 111 1025 615 1482 97 0 14 89 5
10 3 0 76 25 50 3 0 7 9 6
10 10 26 162 43 258 4 0 23 17 22
1 1 0 2 0 6 4 0 0 4 0
0 0 0 3 0 2 0 0 0 2 0
14 2 5 102 26 115 35 0 0 14 0
2 7 7 109 11 156 9 2 6 19 14
3 0 1 22 2 16 0 0 2 9 1
0 0 1 10 1 3 0 0 0 0 0
8 5 6 131 3 31 54 0 0 2 0
9 2 0 17 0 11 18 0 0 3 23
1 0 0 7 0 5 0 0 0 0 0
12 6 7 64 26 40 0 0 6 9 6
7 3 1 81 3 130 8 0 5 10 3
4 1 1 87 2 55 19 0 0 9 1
0 1 3 7 0 3 0 0 0 0 0
30 6 2 60 12 62 12 0 0 8 2
4 29 11 219 79 231 51 0 15 32 6
0 13 0 32 0 7 8 0 0 27 0
0 1 1 9 2 7 4 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 2 3 66 2 40 1 0 3 4 0
1 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0
1 0 0 10 2 5 0 0 0 0 0
0 0 1 5 3 0 0 0 0 0 0
11 7 5 70 13 44 2 0 15 24 3
8 4 7 52 0 28 7 0 2 8 0
1 4 3 13 0 19 9 0 3 3 2
10 3 1 79 14 49 5 0 6 7 44
0 4 1 24 0 56 5 0 0 6 3
2 2 10 113 5 121 23 0 0 1 0
14 15 9 241 42 194 11 0 9 23 9
0 1 0 5 0 4 2 0 0 1 0
0 0 1 59 7 27 14 0 0 1 3
4 3 1 40 4 27 9 0 2 3 4
1 2 4 24 6 50 30 0 4 5 1
8 14 22 610 130 537 78 0 13 48 20
0 1 0 57 11 13 0 0 9 3 0
4 10 6 188 61 193 25 0 3 14 5
8 8 10 134 37 314 22 0 19 21 23
9 13 4 100 3 66 8 0 2 12 2
3 1 0 10 1 7 0 0 0 0 0
0 7 5 29 0 19 7 0 8 12 1
5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
14 7 2 77 25 89 22 0 0 10 0
1 3 0 48 7 38 4 0 3 2 0
0 2 3 11 0 0 5 0 0 0 0
8 0 1 6 0 9 15 0 0 6 3
1 1 1 26 1 8 20 0 0 0 1
10 19 23 298 40 264 84 0 18 19 32
8 5 3 103 88 231 75 0 2 6 20
2 4 0 14 2 21 10 0 1 2 0
1 0 0 9 1 41 6 0 1 4 2
8 15 21 127 131 178 82 0 39 51 2
6 0 0 2 0 7 2 0 1 1 0
1 0 0 8 0 10 0 0 0 5 0
0 0 1 28 4 7 1 0 2 4 0
1 1 0 5 0 0 0 0 0 0 0
5 0 0 6 2 1 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6 5 3 97 5 59 12 0 4 9 1
3 2 0 9 1 12 10 0 0 0 0
3 3 3 26 9 13 24 0 0 4 0
0 11 7 58 13 27 52 1 1 6 1
0 0 4 27 2 34 4 0 0 5 3
0 1 0 24 2 21 0 0 4 4 2
3 0 0 8 0 0 0 0 4 0 4
5 4 0 48 5 21 8 0 5 10 2
0 0 0 5 0 3 0 0 0 1 0
1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 0 32 0 2 2 0 0 3 0
0 0 2 30 0 45 1 0 0 4 0
7 5 8 27 0 10 3 0 0 8 0
0 4 6 11 0 3 3 0 0 0 0
0 3 2 32 1 19 18 0 0 5 0
1 0 0 2 4 3 0 0 0 3 0
0 0 0 4 3 0 0 0 0 0 0
0 2 0 15 0 0 2 0 0 1 0
0 1 1 8 4 0 4 0 0 0 0
0 0 0 2 1 3 0 0 0 0 0
0 0 5 9 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 2 1 9 1 0 0 0 0
0 0 1 2 1 7 2 0 0 0 0
1 0 2 60 1 5 2 0 0 2 0
1 0 0 0 0 2 5 0 0 0 0
0 2 0 10 0 1 3 0 0 5 0
0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 7 0 1 0 0 0 0 0
0 1 0 20 0 12 3 0 0 1 0
5 1 4 28 0 15 15 0 0 2 2
0 8 3 39 2 27 0 0 0 10 0
0 0 0 4 0 9 0 0 0 0 0
1 0 0 14 1 2 0 0 0 0 0
0 0 0 2 0 8 0 0 0 0 0
0 1 3 12 0 8 5 0 0 3 0
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
# name: XX
# type: matrix
# rows: 290
# columns: 15
197 1371712 8 4 2 53 7 76 13 0 1 5 5 87 96
198 738196 4 5 6 71 5 36 13 0 4 0 0 40 33
199 241668 1 0 1 5 5 2 0 0 2 0 0 11 6
200 619902 3 1 1 28 0 24 0 0 0 3 0 16 14
201 1755285 7 10 6 54 7 46 2 0 3 2 0 168 41
202 572153 0 2 2 22 7 17 0 0 0 2 1 18 10
203 1432218 0 6 11 30 8 88 0 0 11 14 2 87 101
204 1327737 5 2 0 78 3 40 6 0 10 9 0 53 33
205 490799 7 0 0 20 0 30 12 0 6 1 15 20 27
206 634718 1 1 1 12 3 13 3 0 1 2 0 41 11
207 741570 8 4 3 33 1 37 8 0 3 6 3 65 44
208 1287379 9 5 6 24 8 36 5 0 1 4 14 94 42
209 824966 5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1 49 32
210 210602 1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0 8 0
211 3175504 2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0 121 70
212 129579 1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0 0 5
213 5232215 2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1 194 129
214 248566 1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5 10 20
216 143651 1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 7 15
217 2243345 3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5 43 45
218 133241 0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0 13 1
219 1415682 7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7 88 38
220 287597 3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0 14 10
221 3009664 10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3 76 31
222 4287692 22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0 42 24
223 2551213 13 16 8 64 20 38 10 0 0 20 8 68 46
224 2737399 8 0 0 19 0 15 0 0 12 5 12 29 41
225 3980955 8 7 7 63 42 121 23 1 12 11 3 117 111
226 2897848 6 1 4 33 23 55 4 0 0 8 1 58 53
227 3914044 4 2 0 19 0 11 1 0 3 4 10 57 58
228 3035127 7 6 0 64 11 45 7 0 0 4 9 73 60
229 1142702 4 2 0 72 6 73 41 0 5 6 6 20 25
230 1054901 1 1 0 11 1 14 8 0 5 4 2 30 28
231 141172 0 0 0 7 0 0 0 0 2 1 4 12 29
232 161553 0 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0 2 0
233 3334110 5 3 2 138 19 181 3 0 22 12 1 88 109
234 1321197 6 1 0 21 11 14 3 0 4 5 2 49 69
235 4578201 16 7 1 147 24 154 14 0 4 12 3 79 201
236 565962 1 9 7 52 0 23 0 0 0 19 2 25 6
237 602713 1 2 5 14 2 31 10 0 0 5 3 26 23
238 1484908 0 0 6 31 11 26 6 0 1 3 11 46 40
239 1751217 4 8 0 49 13 91 19 0 12 11 7 153 68
240 1775700 2 1 0 40 6 148 2 0 6 8 2 90 55
241 11198204 0 23 35 492 139 485 156 0 7 31 1 333 256
242 495785 3 1 0 21 6 26 0 0 1 5 1 32 7
245 159257 2 1 1 4 0 2 0 0 0 0 0 6 1
246 707081 0 6 3 25 1 13 12 0 0 5 0 35 15
247 292173 0 1 0 2 0 1 6 0 1 1 0 7 2
248 51146 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 3 2
252 2758049 0 10 0 113 17 24 123 0 1 3 0 107 126
253 98919 0 5 1 6 0 3 10 0 0 5 1 7 5
256 860583 0 0 1 31 2 20 4 0 1 0 0 24 9
257 637159 0 0 0 5 2 1 0 0 0 1 0 25 0
258 214040 1 1 0 9 0 0 0 0 0 2 0 10 7
259 523257 1 5 2 14 1 7 13 0 0 6 0 17 17
261 2131837 1 4 1 34 5 30 8 0 2 1 1 60 54
264 110663 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 4 1
267 198423 1 0 0 2 0 7 0 0 0 0 0 5 10
268 1017492 1 2 4 38 4 56 0 0 7 6 4 37 40
273 2852939 7 1 1 46 3 60 1 0 1 2 6 42 14
275 76889 0 0 0 12 0 5 0 0 0 1 0 0 8
296 176531 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 7 2
304 320147 1 0 3 6 3 7 1 0 2 1 1 15 17
305 661531 0 1 0 28 1 14 0 0 3 2 1 33 25
311 86120 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 4 0
318 689689 7 1 1 23 8 32 5 0 3 5 3 23 31
322 537726 2 3 1 6 0 10 3 0 3 1 0 14 0
325 1323408 0 1 2 28 4 16 6 0 0 1 1 38 5
326 2567000 17 1 0 37 1 24 8 0 2 8 5 136 45
329 624671 3 0 0 12 1 3 0 0 1 1 0 20 11
330 1059839 7 4 2 35 4 12 2 0 0 3 0 26 29
334 591387 6 0 0 18 0 18 9 0 0 1 1 18 14
335 3796540 4 2 1 14 0 37 5 0 4 2 2 44 79
336 5984681 28 4 5 41 1 21 4 0 2 2 2 119 46
339 1868271 4 3 2 55 1 71 5 0 8 8 4 79 95
340 15285000 58 18 9 151 24 169 5 0 3 22 11 293 125
341 1893406 3 11 8 68 5 73 6 0 2 7 14 99 59
342 4576672 4 3 7 26 7 13 7 0 0 2 3 75 30
343 300922 3 0 1 11 2 3 0 0 0 0 0 5 11
346 94560 1 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 5 1
347 2468647 9 7 10 60 13 17 0 0 2 6 4 120 53
348 7543881 19 22 2 82 2 72 1 0 6 19 23 220 71
349 5728117 22 3 2 56 17 102 10 0 1 6 0 164 93
352 11007125 43 5 19 160 40 247 37 0 8 36 22 210 212
356 2984217 0 1 0 9 2 11 1 0 0 1 0 62 13
357 743980 2 1 4 30 7 0 0 0 0 0 0 20 11
362 21092691 65 8 14 103 10 98 31 0 2 7 5 457 163
365 1130876 2 2 2 13 4 7 2 0 0 5 4 32 37
366 2251091 1 0 0 40 2 1 1 0 0 0 0 53 22
371 12010036 21 11 14 128 49 236 9 0 2 11 4 252 303
372 2057017 13 0 0 6 0 11 1 0 0 0 0 75 12
373 198381 0 0 0 6 0 1 1 0 0 0 0 5 3
376 7864853 9 9 1 87 21 60 4 0 3 5 16 146 94
377 6028430 1 6 1 51 27 71 6 0 0 1 0 86 87
379 9483684 23 5 1 154 52 131 31 3 5 15 19 283 166
381 3228776 8 3 15 113 23 157 27 0 15 25 7 174 197
383 892834 2 0 0 2 2 4 0 0 1 1 0 15 8
387 711119 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0
388 3011004 18 9 2 45 8 25 7 0 9 10 5 90 89
389 7793747 2 6 7 61 15 102 10 0 1 10 1 99 44
391 8286271 42 9 9 96 65 179 31 0 8 5 0 254 104
392 785170 18 8 0 56 5 0 0 0 0 15 9 47 0
393 1634901 7 1 1 36 0 10 0 0 0 3 3 17 16
394 16897379 26 12 37 200 44 244 20 0 8 25 14 334 252
395 971100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
399 1493706 1 0 0 32 4 28 1 0 1 0 0 59 21
410 2465291 14 6 6 75 9 123 0 0 5 15 5 144 90
412 11807167 21 7 7 273 87 275 105 0 3 32 6 222 252
413 1000000 1 0 0 3 2 14 2 0 0 0 0 3 2
414 2592948 7 7 4 110 15 59 12 0 5 13 0 104 61
441 341880 4 0 1 9 0 4 1 0 0 1 9 5 9
446 2132880 3 5 8 64 7 41 18 0 6 12 4 103 94
448 2450081 7 0 2 58 36 59 12 0 0 2 2 76 58
451 1099241 3 1 1 34 8 19 6 0 3 4 3 40 11
456 2245633 3 3 1 25 4 32 3 0 1 1 0 27 24
465 62302 1 3 1 25 0 29 0 0 0 6 0 15 2
466 2197989 6 26 12 127 5 75 45 0 21 24 8 157 94
467 134495 0 0 0 3 1 9 4 0 1 0 0 34 28
472 3380567 5 2 5 23 3 50 9 0 0 6 0 59 52
476 688452 3 10 0 115 15 21 20 0 0 15 0 54 31
477 1110085 3 2 2 55 6 29 0 0 5 0 5 55 51
484 536474 3 3 1 16 2 11 0 0 4 5 2 21 11
1001 175751 0 1 0 6 1 2 0 0 0 0 2 8 7
1002 2146592 17 2 2 56 1 62 35 0 3 10 1 66 33
1004 4743641 34 15 8 129 22 105 47 0 17 18 20 161 138
1017 1800656 7 5 0 94 10 39 7 0 2 4 0 59 57
1030 2497501 10 6 2 47 17 31 9 0 0 5 1 50 33
1034 1196952 5 0 0 3 0 7 2 0 0 0 0 15 14
1035 2410906 8 2 1 6 1 7 1 0 0 0 0 42 33
1037 667178 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 16 0
1038 632720 0 0 1 16 0 10 1 0 3 3 3 12 16
1039 8455933 5 6 6 138 36 78 9 0 2 17 5 205 82
1041 6651020 12 3 9 68 21 96 5 0 0 9 7 110 81
1044 126519 1 0 0 2 0 5 0 0 0 1 0 7 1
1 135525 1 0 0 2 0 1 7 0 0 0 1 6 13
2 16949495 11 21 9 271 106 243 41 0 4 31 2 173 176
3 722529 7 1 1 8 2 10 3 0 2 0 3 22 24
4 203116 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 5 2
6 1304816 5 2 1 14 1 13 10 3 0 0 0 22 37
7 5865578 18 11 10 108 13 171 18 0 3 25 7 188 113
8 1781942 14 1 2 30 30 88 19 0 2 8 3 88 59
9 1587342 7 3 1 33 0 6 5 0 0 0 0 54 6
10 1337423 7 1 4 22 6 14 1 0 0 6 5 135 15
11 10016498 24 1 3 54 11 37 6 0 6 3 12 65 55
12 839898 12 2 0 7 13 18 2 0 1 1 0 40 22
13 10471711 13 10 14 98 43 137 21 0 5 17 4 176 150
14 39213066 43 101 111 1025 615 1482 97 0 14 89 5 1061 887
15 2632303 10 3 0 76 25 50 3 0 7 9 6 93 35
16 6865706 10 10 26 162 43 258 4 0 23 17 22 297 159
17 251064 1 1 0 2 0 6 4 0 0 4 0 6 5
18 152837 0 0 0 3 0 2 0 0 0 2 0 0 6
19 6560198 14 2 5 102 26 115 35 0 0 14 0 146 190
20 3663138 2 7 7 109 11 156 9 2 6 19 14 143 132
21 795723 3 0 1 22 2 16 0 0 2 9 1 15 5
22 471773 0 0 1 10 1 3 0 0 0 0 0 13 8
23 4913203 8 5 6 131 3 31 54 0 0 2 0 116 59
26 264785 9 2 0 17 0 11 18 0 0 3 23 24 63
28 162597 1 0 0 7 0 5 0 0 0 0 0 4 2
29 4604156 12 6 7 64 26 40 0 0 6 9 6 97 51
33 4250016 7 3 1 81 3 130 8 0 5 10 3 125 129
34 1079712 4 1 1 87 2 55 19 0 0 9 1 48 40
35 60347 0 1 3 7 0 3 0 0 0 0 0 3 1
36 1859152 30 6 2 60 12 62 12 0 0 8 2 118 158
37 5409103 4 29 11 219 79 231 51 0 15 32 6 254 171
38 876190 0 13 0 32 0 7 8 0 0 27 0 23 18
40 834957 0 1 1 9 2 7 4 0 0 0 0 12 0
41 450000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2
42 1395064 1 2 3 66 2 40 1 0 3 4 0 57 48
43 1190526 1 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 22 4
44 1273253 1 0 0 10 2 5 0 0 0 0 0 16 47
45 108240 0 0 1 5 3 0 0 0 0 0 0 8 0
51 2807918 11 7 5 70 13 44 2 0 15 24 3 81 60
52 773587 8 4 7 52 0 28 7 0 2 8 0 22 17
53 776914 1 4 3 13 0 19 9 0 3 3 2 35 66
54 1910451 10 3 1 79 14 49 5 0 6 7 44 80 65
55 1903549 0 4 1 24 0 56 5 0 0 6 3 47 48
56 611092 2 2 10 113 5 121 23 0 0 1 0 56 42
57 5227534 14 15 9 241 42 194 11 0 9 23 9 175 190
58 532151 0 1 0 5 0 4 2 0 0 1 0 11 1
59 2196976 0 0 1 59 7 27 14 0 0 1 3 47 16
60 746895 4 3 1 40 4 27 9 0 2 3 4 55 70
62 1342348 1 2 4 24 6 50 30 0 4 5 1 33 42
63 19967480 8 14 22 610 130 537 78 0 13 48 20 368 354
64 1707116 0 1 0 57 11 13 0 0 9 3 0 55 36
65 3018069 4 10 6 188 61 193 25 0 3 14 5 83 124
66 17026733 8 8 10 134 37 314 22 0 19 21 23 246 388
67 1861938 9 13 4 100 3 66 8 0 2 12 2 64 48
68 442320 3 1 0 10 1 7 0 0 0 0 0 10 6
69 1006925 0 7 5 29 0 19 7 0 8 12 1 39 36
71 110943 5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 16 0
72 3228483 14 7 2 77 25 89 22 0 0 10 0 71 87
73 694093 1 3 0 48 7 38 4 0 3 2 0 19 35
74 334602 0 2 3 11 0 0 5 0 0 0 0 3 0
75 373907 8 0 1 6 0 9 15 0 0 6 3 8 15
76 3329922 1 1 1 26 1 8 20 0 0 0 1 108 71
77 8277533 10 19 23 298 40 264 84 0 18 19 32 381 281
78 5503679 8 5 3 103 88 231 75 0 2 6 20 118 186
79 431787 2 4 0 14 2 21 10 0 1 2 0 11 10
80 760800 1 0 0 9 1 41 6 0 1 4 2 25 27
81 2526108 8 15 21 127 131 178 82 0 39 51 2 143 118
82 1405297 6 0 0 2 0 7 2 0 1 1 0 17 16
84 166145 1 0 0 8 0 10 0 0 0 5 0 6 6
85 1642765 0 0 1 28 4 7 1 0 2 4 0 71 47
86 800356 1 1 0 5 0 0 0 0 0 0 0 10 0
87 1703477 5 0 0 6 2 1 0 0 0 1 0 12 12
88 2090000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19 0
89 2066322 6 5 3 97 5 59 12 0 4 9 1 79 105
90 481594 3 2 0 9 1 12 10 0 0 0 0 22 10
91 1797378 3 3 3 26 9 13 24 0 0 4 0 57 36
92 1086029 0 11 7 58 13 27 52 1 1 6 1 66 54
93 1940821 0 0 4 27 2 34 4 0 0 5 3 46 52
94 1434497 0 1 0 24 2 21 0 0 4 4 2 59 47
95 1144668 3 0 0 8 0 0 0 0 4 0 4 17 6
96 1538784 5 4 0 48 5 21 8 0 5 10 2 56 24
97 186414 0 0 0 5 0 3 0 0 0 1 0 9 0
99 490000 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 2 15
100 400000 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0
101 230641 0 2 0 32 0 2 2 0 0 3 0 18 46
102 1523428 0 0 2 30 0 45 1 0 0 4 0 31 10
103 1202696 7 5 8 27 0 10 3 0 0 8 0 27 9
104 400000 0 4 6 11 0 3 3 0 0 0 0 3 0
105 718698 0 3 2 32 1 19 18 0 0 5 0 12 26
107 541299 1 0 0 2 4 3 0 0 0 3 0 9 0
108 115000 0 0 0 4 3 0 0 0 0 0 0 3 16
109 57500 0 2 0 15 0 0 2 0 0 1 0 9 0
110 95170 0 1 1 8 4 0 4 0 0 0 0 0 1
111 116162 0 0 0 2 1 3 0 0 0 0 0 4 2
112 94129 0 0 5 9 0 0 0 0 0 0 0 3 0
113 119805 1 0 0 2 1 9 1 0 0 0 0 6 3
114 162150 0 0 1 2 1 7 2 0 0 0 0 7 7
115 650719 1 0 2 60 1 5 2 0 0 2 0 33 4
116 155276 1 0 0 0 0 2 5 0 0 0 0 4 2
118 493349 0 2 0 10 0 1 3 0 0 5 0 15 3
119 215224 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 5 10
120 162219 1 0 0 7 0 1 0 0 0 0 0 5 0
121 151336 0 1 0 20 0 12 3 0 0 1 0 4 1
122 151666 5 1 4 28 0 15 15 0 0 2 2 8 20
123 782215 0 8 3 39 2 27 0 0 0 10 0 25 6
124 69000 0 0 0 4 0 9 0 0 0 0 0 8 12
132 306831 1 0 0 14 1 2 0 0 0 0 0 10 0
133 90000 0 0 0 2 0 8 0 0 0 0 0 4 2
134 149793 0 1 3 12 0 8 5 0 0 3 0 8 3
135 1693052 2 10 7 26 2 11 2 0 0 7 1 54 16
136 70725 1 0 0 1 0 6 0 0 0 0 0 7 10
137 471801 0 0 0 10 0 8 0 0 0 0 2 16 4
138 176110 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 4 5
139 100000 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 3 2
140 68945 1 0 0 3 0 3 0 0 0 0 0 7 0
141 237258 1 4 0 11 0 0 4 0 0 1 1 12 8
142 8734312 21 9 12 189 6 84 28 0 0 9 0 182 110
143 347218 2 0 0 8 1 7 0 0 0 1 0 9 6
144 258221 0 0 0 7 0 4 2 0 0 0 0 10 0
146 399670 0 3 0 9 0 0 4 0 0 3 0 18 0
147 194522 2 0 0 7 0 6 0 0 0 1 0 9 20
148 1049001 0 4 1 47 29 4 5 0 0 6 0 62 9
149 150222 1 0 0 6 0 4 1 0 0 2 0 5 5
150 187170 0 3 0 8 0 0 1 0 0 0 0 6 0
151 277057 2 0 0 8 0 14 0 0 0 3 0 11 2
152 263638 0 0 0 3 0 5 0 0 0 1 0 4 2
153 539572 0 1 5 39 2 3 4 0 0 0 0 9 0
154 183366 0 0 1 17 0 0 3 0 0 0 0 13 0
162 322640 3 1 0 19 0 15 7 0 0 3 0 11 6
166 196662 1 0 0 18 0 0 2 0 0 2 0 14 15
167 163194 0 1 0 13 0 0 3 0 0 2 1 10 15
168 69685 1 5 4 9 0 0 6 0 0 3 8 6 8
170 130280 0 0 0 3 0 2 1 0 0 0 0 3 0
171 1892476 9 11 2 161 9 139 34 0 0 13 4 69 67
172 351024 0 2 3 8 3 8 2 0 0 3 0 9 1
173 500000 0 0 0 3 1 2 0 0 0 0 0 14 3
174 593558 5 1 0 0 0 5 2 0 0 1 0 6 5
175 1000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 0
176 87835 1 0 0 2 2 0 1 0 0 0 0 4 1
177 435995 2 4 2 8 0 4 2 0 0 1 0 21 11
178 2000000 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 1
179 200000 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
180 500000 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0
181 1000000 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0
182 350000 0 1 0 2 0 2 3 0 0 0 0 5 7
183 400000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 5
184 187751 1 0 0 5 1 0 7 0 0 3 0 10 3
185 253915 0 6 7 45 0 2 0 0 0 5 0 58 220
186 300401 0 2 0 11 0 18 0 0 0 0 0 8 0
187 325786 0 0 0 3 1 5 0 0 0 0 0 11 5
188 5621997 8 4 0 24 5 20 0 0 1 2 12 58 37
189 2120690 1 13 7 134 23 76 15 0 0 15 0 67 260
190 585116 2 2 1 14 2 12 1 0 0 1 0 22 5
191 2001772 1 7 2 26 3 21 0 0 0 3 0 54 3
192 1061772 1 1 1 10 0 11 0 0 0 2 0 25 12
193 135386 1 2 6 19 2 9 0 0 0 0 0 3 0
194 500000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
# name: ans
# type: matrix
# rows: 1
# columns: 2
290 15
# name: lambda
# type: diagonal matrix
# rows: 11
# columns: 11
22.946585412187421
1931.6654643260799
2593.9795924916175
3457.3395622408857
5625.1514737118023
8672.0659466665711
18914.627989173332
47522.6781848803
57483.681267435793
225653.06853980463
7494628.7953938534
# name: vect
# type: matrix
# rows: 11
# columns: 11
0.001392810422550717 0.037187381347874138 -0.065276210391403036 0.11401592699694482 -0.057482252273087286 -0.43368899391332477 -0.8617370695793013 0.018077508393512427 -0.20942328673520219 0.04406834781729866 0.035305594804226757
-0.00080997965313001584 0.60908800831578724 0.38180665310528733 -0.56588395885253784 -0.26231179752889189 0.22396195139661562 -0.18893568701613578 -0.026534997984712264 0.07359852054049984 0.006211058349064877 0.046771921092627386
-0.0075395729093805366 -0.45899544783231888 -0.5215316615485539 -0.67232668906122506 -0.19752213456241605 0.094376523806025736 -0.11098036666249886 -0.0037696616615502101 0.029602477651318463 -0.041501535314358344 0.048953291513389265
-0.00015197372585537322 -0.0023868413299198833 -0.039383896728816099 0.020470931032591368 0.029084893240712412 -0.04287850578243544 0.039810057651133685 -0.25705259607884912 0.17314674927411106 0.72026506792286382 0.61556249852100742
0.0010984696390625669 -0.021295818804360569 -0.017772378560478416 0.1018923103268666 0.15146937545309533 0.029246114632324443 -0.22268033972341814 0.093731562137041924 0.84202992189556602 -0.37245546490671322 0.24277452925483708
4.634115630557653e-05 0.024446209810118007 0.034513808847537839 0.0068265924193010941 -0.028772508722239187 -0.036347064631517365 0.12359571477172455 0.055570948693301321 -0.40806017173503228 -0.51786933384306577 0.73685129246517744
0.0011860028016074449 0.0042558464030599888 0.023495928427698789 -0.048185148380062458 -0.015672782378184535 -0.058141787313936176 0.058107909891642787 0.95701402990701101 0.0052365196161915139 0.25496118410044 0.095893176429320104
-0.99993653486432243 0.00056339645553188616 0.0065197820100834202 0.004046982474121206 0.0075475146800696473 0.0012607778742422962 -0.0023724195455069081 0.0014644786043862637 -0.0010271031675555136 0.00055851484167292696 0.00016944863048107996
-0.0016282256896621595 0.46825855272148731 -0.65977518401484947 0.26872055666444072 0.028869079286093505 0.49534627142851201 -0.12024546216317963 0.058770979212280944 -0.091452392782732247 0.020458697705750234 0.017910770099051333
0.001700173169473845 -0.42580867393319216 0.33001193867694534 0.28074347877196781 -0.39003516978165265 0.62609930707432293 -0.27487428930116464 0.036415769623522283 -0.059675610198041698 0.053341708222992751 0.05952332821548334
0.0077009678970553349 -0.12368395587829271 0.17350369137338406 -0.224808824018637 0.84320406749777232 0.3287592342776483 -0.22260190597676177 0.018627387946442864 -0.17996764564584086 0.048312774840992258 0.017425168262079013

Просмотреть файл

@@ -1,22 +0,0 @@
XX = load('dan_vuz.txt')
size(XX)
X=XX(:,3:13);
R=corr(X)
[vect,lambda]=eig(X'*X)
Sobst=diag(lambda);
fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst)
fprintf('\n')
SobMax=Sobst(end)
GlComp=vect(:,end)
Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
Res=X*GlComp
fprintf(' Results \n ')
fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ')
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('Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin)

Просмотреть файл

Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat

Двоичный файл не отображается.

Двоичные данные
ТЕМА2/sceens/1.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 35 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/screens/1.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 9.6 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/screens/2.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 9.7 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/screens/3.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 11 KiB