diff --git a/TEMA6/test.md b/TEMA6/test.md
new file mode 100644
index 0000000..7b87016
--- /dev/null
+++ b/TEMA6/test.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+ # Выполнение модульного задания
+Филиппов Даниил Юрьевич, А-01-23
+
+ # Задание
+M2_11
+1)	Запросите у пользователя и введите имя функции из библиотеки math для обработки данных.
+
+2)	Создайте кортеж с 20 случайными равномерно распределенными числами из диапазона значений от 11 до 40.
+
+3)	Напишите инструкцию создания списка, содержащего значения, равные результату вычисления заданной пользователем функции от соответствующих элементов кортежа.
+
+4)	Выведите кортеж и результирующий список в бинарный файл с любым именем.
+
+5)	Рассчитайте среднее значение разностей элементов списка, находящихся на соседних четных и нечетных позициях. Отобразите результат на экране.
+
+ # Выполнение
+ ## 1.
+```py
+>>> import math
+>>> function = input("Введите имя функции из библиотеки math: ")
+Введите имя функции из библиотеки math: sqrt
+>>> if function in dir(math):
+...             print("Функция найдена")
+... else: print("Функция не найдена")
+... 
+Функция найдена
+```
+
+ ## 2.
+```py
+>>> import random
+>>> tpl=tuple(random.randint(11, 40) for x in range(20))
+>>> tpl
+(20, 24, 35, 28, 20, 19, 23, 25, 26, 28, 13, 18, 22, 21, 29, 27, 25, 27, 29, 25)
+```
+
+ ## 3.
+```py
+>>> result = [eval("math." + function + "(" + str(x) + ")") for x in tpl]
+[4.47213595499958, 4.898979485566356, 5.916079783099616, 5.291502622129181, 4.47213595499958, 4.358898943540674, 4.795831523312719, 5.0, 5.0990195135927845, 5.291502622129181, 3.605551275463989, 4.242640687119285, 4.69041575982343, 4.58257569495584, 5.385164807134504, 5.196152422706632, 5.0, 5.196152422706632, 5.385164807134504, 5.0]
+```
+
+ ## 4.
+```py
+>>> import os
+>>> os.chdir('C:\\Users\\danii\\Desktop\\FilippovDY\\python-labs\\TEMA6')
+>>> import pickle
+>>> fp=open('Binar.bin', 'wb')
+>>> pickle.dump(tpl, fp)
+>>> pickle.dump(result, fp)
+>>> fp.close()
+```
+
+ ## 5.
+```py
+>>> spis = [result[i] - result[i+1] for i in range(0, len(result), 2)]
+>>> spis
+[-0.42684353056677615, 0.6245771609704347, 0.11323701145890563, -0.2041684766872809, -0.19248310853639694, -0.6370894116552956, 0.1078400648675899, 0.18901238442787172, -0.19615242270663202, 0.38516480713450374]
+>>> import statistics
+>>> print(statistics.mean(spis))
+-0.023690552129307596
+```
+