Этот коммит содержится в:
Пользователь № 5 аудитории Ж-202
2026-02-12 10:52:30 +03:00
родитель 941974a6b3
Коммит 1120524982
13 изменённых файлов: 1216 добавлений и 0 удалений

229
ТЕМА1/Perem Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,229 @@
# Created by Octave 8.3.0, Thu Feb 12 10:45:38 2026 GMT <unknown@w10prog-24>
# name: A
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 6
-0.065703124391915682 -0.15806434196589991 -0.15851302596819286 0.032463834327438171 1.5708028345531251 0.15454563062455054
-0.6798483456762503 0.24926840284635829 -1.2293840217789744 -0.16063509370718818 -0.18856842177686375 -1.3242368191158815
-0.66561418200452571 1.3205314119041727 -0.81436716045075008 0.28267061271103999 1.2091096300647768 -0.082503186820503172
0.48412422921215698 -1.2915241855836068 0.47120616179572311 1.7955999775445519 0.2314010088870454 0.27354050545372482
# name: B
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.10051227916311722 0.55609832175378926 0.13554559359988294 0.62681449553709279 0.92014490029521867 0.059007355369246284 0.58834479832114661
0.91593793976169557 0.77193524253666423 0.57070130175667388 0.76938593689719503 0.67280053702531128 0.055617821165093173 0.80865950553754773
0.22372373541442825 0.86264152708596864 0.63673593225582203 0.69160702101747984 0.57492058925306888 0.054525791398703727 0.69241118539003466
0.42171728154443389 0.81374766098522233 0.23611866987253705 0.15376126728420658 0.28365815032245423 0.64112673813113041 0.22440532995755758
# name: B1
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.31703671579663645 0.74572000224869206 0.36816517162801121 0.79171617107211645 0.95924183618898662 0.24291429634594644 0.76703637353201615
0.95704646687697226 0.87859845352508115 0.75544774919028901 0.877146474026542 0.82024419353343259 0.23583430871078359 0.89925497248419362
0.47299443486623416 0.9287849735466055 0.79795734989773859 0.83162913670546668 0.75823518070125773 0.23350758317173284 0.83211248361626844
0.64939762976502613 0.90207963117743784 0.48592043574286631 0.39212404578679766 0.53259567245937534 0.80070390165849104 0.47371439703428647
# name: B1D
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 1
0.31703671579663645
0.87859845352508115
0.79795734989773859
0.39212404578679766
# name: B2
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
-2.297475378218929 -0.58681016267882402 -1.9984472111284937 -0.46710464251194705 -0.083224121020034555 -2.8300931755713759 -0.53044211124131257
-0.087806667955094023 -0.25885461520024156 -0.56088932045964424 -0.26216256684347095 -0.39630637212914049 -2.8892516045305854 -0.21237733366252509
-1.4973433123398359 -0.1477560541627751 -0.45140025840812997 -0.36873737337739443 -0.55352335336908631 -2.9090814525806352 -0.36757530129000732
-0.86342013840904186 -0.20610495982880722 -1.443420761894459 -1.8723540918312775 -1.259985461892579 -0.44452812221203097 -1.4943013535766443
# name: B3
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.1003431234259821 0.52787644632909803 0.13513092037303889 0.58656779790897073 0.79568939520334214 0.058973118693219598 0.55498488700481263
0.79313418499708832 0.6975232654557032 0.54022234261636581 0.69569426495467435 0.6231786705663831 0.055589151442400168 0.72336225507079399
0.22186208556889181 0.75956334815072246 0.59457416982169231 0.63777576831052318 0.54376814808142937 0.054498777322328738 0.63839494718973244
0.40932788182045582 0.72686608841070066 0.23393076208733227 0.15315609895246041 0.27986947688208885 0.59809881396503684 0.22252664186406318
# name: BS1
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.10051227916311722 0.55609832175378926 0.13554559359988294 0.15376126728420658 0.28365815032245423 0.054525791398703727 0.22440532995755758
0.22372373541442825 0.77193524253666423 0.23611866987253705 0.62681449553709279 0.57492058925306888 0.055617821165093173 0.58834479832114661
0.42171728154443389 0.81374766098522233 0.57070130175667388 0.69160702101747984 0.67280053702531128 0.059007355369246284 0.69241118539003466
0.91593793976169557 0.86264152708596864 0.63673593225582203 0.76938593689719503 0.92014490029521867 0.64112673813113041 0.80865950553754773
# name: BS2
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.10051227916311722 0.55609832175378926 0.13554559359988294 0.62681449553709279 0.92014490029521867 0.059007355369246284 0.58834479832114661
0.91593793976169557 0.77193524253666423 0.57070130175667388 0.76938593689719503 0.67280053702531128 0.055617821165093173 0.80865950553754773
0.42171728154443389 0.81374766098522233 0.23611866987253705 0.15376126728420658 0.28365815032245423 0.64112673813113041 0.22440532995755758
0.22372373541442825 0.86264152708596864 0.63673593225582203 0.69160702101747984 0.57492058925306888 0.054525791398703727 0.69241118539003466
# name: C
# type: double_range
# base, limit, increment
4 27 1
# name: D
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.66113834047388054 0.38519831974871721 -0.23201215571012612 -0.12022729731362072 0.2802637079904628 0.1122852399560899 0.33054026411682208
0.90569904805842194 0.71918843614188988 -0.66564593462136123 0.24733636025729661 0.13964744335947993 -1.3620331583782825 -0.24436134135682702
0.19905540831246141 -0.46559974326449521 -0.47687604230736252 -0.32877691291414801 -0.43543271864002064 0.014564082487751146 0.20973945239353842
-0.056181170277331147 0.63165752811819242 -0.0031077074114842758 -0.96724686092304901 1.7544416863798018 1.6365858932330963 0.058701645344441743
# name: D1
# type: scalar
-0.43543271864002064
# name: D2
# type: matrix
# rows: 1
# columns: 4
-0.32877691291414801 -0.43543271864002064 0.014564082487751146 0.20973945239353842
# name: D3
# type: matrix
# rows: 2
# columns: 3
-0.66564593462136123 0.24733636025729661 0.13964744335947993
-0.47687604230736252 -0.32877691291414801 -0.43543271864002064
# name: D4
# type: matrix
# rows: 1
# columns: 5
-0.96724686092304901 0.2802637079904628 0.13964744335947993 -0.43543271864002064 1.7544416863798018
# name: D5
# type: matrix
# rows: 2
# columns: 3
0.19905540831246141 -0.47687604230736252 0.014564082487751146
-0.056181170277331147 -0.0031077074114842758 1.6365858932330963
# name: DB
# type: diagonal matrix
# rows: 4
# columns: 4
0.31703671579663645
0.87859845352508115
0.79795734989773859
0.39212404578679766
# name: Dsum
# type: scalar
0
# name: Dsum2
# type: scalar
0
# name: FF
# type: matrix
# rows: 2
# columns: 4
1 1 1 1
1 1 1 1
# 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: 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
0.77549257357893198 0.17372787592316996 -0.44930225213045877 -0.15356653198484799
0.17372787592316996 0.38407547046056439 -0.19261401980060658 0.059240309476692572
-0.44930225213045877 -0.19261401980060658 0.54098937486005005 0.141043455303097
-0.15356653198484799 0.059240309476692572 0.141043455303097 0.26155392557923279
# name: dt
# type: scalar
79.875773874075406
# name: elem
# type: scalar
28
# name: i
# type: scalar
1
# name: k
# type: scalar
7
# name: nm
# type: matrix
# rows: 1
# columns: 2
4 7

5
ТЕМА1/Prog1.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])

630
ТЕМА1/report.md Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,630 @@
# Отчет по теме 1
Клименченко Иван, 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 =
-0.2627 -1.5135 1.0131 -1.0967 -0.6512 0.1109
-0.2312 0.8284 0.2978 -1.8087 0.3552 -1.0800
1.1199 0.8738 -0.9543 -0.6367 2.3166 2.8992
1.2220 0.5852 -0.7575 -0.9225 -1.0620 -1.9204
```
Создал матрицу B с размерами 4x7, со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1:
```matlab
>> B =
9.8683e-01 5.4813e-02 4.4655e-04 9.7877e-01 8.1614e-01 2.6225e-01 8.3845e-01
1.2406e-01 5.7536e-01 5.1035e-01 8.9276e-01 9.1942e-01 3.4387e-01 8.3508e-02
5.3247e-01 8.1406e-01 3.9340e-02 6.8435e-01 5.6700e-01 5.7863e-01 2.0870e-01
3.7277e-01 7.7312e-01 4.3533e-01 7.7234e-01 5.2089e-01 3.2629e-01 7.6596e-01
```
Создал вектор C с целыми числами от 4 до 27:
```matlab
>> 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
```
Создал вектор-строку L с 2 комплексными элементами:
```matlab
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 =
0.763907 -0.707394 0.246248 -1.989562 0.239032 0.803356
1.708982 1.557434 -1.135610 -2.332250 1.233447 0.260085
0.457931 0.711236 -0.214877 -1.350198 -0.190194 -1.273128
1.246681 0.308146 0.019386 -3.836352 0.444831 -0.354784
0.844570 0.326688 0.165011 -3.399539 0.555408 -0.258938
0.898331 0.584501 -0.431238 -1.578960 0.945284 0.708676
0.930138 -0.569234 0.094963 -1.910080 -0.846337 -0.863086
>>
```
Создал матрицы путем горизонтального соединения матриц A и B:
```matlab
>> F=[A,B]
F =
Columns 1 through 10:
-2.6269e-01 -1.5135e+00 1.0131e+00 -1.0967e+00 -6.5123e-01 1.1094e-01 9.8683e-01 5.4813e-02 4.4655e-04 9.7877e-01
-2.3115e-01 8.2841e-01 2.9780e-01 -1.8087e+00 3.5521e-01 -1.0800e+00 1.2406e-01 5.7536e-01 5.1035e-01 8.9276e-01
1.1199e+00 8.7381e-01 -9.5427e-01 -6.3666e-01 2.3166e+00 2.8992e+00 5.3247e-01 8.1406e-01 3.9340e-02 6.8435e-01
1.2220e+00 5.8520e-01 -7.5751e-01 -9.2251e-01 -1.0620e+00 -1.9204e+00 3.7277e-01 7.7312e-01 4.3533e-01 7.7234e-01
Columns 11 through 13:
8.1614e-01 2.6225e-01 8.3845e-01
9.1942e-01 3.4387e-01 8.3508e-02
5.6700e-01 5.7863e-01 2.0870e-01
5.2089e-01 3.2629e-01 7.6596e-01
>>
```
Поэлементарно перемножил матрицы A и D:
```matlab
>> G = A.*D
G =
-1.0507 -12.1081 12.1577 -17.5477 -13.0246 2.6625
-1.1558 7.4557 3.8714 -30.7476 7.4594 -27.0012
6.7193 8.7381 -13.3598 -11.4599 50.9642 75.3801
8.5537 6.4372 -11.3627 -17.5277 -24.4256 -51.8517
>>
```
Поэлементарно поделил элементы матрицы G на 4.5:
```matlab
>> M =G./4.5
M =
-0.2335 -2.6907 2.7017 -3.8995 -2.8943 0.5917
-0.2568 1.6568 0.8603 -6.8328 1.6576 -6.0003
1.4932 1.9418 -2.9688 -2.5466 11.3254 16.7511
1.9008 1.4305 -2.5250 -3.8951 -5.4279 -11.5226
>>
```
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 =
0.8912 0.9154 0.9021 0.3777 0.3581 0.8524 0.9841
0.8425 0.9363 0.6363 0.5124 0.8517 0.8594 0.9475
0.6334 0.7961 0.1955 0.8046 0.6285 0.6864 0.6258
0.2281 0.9763 0.6498 0.6754 0.5494 0.5486 0.2590
>>
```
Логарифм:
```matlab
>> B2 = log(B)
B2 =
-0.230335 -0.176863 -0.206056 -1.947159 -2.053980 -0.319505 -0.032061
-0.342772 -0.131694 -0.904073 -1.337481 -0.321073 -0.303043 -0.107793
-0.913373 -0.456068 -3.264437 -0.434910 -0.928981 -0.752687 -0.937477
-2.956341 -0.047999 -0.862111 -0.784873 -1.197907 -1.200803 -2.702224
>>
```
Синус:
```matlab
>> B3 = sin(B)
B3 =
0.713350 0.743236 0.726893 0.142195 0.127873 0.664264 0.824007
0.651682 0.768574 0.393942 0.259502 0.663413 0.673229 0.781966
0.390494 0.592187 0.038209 0.603053 0.384768 0.453866 0.381681
0.051985 0.815235 0.409832 0.440520 0.297264 0.296430 0.067006
>>
```
- 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 =
0.8912
0.9363
0.1955
0.6754
>>
```
Диагональная матрица из вектора:
```matlab
>> DB = diag(B1D)
DB =
Diagonal Matrix
0.8912 0 0 0
0 0.9363 0 0
0 0 0.1955 0
0 0 0 0.6754
>>
```
Сортировка в столбцах:
```matlab
>> BS1=sort(B)
BS1 =
0.052009 0.633771 0.038218 0.142679 0.128224 0.300953 0.067056
0.401169 0.837894 0.404917 0.262506 0.301825 0.471099 0.391615
0.709800 0.876609 0.422270 0.456178 0.394956 0.726509 0.897813
0.794267 0.953135 0.813787 0.647323 0.725370 0.738567 0.968447
>>
```
Сортировка по 2 столбцу:
```matlab
>> BS2=sortrows(B,2)
BS2 =
0.401169 0.633771 0.038218 0.647323 0.394956 0.471099 0.391615
0.794267 0.837894 0.813787 0.142679 0.128224 0.726509 0.968447
0.709800 0.876609 0.404917 0.262506 0.725370 0.738567 0.897813
0.052009 0.953135 0.422270 0.456178 0.301825 0.300953 0.067056
>>
```
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 = 654.00
>>
```
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.

346
ТЕМА1/roma Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,346 @@
# Created by Octave 8.3.0, Thu Feb 12 10:14:47 2026 GMT <unknown@w10prog-24>
# name: A
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 6
-0.91863583054274589 -1.4585767887030019 -0.88296608493363016 1.3562125719379343 -0.36616590180867764 -0.13448070216261532
0.7817242152706313 -0.021054600205641441 -0.18835711573533565 1.4536328154309606 -0.29062141266788305 1.0009341140610231
0.27488135173352507 -1.6323207336522372 0.42928473979084164 -0.15106045998822959 1.2578958855364426 -0.94699813565756297
1.4009412996286075 0.41420057901081814 0.40727432959516324 -0.096304518141772461 -0.054780807395698135 0.49500334070106339
# name: B
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.96785168638775909 0.61050624262383246 0.074243738009915905 0.35928904973562803 0.74671192041532097 0.75847402539693165 0.44728663070084618
0.48828640895148068 0.26005378657662026 0.9287816093548944 0.61263121086286865 0.40128966178994196 0.39988418799575187 0.79517762386648083
0.3193804342940928 0.26893590570483283 0.44748287082018956 0.71425678552231597 0.71818809472929934 0.81838537322264138 0.33809503353024328
0.75815489961802485 0.4625409331763628 0.56775512387159111 0.11156404912866058 0.81382311155722742 0.68283506539581562 0.9351391335612822
# name: B1
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.98379453464011435 0.78134898900800565 0.27247704125286576 0.59940724865122208 0.86412494490977454 0.87090414248465464 0.66879490929644958
0.69877493440411886 0.5099546907094985 0.96373316294236466 0.78270761518134513 0.63347427871219997 0.63236396797710726 0.89172732596151882
0.5651375357327566 0.51859030621949809 0.6689416049403637 0.84513714006799867 0.84745978944684996 0.90464654601819017 0.58145939972644978
0.87072090799407409 0.6801036194407164 0.75349527130008664 0.33401204937645673 0.90212145055819803 0.82633834801237172 0.96702592186625602
# name: B1D
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 1
0.98379453464011435
0.5099546907094985
0.6689416049403637
0.33401204937645673
# name: B2
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
-0.032676419985984598 -0.49346676005559403 -2.6004018414226455 -1.0236280619882947 -0.29207581693864298 -0.27644672547743238 -0.80455565787701344
-0.71685314170044379 -1.3468667979130173 -0.073881649230646745 -0.48999213768854361 -0.91307176384040423 -0.91658030380668087 -0.22918976303658628
-1.1413723027666809 -1.3132821965260759 -0.80411701949661218 -0.33651273771012857 -0.33102377386709114 -0.20042193691078586 -1.0844282587277294
-0.27686756115892713 -0.77102022178081098 -0.56606507316428933 -2.1931564213574872 -0.20601224426358328 -0.38150193408491895 -0.067059954816061487
# name: B3
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.82366937006809293 0.57328232743823937 0.074175549917197922 0.35160876820837278 0.67922922837210009 0.68781456208547864 0.43252069039794777
0.46911324025136553 0.25713253032886751 0.8008909507400328 0.57502214132315521 0.39060587530393315 0.38931166977761744 0.71398798096088123
0.31397838656684735 0.26570574276015213 0.43269761687158181 0.65505603944898139 0.65802138957377365 0.73004334452058861 0.33169057210496217
0.68758287798892748 0.44622348089476765 0.53774072719087074 0.1113327620997501 0.72691790422628189 0.63099496358263352 0.80468169039634496
# name: BS1
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.3193804342940928 0.26005378657662026 0.074243738009915905 0.11156404912866058 0.40128966178994196 0.39988418799575187 0.33809503353024328
0.48828640895148068 0.26893590570483283 0.44748287082018956 0.35928904973562803 0.71818809472929934 0.68283506539581562 0.44728663070084618
0.75815489961802485 0.4625409331763628 0.56775512387159111 0.61263121086286865 0.74671192041532097 0.75847402539693165 0.79517762386648083
0.96785168638775909 0.61050624262383246 0.9287816093548944 0.71425678552231597 0.81382311155722742 0.81838537322264138 0.9351391335612822
# name: BS2
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 7
0.48828640895148068 0.26005378657662026 0.9287816093548944 0.61263121086286865 0.40128966178994196 0.39988418799575187 0.79517762386648083
0.3193804342940928 0.26893590570483283 0.44748287082018956 0.71425678552231597 0.71818809472929934 0.81838537322264138 0.33809503353024328
0.75815489961802485 0.4625409331763628 0.56775512387159111 0.11156404912866058 0.81382311155722742 0.68283506539581562 0.9351391335612822
0.96785168638775909 0.61050624262383246 0.074243738009915905 0.35928904973562803 0.74671192041532097 0.75847402539693165 0.44728663070084618
# 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
0.98379453464011435
0.5099546907094985
0.6689416049403637
0.33401204937645673
# 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
0.76390726946019472 -0.70739426834400931 0.24624752526837457 -1.9895618088925808 0.23903155006543442 0.80335618490916538
1.7089818983338738 1.557434454341506 -1.1356095404448801 -2.3322502608189279 1.2334473589002246 0.26008458509310839
0.45793111276499082 0.71123564210200318 -0.21487675235534187 -1.3501984803224125 -0.19019425485781299 -1.2731279914271669
1.2466813863710953 0.30814625016080249 0.019385508498414361 -3.8363515302462745 0.44483093187344092 -0.35478378695852952
0.84456996156135644 0.32668824705170729 0.16501135799123512 -3.3995391948552829 0.55540778678642189 -0.25893782255256226
0.8983310983128423 0.58450141517883003 -0.43123848458764147 -1.5789595030610113 0.94528373261271492 0.70867647836320424
0.93013797873874005 -0.56923359278674512 0.09496272165835562 -1.910080212560497 -0.84633687236866439 -0.86308621551977682
# name: F
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 13
-0.26268542942247164 -1.513516375775001 1.0131408050752706 -1.0967342882870559 -0.65122786521157106 0.11093711641948803 0.98683122326280925 0.054812640120322165 0.00044655366676138453 0.97876762098430681 0.81613985978975101 0.26224790668082598 0.83845492903019536
-0.23115338738953919 0.82840932673748013 0.297800736930671 -1.8086850884109675 0.35521023871157065 -1.0800489003590441 0.12406016362372552 0.57535825156869436 0.51034941647299381 0.89275764885724496 0.91941662595601226 0.343868920643988 0.083508398998855649
1.1198816456214369 0.87380597353538081 -0.95427314346251502 -0.63665835731690168 2.3165550645009216 2.8992363606820142 0.53246784072092213 0.81405961886243361 0.039339947546748411 0.68434613501621722 0.56700254826060559 0.57863113974716818 0.20869890337139174
1.2219599616638803 0.58520014290127154 -0.75751072371547923 -0.92251187343607388 -1.0619832360039743 -1.9204336297893403 0.37276951189540619 0.77312350084063275 0.43533449848475669 0.77233844610074764 0.52089147906833211 0.32628554751377892 0.7659604890041386
# name: FF
# type: matrix
# rows: 2
# columns: 4
1 1 1 1
1 1 1 1
# name: G
# type: matrix
# rows: 4
# columns: 6
-1.0507417176898866 -12.108131006200008 12.157689660903248 -17.547748612592894 -13.024557304231422 2.6624907940677129
-1.1557669369476959 7.4556839406373214 3.8714095800987227 -30.747646502986449 7.4594150129429835 -27.001222508976102
6.7192898737286217 8.7380597353538079 -13.35982400847521 -11.459850431704231 50.964211419020273 75.380145377732362
8.5537197316471616 6.4372015719139872 -11.362660855732189 -17.527725595285403 -24.425614428091407 -51.851708004312187
# 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
-0.23349815948664146 -2.6906957791555572 2.7017088135340552 -3.8994996916873097 -2.8943460676069828 0.59166462090393623
-0.25683709709948799 1.6568186534749603 0.86031324002193843 -6.8328103339969886 1.6576477806539964 -6.0002716686613562
1.4931755274952492 1.9417910523008461 -2.9688497796611575 -2.5466334292676067 11.325380315337839 16.751143417273859
1.9008266070327027 1.4304892382031082 -2.5250357457182644 -3.895050132285645 -5.4279143173536459 -11.522601778736041
# 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
1.7544241952860806 -1.7224289632896781 -0.53470300585112107 2.4620807857737028
-1.7224289632896781 2.0354640682396767 0.59162433312927853 -2.5865314745083485
-0.53470300585112107 0.59162433312927853 0.36575117875937291 -0.73569098680860101
2.4620807857737028 -2.5865314745083485 -0.73569098680860101 3.9413303858996804
# name: dt
# type: scalar
22.287097095875286
# 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

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/1.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 24 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/2.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 47 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/3.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 50 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/4.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 30 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/5.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/6.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 95 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/7.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/8.png Обычный файл

Двоичный файл не отображается.

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 38 KiB

6
ТЕМА1/u.m Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,6 @@
warning('off', 'all',)
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])