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
15 изменённых файлов: 28 добавлений и 1378 удалений

Просмотреть файл

@@ -2,42 +2,53 @@
[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.**
## Работа с Git
[Лабораторная работа про Git второго семестра][gitlab]
поможет вспомнить, как работать с Git.
[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*.
Получится репозиторий-форк `http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs`,
где `IvanovII` — ваше имя пользователя.
2. В начале каждого занятия:
Клонировать свой форк на рабочий стол
(`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
1. Настроить Git, чтобы не было проблем с вводом пароля:
```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
# Первую команду нужно запускать только один раз,
# 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
```
```sh
git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
```
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`.

Просмотреть файл

@@ -1,229 +0,0 @@
# 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

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])

Просмотреть файл

@@ -1,630 +0,0 @@
# 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.

Просмотреть файл

@@ -1,346 +0,0 @@
# 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

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 24 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/2.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 47 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/3.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 50 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/4.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 30 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/5.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/6.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 95 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/7.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/screens/8.png

Двоичный файл не отображается.

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 38 KiB

Просмотреть файл

@@ -1,145 +0,0 @@
# Общее контрольное задание по теме 1
Клименченко Иван, А-03-24
## Задание 1
Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стан-дартным отклонением 8.
## Решение 1
>> MM = 10 + 8 * randn(5, 7)
MM =
16.9273 -0.8141 12.6471 7.3178 16.2632 -1.0970 24.1043
13.1337 4.7264 14.1000 -2.2009 19.1461 -0.2612 -6.5566
19.0966 15.5991 26.9914 18.2008 24.7561 10.5368 9.7205
3.8954 15.5979 2.8704 17.4225 11.7283 12.8621 21.5375
8.5179 -1.7298 22.9849 10.4579 12.6747 10.0583 14.1752
>>
## Задание 2
Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
## Решение 2
SR = mean(MM, 'all')%ср.знач по всем эл-там матрицы
SR = 11.583
## 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
>> lower_border = SR - 8%нижняя граница
lower_border = 3.5826
>> upper_border = SR + 8%верхняя граница
upper_border = 19.583
>>MM(MM > upper_border) = upper_border%проверка выполнения условия верхней границы
>> MM(MM < lower_border) = lower_border%проверка выполнения условия нижней границы
>> MM%вывод матрицы
MM =
16.9273 3.5826 12.6471 7.3178 16.2632 3.5826 19.5826
13.1337 4.7264 14.1000 3.5826 19.1461 3.5826 3.5826
19.0966 15.5991 19.5826 18.2008 19.5826 10.5368 9.7205
3.8954 15.5979 3.5826 17.4225 11.7283 12.8621 19.5826
8.5179 3.5826 19.5826 10.4579 12.6747 10.0583 14.1752
## Задание 4
Превратите ММ в вектор – столбец ММС. Упорядочьте его элементы по возрастанию. Определите значение медианы, в качестве которого возь-мите серединное по порядку индексов значение в упорядоченном векторе.
## Решение 4
>> MMC = MM(:)%создание вектор-столбца
>> MMC = sort(MMC, 'ascend')%сортировка по возрастанию
MMC =
3.5826
3.5826
3.5826
3.5826
3.5826
3.5826
3.5826
3.8954
4.7264
7.3178
8.5179
9.7205
10.0583
10.4579
10.5368
11.7283
12.6471
12.6747
12.8621
13.1337
14.1000
14.1752
15.5979
15.5991
16.2632
16.9273
17.4225
18.2008
19.0966
19.1461
19.5826
19.5826
19.5826
19.5826
19.5826
>> n = length(MMC)%длина матрицы MMC
n = 35
>> n = length(MMC)%длина матрицы MMC
n = 35
>> if (mod(n,2) == 0)%условие кратности
med = (MMC(n/2) + MMC(n/2 + 1)) / 2 %медиана для четного знач.
else
med = MMC((n+1)/2) %медиана для нечетного знач.
med
end
med = 12.675
## Задание 5
Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
## Решение 5
>> MM1 = log(MM)% создание матрицы MM1 с логарифм. эл-тами от значений матрицы MM
MM1 =
2.8289 1.2761 2.5374 1.9903 2.7889 1.2761 2.9746
2.5752 1.5532 2.6462 1.2761 2.9521 1.2761 1.2761
2.9495 2.7472 2.9746 2.9015 2.9746 2.3549 2.2742
1.3598 2.7471 1.2761 2.8578 2.4620 2.5543 2.9746
2.1422 1.2761 2.9746 2.3474 2.5396 2.3084 2.6515

Просмотреть файл

@@ -1,6 +0,0 @@
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])