diff --git a/ТЕМА1/report.md b/ТЕМА1/report.md
index 3912f47..60dc55d 100644
--- a/ТЕМА1/report.md
+++ b/ТЕМА1/report.md
@@ -12,13 +12,13 @@
## 3 Настройка командного окна
-Нажал на "Окно" и отметил галочками нужные закладки
+Нажал на "Окно" и отметил галочками нужные закладки:

## 4 Установление путей
-В главном меню нажал "Правка"+"Установить путь" и добавил пути к папкам ТЕМА1 и ТЕМА2
+В главном меню нажал "Правка"+"Установить путь" и добавил пути к папкам ТЕМА1 и ТЕМА2:

@@ -26,17 +26,54 @@
- "Справка"+"Документация"+"На диске" -> GNU Octave Manual -> Function Index
-- команда help
-
+- Команда help
Пример работы команды:
```matlab
+>> help randn
+'randn' is a built-in function from the file libinterp/corefcn/rand.cc
+ -- X = randn (N)
+ -- X = randn (M, N, ...)
+ -- X = randn ([M N ...])
+ -- X = randn (..., "single")
+ -- X = randn (..., "double")
+ -- V = randn ("state")
+ -- randn ("state", V)
+ -- randn ("state", "reset")
+ -- V = randn ("seed")
+ -- randn ("seed", V)
+ -- randn ("seed", "reset")
+ Return a matrix with normally distributed random elements having
+ zero mean and variance one.
-- для дополнительно подгружанемых пакетов "Справка"+"Пакеты Octave"
+ The arguments are handled the same as the arguments for ‘rand’.
+
+ By default, ‘randn’ uses the Marsaglia and Tsang "Ziggurat
+ technique" to transform from a uniform to a normal distribution.
+
+ The class of the value returned can be controlled by a trailing
+ "double" or "single" argument. These are the only valid classes.
+
+ Reference: G. Marsaglia and W.W. Tsang, ‘Ziggurat Method for
+ Generating Random Variables’, J. Statistical Software, vol 5, 2000,
+
+
+ See also: rand, rande, randg, randp.
+
+Additional help for built-in functions and operators is
+available in the online version of the manual. Use the command
+'doc ' to search the manual index.
+
+Help and information about Octave is also available on the WWW
+at https://www.octave.org and https://octave.discourse.group/c/help/
+```
+
+- Для дополнительно подгружанемых пакетов "Справка"+"Пакеты Octave"
## 6 Создание матриц и векторов
->> warning('off','all')
+*Из-за постоянных ошибок воспользовался командой ```matlib >> warning('off','all')```*
+- Создал матрицу A со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами:
```matlab
>> A=randn(4,6)
A =
@@ -45,6 +82,10 @@ A =
-4.9683e-01 1.0487e+00 1.1767e+00 1.4078e+00 5.8390e-01 -6.8323e-01
-1.3548e+00 6.6523e-01 -1.3285e-01 6.6288e-01 4.4201e-01 -1.9994e-01
-8.7788e-01 7.6938e-01 -5.0126e-01 5.2538e-01 -2.4666e-01 2.1566e-01
+```
+
+- Создал матрицу B 4 на 7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1:
+```matlib
>> B=rand(4,7)
B =
@@ -52,21 +93,33 @@ B =
0.7449 0.2626 0.9508 0.9491 0.7637 0.5634 0.2042
0.1526 0.4856 0.1360 0.3862 0.6602 0.1868 0.8259
0.3730 0.9549 0.7369 0.6055 0.6335 0.9687 0.4128
+'''
+- Создал вектор C с целыми числами от 4 до 27:
+```matlib
>> 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 символьный вектор H:
+```matlib
>> H='This is a symbols vector'
H = This is a symbols vector
+```
+
+- Создал вектор-строку L с 2 комплексными элемантами:
+```matlib
>> L=[-2+23.1j,3-5.6j]
L =
-2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i
+```
## 7 Выполнение операций
+- Преобразование матрицы C в матрицу с 6 столбцами:
```matlab
>> D=reshape(C,[],6)
D =
@@ -75,7 +128,9 @@ D =
5 9 13 17 21 25
6 10 14 18 22 26
7 11 15 19 23 27
+```
+- Матричное перемножение B и A с транспонированием матрицы B:
>> E=B'*A
E =
@@ -86,7 +141,10 @@ E =
-1.830334 1.302351 1.608475 2.008629 0.271495 -1.171358
-1.383938 0.830841 1.804013 1.667391 -0.286397 -1.182251
-1.583318 0.337804 1.873541 1.336895 -0.159519 -1.359576
+```
+- Создание матрицы путём "горизонтального" соединения матриц A и B:
+'''matlib
>> F=[A,B]
F =
@@ -103,7 +161,10 @@ F =
7.6366e-01 5.6337e-01 2.0416e-01
6.6017e-01 1.8683e-01 8.2585e-01
6.3355e-01 9.6867e-01 4.1280e-01
+```
+- Поэлементное перемножение матриц А и D:
+```matlib
>> G=A.*D
G =
@@ -111,7 +172,10 @@ G =
-2.4841e+00 9.4381e+00 1.5297e+01 2.3933e+01 1.2262e+01 -1.7081e+01
-8.1286e+00 6.6523e+00 -1.8598e+00 1.1932e+01 9.7243e+00 -5.1984e+00
-6.1452e+00 8.4632e+00 -7.5188e+00 9.9823e+00 -5.6732e+00 5.8229e+00
+```
+- Поэлементное деление элементов матриц G на 4.5:
+```matlib
>> M=G./4.5
M =
@@ -119,7 +183,10 @@ M =
-5.5203e-01 2.0973e+00 3.3993e+00 5.3184e+00 2.7249e+00 -3.7957e+00
-1.8064e+00 1.4783e+00 -4.1330e-01 2.6515e+00 2.1610e+00 -1.1552e+00
-1.3656e+00 1.8807e+00 -1.6709e+00 2.2183e+00 -1.2607e+00 1.2940e+00
+```
+- Поэлементное возведение в степень элементов матрицы D:
+```matlib
>> DDD=D.^3
DDD =
@@ -127,7 +194,10 @@ DDD =
125 729 2197 4913 9261 15625
216 1000 2744 5832 10648 17576
343 1331 3375 6859 12167 19683
+```
+- Cоздание логической матрицы, совпадающей по размерам с D и с элементами по заданному условию:
+```matlib
>> DL=D>=20
DL =
@@ -135,7 +205,10 @@ DL =
0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 1
+```
+- Превращение матрицы в вектор-столбец:
+```matlib
>> Dstolb=D(:)
Dstolb =
@@ -163,9 +236,13 @@ Dstolb =
25
26
27
+```
## 8 Изучение стандартных функций
+**Математические функции:**
+- Корень:
+```matlib
>> B1=sqrt(B)
B1 =
@@ -173,7 +250,7 @@ B1 =
0.8631 0.5125 0.9751 0.9742 0.8739 0.7506 0.4518
0.3906 0.6969 0.3688 0.6215 0.8125 0.4322 0.9088
0.6108 0.9772 0.8584 0.7781 0.7960 0.9842 0.6425
-
+```
>> B2=log(B)
B2 =