ZeninaVA/it-labs
1
0
Форкнуть 0
ответвлено от main/it-labs
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность

Сравнить коммиты

Основа: ZeninaVA:main
Ветки Теги
ZeninaVA:main main:main
..
сравнить: main:main
Ветки Теги
main:main ZeninaVA:main

1 Коммитов
main ... main

Автор SHA1 Сообщение Дата
Дмитрий Козлюк
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
25 изменённых файлов: 28 добавлений и 1755 удалений
Показать все файлы Свернуть все файлы

37
README.md
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
1. Настроить Git, чтобы не было проблем с вводом пароля:
```sh
git config --global credential.helper ""
git config --global core.askpass ""
```
2. Клонировать свой форк на рабочий стол
(`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
```sh
git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
```
Перебазировать свой форк на исходный репозиторий ("апстрим"):
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
# 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
cd it-labs
git config user.name "Иванов И. И."
git config user.email "IvanovII@mpei.ru"
```
Перебазировать нужно, чтобы подтянуть из исходного репозитория обновления.
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`.

52
ТЕМА1/Perem
Просмотреть файл

@@ -1,52 +0,0 @@
# Created by Octave 10.3.0, Wed Feb 11 22:44:12 2026 UTC <unknown@User-PC>
# 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

7
ТЕМА1/Prog1.m..m
Просмотреть файл

@@ -1,7 +0,0 @@
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=D(3:4,[1,3,6])

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/1.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.7 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/2.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 1.6 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/3.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 84 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/4.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 4.7 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/5.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 8.3 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/6.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 5.2 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/bar.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 5.3 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/hist.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 3.5 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/pie.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 36 KiB

Двоичные данные
ТЕМА1/assets/plot.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

538
ТЕМА1/report.md
Просмотреть файл

@@ -1,538 +0,0 @@
# Отчет по теме 1.
Зенина Варвара А-03-24
## 1 Запуск на выполнение среды GNU Octave
## 2 Установка пути к папке ТЕМА1
![Путь к папке ТЕМА1](assets/2.png)
## 3 Отметка галочками нужных параметров
## 4 Отображение списка файлов
![Список файлов](assets/1.png)
## 5 Изучение работы системной помощи
![GNU Octave Manual](assets/3.png)
```
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.
The arguments are handled the same as the arguments for 'rand'.
```
![Пакеты Octave](assets/4.png)
## 6 Создание матриц с помощью команд
```
matlab
>>> A=randn(4,6)
A =
-0.699730 -0.976977 -0.271006 -2.518044 -0.422044 1.454752
0.043711 -0.973201 -0.576803 0.774990 -0.159686 0.368326
1.232508 1.769434 -0.843969 0.429818 0.669032 1.573897
1.308529 -0.563002 -0.595588 0.479220 0.031290 -1.169116
```
- матрица А со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами
```
matlab
>>> B=rand(4,7)
B =
0.911234 0.328625 0.303009 0.174785 0.553852 0.458439 0.822197
0.254895 0.233823 0.939794 0.225898 0.974590 0.446039 0.040543
0.890675 0.471907 0.287485 0.777967 0.523829 0.240374 0.826572
0.775910 0.599860 0.923872 0.051989 0.801522 0.562365 0.100517
```
- матрица В 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1
```
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
```
- вектор С с целыми числами от 4 до 27
```
matlab
>>> H='This is a symbols vector'
H = This is a symbols vector
```
- символьный вектор Н
```
matlab
>>> L=[-2+23.1j, 3-5.6j]
L =
-2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i
```
- вектор-строка L с 2 комплексными элементами
![Область переменных](assets/5.png)
![Журнал выполненных команд](assets/6.png)
## 7 Выполнение операций с матрицами
```
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
```
- преобразование матрицы С в матрицу с 6 столбцами
```
matlab
>>> E=B'*A
E =
1.4866e+00 8.3372e-04 -1.6078e+00 -1.3423e+00 1.9488e-01 1.9142e+00
1.1468e+00 -5.1330e-02 -9.7947e-01 -1.5598e-01 1.5846e-01 6.0562e-01
1.3923e+00 -1.2221e+00 -1.4171e+00 5.3164e-01 -5.6711e-02 1.5931e-01
9.1445e-01 9.5669e-01 -8.6521e-01 9.4250e-02 4.1227e-01 1.5011e+00
1.3495e+00 -1.0139e+00 -1.6317e+00 -3.0069e-02 -1.3841e-02 1.0521e+00
7.3085e-01 -7.7326e-01 -9.1932e-01 -4.3588e-01 -8.6294e-02 5.5206e-01
5.7674e-01 5.6325e-01 -1.0037e+00 -1.6355e+00 2.0267e-01 2.3944e+00
```
- матричное перемножение В и А с транспонированием матрицы В
```
matlab
>>> F=[A,B]
F =
Columns 1 through 12:
-0.699730 -0.976977 -0.271006 -2.518044 -0.422044 1.454752 0.911234 0.328625 0.303009 0.174785 0.553852 0.458439
0.043711 -0.973201 -0.576803 0.774990 -0.159686 0.368326 0.254895 0.233823 0.939794 0.225898 0.974590 0.446039
1.232508 1.769434 -0.843969 0.429818 0.669032 1.573897 0.890675 0.471907 0.287485 0.777967 0.523829 0.240374
1.308529 -0.563002 -0.595588 0.479220 0.031290 -1.169116 0.775910 0.599860 0.923872 0.051989 0.801522 0.562365
Column 13:
0.822197
0.040543
0.826572
0.100517
```
- создание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В
```
matlab
>>> G=A.*D
G =
-2.7989 -7.8158 -3.2521 -40.2887 -8.4409 34.9141
0.2186 -8.7588 -7.4984 13.1748 -3.3534 9.2082
7.3950 17.6943 -11.8156 7.7367 14.7187 40.9213
9.1597 -6.1930 -8.9338 9.1052 0.7197 -31.5661
```
- поэлементное перемножение матриц A и D
```
matlab
>>> M=G./4.5
M =
-0.621982 -1.736847 -0.722682 -8.953047 -1.875753 7.758679
0.048568 -1.946401 -1.666318 2.927739 -0.745202 2.046257
1.643344 3.932076 -2.625683 1.719271 3.270822 9.093625
2.035489 -1.376227 -1.985293 2.023373 0.159925 -7.014693
```
- поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5
```
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
```
- поэлементное возведение в степень элементов матрицы D
```
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
```
- создание логической матрицы, совпадающей по размерам с D и с элементами по заданному условию
```
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
```
- превращение матрицы в вектор-столбец
## 8 Изучение некоторых стандартных функций
математические функции:
```
matlab
>>> B1=sqrt(B)
B1 =
0.9546 0.5733 0.5505 0.4181 0.7442 0.6771 0.9068
0.5049 0.4836 0.9694 0.4753 0.9872 0.6679 0.2014
0.9438 0.6870 0.5362 0.8820 0.7238 0.4903 0.9092
0.8809 0.7745 0.9612 0.2280 0.8953 0.7499 0.3170
>>> B2=log(B)
B2 =
-0.092956 -1.112839 -1.193992 -1.744199 -0.590858 -0.779927 -0.195776
-1.366903 -1.453189 -0.062095 -1.487673 -0.025738 -0.807350 -3.205395
-0.115776 -0.750974 -1.246585 -0.251072 -0.646589 -1.425560 -0.190468
-0.253719 -0.511059 -0.079181 -2.956728 -0.221243 -0.575604 -2.297433
>>> B3=sin(B)
B3 =
0.790260 0.322742 0.298394 0.173896 0.525967 0.442549 0.732643
0.252144 0.231699 0.807436 0.223981 0.827472 0.431395 0.040532
0.777496 0.454586 0.283541 0.701832 0.500200 0.238066 0.735613
0.700366 0.564527 0.797942 0.051965 0.718416 0.533188 0.100347
```
Операции с матрицами:
```
matlab
>>> k=length(B1)
k = 7
>>> nm=size(B1)
nm =
4 7
>>> elem=numel(B1)
elem = 28
>>> 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
>>> FF=ones(2,4)
FF =
1 1 1 1
1 1 1 1
>>> 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
>>> B1D=diag(B1)
B1D =
0.9546
0.4836
0.5362
0.2280
>>> DB=diag(B1D)
DB =
Diagonal Matrix
0.9546 0 0 0
0 0.4836 0 0
0 0 0.5362 0
0 0 0 0.2280
>>> BS1=sort(B)
BS1 =
0.254895 0.233823 0.287485 0.051989 0.523829 0.240374 0.040543
0.775910 0.328625 0.303009 0.174785 0.553852 0.446039 0.100517
0.890675 0.471907 0.923872 0.225898 0.801522 0.458439 0.822197
0.911234 0.599860 0.939794 0.777967 0.974590 0.562365 0.826572
>>> BS2=sortrows(B,2)
BS2 =
0.254895 0.233823 0.939794 0.225898 0.974590 0.446039 0.040543
0.911234 0.328625 0.303009 0.174785 0.553852 0.458439 0.822197
0.890675 0.471907 0.287485 0.777967 0.523829 0.240374 0.826572
0.775910 0.599860 0.923872 0.051989 0.801522 0.562365 0.100517
>>> DS1=sum(D)
DS1 =
22 38 54 70 86 102
>>> DS2=sum(D,2)
DS2 =
84
90
96
102
>>> DP1=prod(D)
DP1 =
840 7920 32760 93024 212520 421200
>>> dt=det(A*A')
dt = 445.23
>>> dinv=inv(A*A')
dinv =
0.138283 -0.027436 0.029141 0.118243
-0.027436 0.549321 0.011396 -0.142145
0.029141 0.011396 0.125583 0.035920
0.118243 -0.142145 0.035920 0.380003
```
## 9 Изучение работы с индексацией элементов матриц
```
matlab
>>> D1=D(3,5)
D1 = 22
>>> D2=D(3,4:end)
D2 =
18 22 26
>>> D3=D(2:3,3:5)
D3 =
13 17 21
14 18 22
>>> D4=D(16:20)
D4 =
19 20 21 22 23
>>> D5=D(3:4,[1,3,6])
D5 =
6 14 26
7 15 27
```
## 10 Изучение некоторые управляющие конструкции для использования в программах на m-языке.
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
>>> graphics_toolkit('gnuplot')
plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
```
![Результат выполнения функции plot](assets/plot.png)
Применение функции расчета и построения гистограммы
```
matlab
>>> hist(A(:),6)
```
![Результат выполнения функции hist](assets/hist.png)
Изучение других функций
```
matlab
>>> pie(C)
bar(C)
```
![Результат выполнения функции pie](assets/pie.png)
![Результат выполнения функции bar](assets/bar.png)
## 12 Изучение работы с текстовым форматом среды
Содержание файла Prog1.m.
```
matlab
>>> 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=D(3:4,[1,3,6])
```
## 13 Сохранение области переменных

233
ТЕМА1/task.md
Просмотреть файл

@@ -1,233 +0,0 @@
# Общее контрольное задание по теме 1
Зенина Варвара А-03-24
## Задание
1.Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
2.Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
3.Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
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.
5.Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
# Решение
1.
```matlab
>> MM = 10+8*randn(5,7)
MM =
6.9506 33.5743 14.1206 7.0908 13.8370 9.6264 14.7805
12.8988 0.1628 -1.8324 0.5123 13.2744 0.4572 -2.4124
17.5934 9.1417 4.2114 20.0619 -4.5850 31.0778 9.9258
19.2446 21.5030 -0.3775 11.4769 11.5207 8.4506 19.5505
20.6637 1.2051 13.5125 17.5401 10.9205 8.6573 11.2801
>>
```
2.
```matlab
MMS = MM(:)
MMS =
6.9506
12.8988
17.5934
19.2446
20.6637
33.5743
0.1628
9.1417
21.5030
1.2051
14.1206
-1.8324
4.2114
-0.3775
13.5125
7.0908
0.5123
20.0619
11.4769
17.5401
13.8370
13.2744
-4.5850
11.5207
10.9205
9.6264
0.4572
31.0778
8.4506
8.6573
14.7805
-2.4124
9.9258
19.5505
11.2801
>>
>> MMSs = sum(MMS)
MMSs = 385.62
>> S = numel(MM)
S = 35
>> SR = MMSs/S
SR = 11.018
>>
```
3.
```matlab
>> SR = MMSs/S
SR = 11.018
>> SRone = MM > SR+8
SRone =
0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 1 0
1 1 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 0 0
>> MM(SRone) = SR+8
MM =
6.9506 19.0176 14.1206 7.0908 13.8370 9.6264 14.7805
12.8988 0.1628 -1.8324 0.5123 13.2744 0.4572 -2.4124
17.5934 9.1417 4.2114 19.0176 -4.5850 19.0176 9.9258
19.0176 19.0176 -0.3775 11.4769 11.5207 8.4506 19.0176
19.0176 1.2051 13.5125 17.5401 10.9205 8.6573 11.2801
>> SRtwo = MM < SR-8
SRtwo =
0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1 1
0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0
>> MM(SRtwo) = SR-8
MM =
6.9506 19.0176 14.1206 7.0908 13.8370 9.6264 14.7805
12.8988 3.0176 3.0176 3.0176 13.2744 3.0176 3.0176
17.5934 9.1417 4.2114 19.0176 3.0176 19.0176 9.9258
19.0176 19.0176 3.0176 11.4769 11.5207 8.4506 19.0176
19.0176 3.0176 13.5125 17.5401 10.9205 8.6573 11.2801
>>
```
4.
```matlab
MMC = MM(:)
MMC =
6.9506
12.8988
17.5934
19.0176
19.0176
19.0176
3.0176
9.1417
19.0176
3.0176
14.1206
3.0176
4.2114
3.0176
13.5125
7.0908
3.0176
19.0176
11.4769
17.5401
13.8370
13.2744
3.0176
11.5207
10.9205
9.6264
3.0176
19.0176
8.4506
8.6573
14.7805
3.0176
9.9258
19.0176
11.2801
>> MMCs = sort (MMC)
MMCs =
3.0176
3.0176
3.0176
3.0176
3.0176
3.0176
3.0176
3.0176
4.2114
6.9506
7.0908
8.4506
8.6573
9.1417
9.6264
9.9258
10.9205
11.2801
11.4769
11.5207
12.8988
13.2744
13.5125
13.8370
14.1206
14.7805
17.5401
17.5934
19.0176
19.0176
19.0176
19.0176
19.0176
19.0176
19.0176
>> Med = (S+1)/2
Med = 18
>> ELM = MMCs(Med)
ELM = 11.280
>>
```
5.
```matlab
>> MMl = log(MM)
MMl =
1.9388 2.9454 2.6476 1.9588 2.6273 2.2645 2.6933
2.5571 1.1045 1.1045 1.1045 2.5858 1.1045 1.1045
2.8675 2.2128 1.4378 2.9454 1.1045 2.9454 2.2951
2.9454 2.9454 1.1045 2.4403 2.4441 2.1342 2.9454
2.9454 1.1045 2.6036 2.8645 2.3906 2.1584 2.4230
```

Двоичные данные
ТЕМА2/Hist.jpg
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 12 KiB

33
ТЕМА2/Program.m
Просмотреть файл

@@ -1,33 +0,0 @@
fp=fopen('prtcl.txt ','w');
XX=load('dan_vuz.txt');
size(XX);
X=XX(:,3:13);
R=corr(X);
[vect,lambda]=eig(X'*X);
Sobst=diag(lambda);
fprintf(fp,'Eigenvalues:\n %f \n',Sobst);
fprintf(fp,'\n');
SobMax=Sobst(end);
GlComp=vect(:,end);
Delt=100*SobMax/sum(Sobst);
fprintf(fp,'Delta= %d \n ',round(Delt));
Res=X*GlComp;
fprintf(fp,' Results \n ');
fprintf(fp,'%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ');
MinRes= min(Res);
MaxREs= max(Res);
MeanRes= mean(Res);
stdRes= std(Res);
fprintf(fp,'Min=%f\n', MinRes);
fprintf(fp,'Max=%f\n', MaxRes);
fprintf(fp,'Mean=%f\n', MeanRes);
fprintf(fp,'Std=%f\n', stdRes);
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(fp,'Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin);
fclose(fp);

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/1.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 2.5 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/2.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 2.1 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/3.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 7.0 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/4.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 26 KiB

Двоичные данные
ТЕМА2/assets/5.png
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 27 KiB

316
ТЕМА2/prtcl.txt
Просмотреть файл

@@ -1,316 +0,0 @@
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
Eigenvalues:
2593.979592
Eigenvalues:
3457.339562
Eigenvalues:
5625.151474
Eigenvalues:
8672.065947
Eigenvalues:
18914.627989
Eigenvalues:
47522.678185
Eigenvalues:
57483.681267
Eigenvalues:
225653.068540
Eigenvalues:
7494628.795394
Delta= 95
Results
197 92.541636
198 73.432513
199 5.885468
200 35.300393
201 70.208100
202 28.096191
203 87.136298
204 79.776499
205 36.243011
206 18.249808
207 49.666520
208 45.067095
209 81.785392
210 5.555862
211 105.361366
212 4.575460
213 381.204021
214 26.712747
216 8.037618
217 119.627795
218 10.061485
219 63.762947
220 9.087658
221 41.684105
222 35.907417
223 76.139589
224 23.752550
225 142.216169
226 67.755801
227 20.597788
228 76.818771
229 104.284923
230 18.541601
231 4.473983
232 3.580878
233 224.758597
234 26.863645
235 212.911324
236 50.921549
237 33.628254
238 42.168327
239 103.701129
240 136.060809
241 713.711764
242 34.027235
245 4.102289
246 27.086730
247 2.667541
248 2.497556
252 103.829221
253 7.460715
256 34.755449
257 4.359736
258 5.741187
259 15.989432
261 45.399798
264 2.462250
267 6.424390
268 66.503024
273 73.935542
275 11.130530
296 3.684256
304 9.970486
305 28.031419
311 1.352414
318 40.905330
322 11.722703
325 30.793455
326 42.716264
329 10.023429
330 32.260491
334 25.495269
335 36.870098
336 42.948416
339 87.963238
340 228.668981
341 99.146097
342 28.749899
343 9.622160
346 1.359974
347 54.213640
348 107.547742
349 116.106427
352 299.102890
356 14.333164
357 20.479493
362 144.908794
365 14.952535
366 25.976099
371 268.149429
372 12.353605
373 4.526119
376 104.664655
377 91.264814
379 209.329940
381 196.452926
383 4.812125
387 1.387719
388 50.732954
389 118.633179
391 212.528679
392 37.744725
393 30.102473
394 320.669960
395 0.000000
399 41.450044
410 141.123026
412 405.347359
413 12.875247
414 117.612150
441 8.989886
446 74.655250
448 89.566395
451 37.992598
456 40.599701
465 37.339465
466 142.928780
467 9.122607
472 53.463843
476 93.289532
477 57.155319
484 19.139209
1001 5.491474
1002 85.213352
1004 170.642969
1017 90.453986
1030 57.810669
1034 7.372961
1035 9.614944
1037 1.846687
1038 17.646937
1039 153.910670
1041 119.835954
1044 5.010210
1 2.691959
2 379.300890
3 13.497203
4 2.462250
6 19.718182
7 200.667783
8 93.618235
9 25.650544
10 26.344823
11 65.285854
12 21.514761
13 176.510003
14 1898.884523
15 91.241365
16 304.552394
17 6.355976
18 3.439437
19 158.859588
20 187.802059
21 26.561371
22 8.657907
23 110.316703
26 21.286647
28 8.028500
29 76.976887
33 148.320170
34 97.178361
35 6.713123
36 88.631285
37 333.404629
38 27.838269
40 11.662869
41 0.000000
42 71.250154
43 0.369757
44 10.360736
45 3.855089
51 81.568715
52 54.636552
53 23.501931
54 90.446620
55 57.162095
56 162.850196
57 305.874565
58 6.323299
59 59.415851
60 46.966205
62 56.660855
63 815.675312
64 47.723188
65 277.021471
66 328.086215
67 113.590454
68 11.709047
69 33.969900
71 0.913379
72 122.671912
73 59.978744
74 7.491057
75 12.504248
76 24.208529
77 400.110964
78 263.576362
79 25.930889
80 36.895259
81 254.783774
82 6.870138
84 12.625935
85 23.783568
86 3.159890
87 5.151827
88 0.000000
89 106.765711
90 15.783445
91 30.701284
92 64.989933
93 43.087958
94 31.124285
95 5.171761
96 48.085148
97 5.347890
99 2.124571
100 0.082078
101 21.635603
102 52.057076
103 25.625192
104 9.750228
105 36.202865
107 4.626653
108 3.190574
109 9.578291
110 6.374896
111 3.684453
112 5.784829
113 8.236760
114 6.872598
115 41.304826
116 1.988474
118 7.571316
119 1.231125
120 5.081094
121 21.547440
122 30.299927
123 45.503740
124 9.093912
132 10.369658
133 7.125935
134 14.133228
135 26.102416
136 5.071976
137 12.085286
138 0.713469
139 0.675086
140 4.092547
141 7.454102
142 184.663991
143 10.455368
144 7.448129
146 6.242521
147 8.860180
148 39.991951
149 6.891026
150 5.160709
151 15.489599
152 5.590467
153 27.378151
154 10.801195
162 23.750968
166 11.426264
167 8.473236
168 6.898371
170 3.416283
171 208.746883
172 12.158394
173 3.563165
174 4.158866
175 0.000000
176 1.847873
177 8.478820
178 1.277897
179 0.035306
180 0.070611
181 0.035306
182 3.039279
183 0.000000
184 4.205715
185 30.094936
186 20.128055
187 5.773718
188 31.539990
189 147.387148
190 18.314164
191 32.846011
192 14.511067
193 19.235467
194 0.000000
Correlation of Results and Money = 0.843710

559
ТЕМА2/report.md
Просмотреть файл

@@ -1,559 +0,0 @@
# Отчет по теме 2.
Зенина Варвара А-03-24
## 1 Установлена в качестве текущей папа ТЕМА2.
![Путь к папке](assets/1.png)
## 2 Выполнение задач в среде с помощью команд.
Читаем данные из файла командой:
```
XX=load('dan_vuz.txt')
XX =
Columns 1 through 8:
1.9700e+02 1.3717e+06 8.0000e+00 4.0000e+00 2.0000e+00 5.3000e+01 7.0000e+00 7.6000e+01
1.9800e+02 7.3820e+05 4.0000e+00 5.0000e+00 6.0000e+00 7.1000e+01 5.0000e+00 3.6000e+01 ...
```
Проверяем размерность матрицы ХХ:
```
>> size(XX)
ans =
290 15
>>
```
Данные о 290 вузах представлены в этой матрице.
Выделяем в отдельную матрицу данные о показателях результативности:
```
>> X=XX(:,3:13)
X =
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
...
```
Рассчитываем матрицу корреляций между показателями результативности:
```
>> R=corr(X)
R =
Columns 1 through 8:
1.0000e+00 4.4320e-01 4.5229e-01 4.4779e-01 3.8123e-01 4.6516e-01 3.1487e-01 6.5579e-02
4.4320e-01 1.0000e+00 8.5319e-01 8.5331e-01 8.6240e-01 8.5436e-01 5.5145e-01 2.5082e-02
```
Пусть для исследования результативности применяется метод главных компо-нент,
основу которого составляет получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы:
```
[vect,lambda]=eig(X'*X)
vect =
Columns 1 through 8:
1.3928e-03 3.7187e-02 -6.5276e-02 1.1402e-01 -5.7482e-02 -4.3369e-01 -8.6174e-01 1.8078e-02
-8.0998e-04 6.0909e-01 3.8181e-01 -5.6588e-01 -2.6231e-01 2.2396e-01 -1.8894e-01 -2.6535e-02
-7.5396e-03 -4.5900e-01 -5.2153e-01 -6.7233e-01 -1.9752e-01 9.4377e-02 -1.1098e-01 -3.7697e-03
...
lambda =
Diagonal Matrix
Columns 1 through 8:
2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0
0 1.9317e+03 0 0 0 0 0 0
0 0 2.5940e+03 0 0 0 0 0
0 0 0 3.4573e+03 0 0 0 0
...
```
В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем поряд-ке на диагонали. Выделяем их в отдельный вектор:
```
Sobst=diag(lambda)
Sobst =
2.2947e+01
1.9317e+03
2.5940e+03
3.4573e+03
5.6252e+03
8.6721e+03
1.8915e+04
4.7523e+04
5.7484e+04
2.2565e+05
7.4946e+06
```
Представляем их на экране с заголовком:
```
>> fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst)
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
Eigenvalues:
2593.979592
Eigenvalues:
3457.339562
Eigenvalues:
5625.151474
Eigenvalues:
8672.065947
Eigenvalues:
18914.627989
Eigenvalues:
47522.678185
Eigenvalues:
57483.681267
Eigenvalues:
225653.068540
Eigenvalues:
7494628.795394
>> fprintf('\n')
```
Выделяем наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:
```
SobMax=Sobst(end)
SobMax = 7.4946e+06
>> GlComp=vect(:,end)
GlComp =
3.5306e-02
4.6772e-02
4.8953e-02
6.1556e-01
2.4277e-01
7.3685e-01
9.5893e-02
1.6945e-04
1.7911e-02
5.9523e-02
1.7425e-02
>>
```
Рассчитаем долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразите ее на экране:
```
Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
```
С использованием главной компоненты рассчитываем оценки обобщенной
ре-зультативности в каждом из представленных в матрице вузов и отобразите ее с ука-занием кода вуза:
```
>> Res=X*GlComp
Res =
9.2542e+01
7.3433e+01
5.8855e+00
3.5300e+01
7.0208e+01
2.8096e+01
8.7136e+01
7.9776e+01
3.6243e+01
1.8250e+01
4.9667e+01
4.5067e+01
...
fprintf(' Results \n ')
Results
>> fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ')
197 92.541636
198 73.432513
199 5.885468
200 35.300393
201 70.208100
202 28.096191
203 87.136298
204 79.776499
205 36.243011
206 18.249808
207 49.666520
208 45.067095
209 81.785392
210 5.555862
...
```
Сохраняем вектор оценок результативности в отдельном бинарном (mat) файле:
```
>> save res.mat Res -mat
```
Представляем распределение оценок результативности в виде гистограммы с 20 интервалами и с обозначением осей и
сохраняем изображение гистограммы в файле формата jpg:
```
>> hist(Res,20)
>> xlabel('Results ')
>> ylabel('Number of Unis ')
>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
>>
```
Рассчитываем и отображаем оценку корреляции обобщенной результативности с фи-нансированием, выделенным на проведение НИР:
```
>> CorFin=corr(Res,XX(:,2))рассчитайте и отобразите оценку корреляции обобщенной результативности с фи-нансированием, выделенным на проведение НИР:
CorFin = 0.8437
>> fprintf('Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin)
Correlation of Results and Money = 0.843710
>>
```
## 3 Сценарий программы
```
>> Program
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
....
```
![Результат](assets/3.png)
![Изображение гистограммы] (hist.jpg)
## 4 Предотвращение эхо-вывода.
![Измененный сценарий](assets/4.png)
## 5 Возможность создания текстового файла с результатами расчетов .
```
Eigenvalues:
22.946585
Eigenvalues:
1931.665464
Eigenvalues:
2593.979592
Eigenvalues:
3457.339562
Eigenvalues:
5625.151474
Eigenvalues:
8672.065947
Eigenvalues:
18914.627989
Eigenvalues:
47522.678185
Eigenvalues:
57483.681267
Eigenvalues:
225653.068540
Eigenvalues:
7494628.795394
Delta= 95
Results
197 92.541636
198 73.432513
199 5.885468
200 35.300393
201 70.208100
202 28.096191
203 87.136298
204 79.776499
205 36.243011
206 18.249808
207 49.666520
208 45.067095
209 81.785392
210 5.555862
211 105.361366
212 4.575460
213 381.204021
214 26.712747
216 8.037618
217 119.627795
218 10.061485
219 63.762947
220 9.087658
221 41.684105
222 35.907417
223 76.139589
224 23.752550
225 142.216169
226 67.755801
227 20.597788
228 76.818771
229 104.284923
230 18.541601
231 4.473983
232 3.580878
233 224.758597
234 26.863645
235 212.911324
236 50.921549
237 33.628254
238 42.168327
239 103.701129
240 136.060809
241 713.711764
242 34.027235
245 4.102289
246 27.086730
247 2.667541
248 2.497556
252 103.829221
253 7.460715
256 34.755449
257 4.359736
258 5.741187
259 15.989432
261 45.399798
264 2.462250
267 6.424390
268 66.503024
273 73.935542
275 11.130530
296 3.684256
304 9.970486
305 28.031419
311 1.352414
318 40.905330
322 11.722703
325 30.793455
326 42.716264
329 10.023429
330 32.260491
334 25.495269
335 36.870098
336 42.948416
339 87.963238
340 228.668981
341 99.146097
342 28.749899
343 9.622160
346 1.359974
347 54.213640
348 107.547742
349 116.106427
352 299.102890
356 14.333164
357 20.479493
362 144.908794
365 14.952535
366 25.976099
371 268.149429
372 12.353605
373 4.526119
376 104.664655
377 91.264814
379 209.329940
381 196.452926
383 4.812125
387 1.387719
388 50.732954
389 118.633179
391 212.528679
392 37.744725
393 30.102473
394 320.669960
395 0.000000
399 41.450044
410 141.123026
412 405.347359
413 12.875247
414 117.612150
441 8.989886
446 74.655250
448 89.566395
451 37.992598
456 40.599701
465 37.339465
466 142.928780
467 9.122607
472 53.463843
476 93.289532
477 57.155319
484 19.139209
1001 5.491474
1002 85.213352
1004 170.642969
1017 90.453986
1030 57.810669
1034 7.372961
1035 9.614944
1037 1.846687
1038 17.646937
1039 153.910670
1041 119.835954
1044 5.010210
1 2.691959
2 379.300890
3 13.497203
4 2.462250
6 19.718182
7 200.667783
8 93.618235
9 25.650544
10 26.344823
11 65.285854
12 21.514761
13 176.510003
14 1898.884523
15 91.241365
16 304.552394
17 6.355976
18 3.439437
19 158.859588
20 187.802059
21 26.561371
22 8.657907
23 110.316703
26 21.286647
28 8.028500
29 76.976887
33 148.320170
34 97.178361
35 6.713123
36 88.631285
37 333.404629
38 27.838269
40 11.662869
41 0.000000
42 71.250154
43 0.369757
44 10.360736
45 3.855089
51 81.568715
52 54.636552
53 23.501931
54 90.446620
55 57.162095
56 162.850196
57 305.874565
58 6.323299
59 59.415851
60 46.966205
62 56.660855
63 815.675312
64 47.723188
65 277.021471
66 328.086215
67 113.590454
68 11.709047
69 33.969900
71 0.913379
72 122.671912
73 59.978744
74 7.491057
75 12.504248
76 24.208529
77 400.110964
78 263.576362
79 25.930889
80 36.895259
81 254.783774
82 6.870138
84 12.625935
85 23.783568
86 3.159890
87 5.151827
88 0.000000
89 106.765711
90 15.783445
91 30.701284
92 64.989933
93 43.087958
94 31.124285
95 5.171761
96 48.085148
97 5.347890
99 2.124571
100 0.082078
101 21.635603
102 52.057076
103 25.625192
104 9.750228
105 36.202865
107 4.626653
108 3.190574
109 9.578291
110 6.374896
111 3.684453
112 5.784829
113 8.236760
114 6.872598
115 41.304826
116 1.988474
118 7.571316
119 1.231125
120 5.081094
121 21.547440
122 30.299927
123 45.503740
124 9.093912
132 10.369658
133 7.125935
134 14.133228
135 26.102416
136 5.071976
137 12.085286
138 0.713469
139 0.675086
140 4.092547
141 7.454102
142 184.663991
143 10.455368
144 7.448129
146 6.242521
147 8.860180
148 39.991951
149 6.891026
150 5.160709
151 15.489599
152 5.590467
153 27.378151
154 10.801195
162 23.750968
166 11.426264
167 8.473236
168 6.898371
170 3.416283
171 208.746883
172 12.158394
173 3.563165
174 4.158866
175 0.000000
176 1.847873
177 8.478820
178 1.277897
179 0.035306
180 0.070611
181 0.035306
182 3.039279
183 0.000000
184 4.205715
185 30.094936
186 20.128055
187 5.773718
188 31.539990
189 147.387148
190 18.314164
191 32.846011
192 14.511067
193 19.235467
194 0.000000
Correlation of Results and Money = 0.843710
```
![ Измененный сценарий](assets/5.png)
## 6 Вывод некоторых значений
```
fprintf(fp,'Min=%f\n', MinRes);
fprintf(fp,'Max=%f\n', MaxRes);
fprintf(fp,'Mean=%f\n', MeanRes);
fprintf(fp,'Std=%f\n', stdRes);
```

Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.