diff --git a/ТЕМА1/assets/bar11.png b/ТЕМА1/assets/bar11.png new file mode 100644 index 0000000..5f21688 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/bar11.png differ diff --git a/ТЕМА1/assets/graphic11.png b/ТЕМА1/assets/graphic11.png new file mode 100644 index 0000000..82351c5 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/graphic11.png differ diff --git a/ТЕМА1/assets/histogram11.png b/ТЕМА1/assets/histogram11.png new file mode 100644 index 0000000..d3a265f Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/histogram11.png differ diff --git a/ТЕМА1/assets/pie11.PNG b/ТЕМА1/assets/pie11.PNG new file mode 100644 index 0000000..c7fdb32 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/pie11.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/assets/screen2.png b/ТЕМА1/assets/screen2.png new file mode 100644 index 0000000..d8dff47 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/screen2.png differ diff --git a/ТЕМА1/assets/screen3.png b/ТЕМА1/assets/screen3.png new file mode 100644 index 0000000..31a3af9 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/screen3.png differ diff --git a/ТЕМА1/assets/screen4.png b/ТЕМА1/assets/screen4.png new file mode 100644 index 0000000..878737c Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/assets/screen4.png differ diff --git a/ТЕМА1/perem b/ТЕМА1/perem new file mode 100644 index 0000000..f79d723 --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/perem @@ -0,0 +1,344 @@ +# Created by Octave 10.3.0, Wed Feb 11 23:18:16 2026 UTC +# name: A +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 6 + 0.24612084228847705 0.79905181571859696 -1.4301715738783221 0.98938375189079664 -1.3819432683961064 0.30817139021210238 + 0.18829187399362238 -0.30383811017446982 0.11265153807199667 -0.38921934031141819 1.20913729380861 0.99877780929038906 + 1.1249837214844249 0.008192194328331015 -0.34760424052883748 -0.17645321058060659 1.4821799320426716 -0.66142165667575092 + -1.1914164340660196 0.65953783854637871 0.46773882000777439 0.6105516471848782 -0.11569513974773467 0.26481021918013137 + + +# name: B +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.91792497331055822 0.47319407673939118 0.7198716674879172 0.0038881083115011039 0.13236501240405241 0.8162351972175943 0.78614350780988018 + 0.59485149691390893 0.32186305188475661 0.12345223397444982 0.59881996342681343 0.78491326913486736 0.85623935466593892 0.23900324492782277 + 0.10400918504553669 0.59963205438728906 0.72110013321319333 0.55133441211194256 0.2490905535288318 0.39099488340521982 0.30139503010708524 + 0.23271785025607483 0.27836755639517108 0.20292626739816755 0.48827707344674731 0.25064049840841807 0.8633688347690861 0.68343347638627328 + + +# name: B1 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.95808401161409551 0.68789103551317721 0.8484525133959574 0.062354697589685287 0.36382002749168774 0.90345735771955182 0.88664734128619604 + 0.77126616476668342 0.56732975586051948 0.35135770088963442 0.7738345840209091 0.88595331092268481 0.92533202401405024 0.48887958121384328 + 0.32250455042609349 0.7743591249460996 0.84917614969639443 0.74251896414296559 0.49908972492812531 0.62529583670868927 0.54899456291213411 + 0.48240838535008368 0.5276054931434766 0.4504733814535189 0.69876825446405855 0.50064008869488075 0.92917642822506319 0.82670035465474023 + + +# name: B1D +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 1 + 0.95808401161409551 + 0.56732975586051948 + 0.84917614969639443 + 0.69876825446405855 + + +# name: B2 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + -0.085639620121467086 -0.74824966441315721 -0.32868232245871637 -5.5498325348755939 -2.0221919271681768 -0.20305273366455273 -0.24061592330782486 + -0.51944348960667197 -1.1336291286111517 -2.0919009671663487 -0.51279428793626314 -0.24218205248217847 -0.1552053219899189 -1.4312781500389335 + -2.2632760659950018 -0.51143905456404803 -0.32697727032335189 -0.59541373539631903 -1.3899387798384069 -0.93906080500254663 -1.199333482285065 + -1.457928502307456 -1.2788128932495979 -1.5949125807061693 -0.71687226079490496 -1.3837356437971757 -0.14691329244796922 -0.38062595544613326 + + +# name: B3 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.79434281511988802 0.45573170786825268 0.65928818542413903 0.003888098515169326 0.13197883407152497 0.72857222596552884 0.70763362281366127 + 0.56038576571088039 0.31633448850362011 0.12313889482430597 0.56366815428190564 0.70676382605041788 0.75538362388792013 0.23673432245299425 + 0.10382175944148946 0.56433875656159693 0.66021135923281915 0.52382438227808181 0.24652268308017591 0.38110840349245495 0.29685264183657595 + 0.23062295773689348 0.27478641223061279 0.2015364129705958 0.46910499569172887 0.24802449532881657 0.7600362123736063 0.63145908999993827 + + +# name: BS1 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.10400918504553669 0.27836755639517108 0.12345223397444982 0.0038881083115011039 0.13236501240405241 0.39099488340521982 0.23900324492782277 + 0.23271785025607483 0.32186305188475661 0.20292626739816755 0.48827707344674731 0.2490905535288318 0.8162351972175943 0.30139503010708524 + 0.59485149691390893 0.47319407673939118 0.7198716674879172 0.55133441211194256 0.25064049840841807 0.85623935466593892 0.68343347638627328 + 0.91792497331055822 0.59963205438728906 0.72110013321319333 0.59881996342681343 0.78491326913486736 0.8633688347690861 0.78614350780988018 + + +# name: BS2 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.23271785025607483 0.27836755639517108 0.20292626739816755 0.48827707344674731 0.25064049840841807 0.8633688347690861 0.68343347638627328 + 0.59485149691390893 0.32186305188475661 0.12345223397444982 0.59881996342681343 0.78491326913486736 0.85623935466593892 0.23900324492782277 + 0.91792497331055822 0.47319407673939118 0.7198716674879172 0.0038881083115011039 0.13236501240405241 0.8162351972175943 0.78614350780988018 + 0.10400918504553669 0.59963205438728906 0.72110013321319333 0.55133441211194256 0.2490905535288318 0.39099488340521982 0.30139503010708524 + + +# 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: D5 +# type: matrix +# rows: 2 +# columns: 3 + 6 14 26 + 7 15 27 + + +# name: DB +# type: diagonal matrix +# rows: 4 +# columns: 4 +0.95808401161409551 +0.56732975586051948 +0.84917614969639443 +0.69876825446405855 + + +# 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 + 0.17767093945614132 0.70706935336534538 -1.173082128832251 0.80038585900818104 -0.42202710594727871 0.8698348275274308 + 0.51999174060766173 0.46881856356758922 -0.7187216821422252 0.40704597520793478 0.59180607482198755 0.14439949713480463 + 0.76987669516872537 0.67745021372852077 -1.1713738829353757 0.66083586735303246 0.19977145868526131 -0.07806909104679903 + 0.15221078662896773 0.14771631826040368 0.098637290496224495 -0.028391835586501338 1.4793679221774232 0.36392253357306809 + 0.16197618775946795 0.034627429946604414 -0.070233632805748764 -0.065467490963922834 1.1063461004652868 0.72636334405911018 + -0.22665353246791098 0.96468359022958661 -0.80298005588903087 0.93244388677563006 0.38695739165251403 1.0767496091829323 + -0.23670070157089571 1.0087704275287068 -0.88249383745417664 1.0488622419919285 -0.42976625814433317 0.46260904363991667 + + +# name: F +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 13 + 0.24612084228847705 0.79905181571859696 -1.4301715738783221 0.98938375189079664 -1.3819432683961064 0.30817139021210238 0.91792497331055822 0.47319407673939118 0.7198716674879172 0.0038881083115011039 0.13236501240405241 0.8162351972175943 0.78614350780988018 + 0.18829187399362238 -0.30383811017446982 0.11265153807199667 -0.38921934031141819 1.20913729380861 0.99877780929038906 0.59485149691390893 0.32186305188475661 0.12345223397444982 0.59881996342681343 0.78491326913486736 0.85623935466593892 0.23900324492782277 + 1.1249837214844249 0.008192194328331015 -0.34760424052883748 -0.17645321058060659 1.4821799320426716 -0.66142165667575092 0.10400918504553669 0.59963205438728906 0.72110013321319333 0.55133441211194256 0.2490905535288318 0.39099488340521982 0.30139503010708524 + -1.1914164340660196 0.65953783854637871 0.46773882000777439 0.6105516471848782 -0.11569513974773467 0.26481021918013137 0.23271785025607483 0.27836755639517108 0.20292626739816755 0.48827707344674731 0.25064049840841807 0.8633688347690861 0.68343347638627328 + + +# name: FF +# type: matrix +# rows: 2 +# columns: 4 + 1 1 1 1 + 1 1 1 1 + + +# name: G +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 6 + 0.98448336915390822 6.3924145257487757 -17.162058886539864 15.830140030252746 -27.638865367922129 7.3961133650904571 + 0.94145936996811186 -2.7345429915702284 1.4644699949359568 -6.616728785294109 25.391883169980812 24.969445232259726 + 6.7499023289065496 0.08192194328331015 -4.8664593674037251 -3.1761577904509188 32.607958504938779 -17.196963073569524 + -8.3399150384621379 7.2549162240101657 7.0160823001166159 11.600481296512687 -2.6609882141978973 7.1498759178635467 + + +# 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 + 0.21877408203420182 1.4205365612775056 -3.8137908636755253 3.5178088956117213 -6.1419700817604728 1.6435807477978794 + 0.20921319332624708 -0.60767622034893964 0.32543777665243484 -1.4703841745098021 5.6426407044401801 5.5487656071688285 + 1.4999782953125667 0.018204876285180034 -1.0814354149786056 -0.70581284232242636 7.2462130010975061 -3.8215473496821164 + -1.8533144529915861 1.6122036053355924 1.5591294000259146 2.5778847325583749 -0.59133071426619943 1.5888613150807882 + + +# 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: ans +# type: scalar +0 + + +# name: dinv +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 4 + 0.25212373551999584 0.16746220206967982 0.066140555414957003 0.042245937813034228 + 0.16746220206967982 0.55199892813617957 -0.1285282645120206 -0.020491011972343202 + 0.066140555414957003 -0.1285282645120206 0.47762991701558932 0.333178791140397 + 0.042245937813034228 -0.020491011972343202 0.333178791140397 0.64164054568240592 + + +# 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 + + +# name: t +# type: scalar +57.948365375418142 + + diff --git a/ТЕМА1/prog1.m b/ТЕМА1/prog1.m new file mode 100644 index 0000000..669f85a --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/prog1.m @@ -0,0 +1,24 @@ +>> 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 + diff --git a/ТЕМА1/report.md b/ТЕМА1/report.md new file mode 100644 index 0000000..41ac535 --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/report.md @@ -0,0 +1,904 @@ +\# Отчет по теме 1 + + + +Иванов Владимир, А-03-24 + + + +\## 1. Изучение среды GNU Octave + +Запущена среда GNU Octave. Визуально изучены компоненты графического интерфейса: главное меню, командное окно, окно текущей папки, область переменных и другие элементы. + + + +\## 2. Настройка текущего каталога + +Нажал на окно рядом с \*Текущая папка:\* и установил путь к папке ТЕМА1: + + + +!\[Скриншот выбора текущей папки](assets/screen2.png) + + + + + +\## 3. Настройка окон интерфейса + +В главном меню «Окно» отмечены галочками для отображения: + +\- Командное окно + +\- Журнал выполненных команд + +\- Диспетчер файлов + +\- Область переменных + +\- Редактор + + + +Все указанные окна появились в интерфейсе среды: + +!\[Скриншот выбора текущей папки](assets/screen3.png) + + + +\## 4. Установка путей и работа с файлами + +В меню «Правка» + «Установить путь» добавлены пути к папкам TEMA1 и TEMA2. В окне «Диспетчер файлов» отображен список файлов текущей папки. + +!\[Скриншот выбора текущей папки](assets/screen4.png) + + + +\## 5. Работа со справкой + +Изучена система помощи: + +\- Открыта документация через «Справка» + «Документация» + «На диске» + +\- Просмотрен GNU Octave Manual + +\- Проверен список пакетов через «Справка» + «Пакеты Octave» + +\- Использована команда `help` для получения справки по функциям + + + +```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. + + + +  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 via the help@octave.org + +mailing list. + +``` + + + +\## 6. Создание матриц и векторов + +```matlab + +  + +>> A=randn(4,6) + +A = + + + +  2.4612e-01 7.9905e-01 -1.4302e+00 9.8938e-01 -1.3819e+00 3.0817e-01 + +  1.8829e-01 -3.0384e-01 1.1265e-01 -3.8922e-01 1.2091e+00 9.9878e-01 + +  1.1250e+00 8.1922e-03 -3.4760e-01 -1.7645e-01 1.4822e+00 -6.6142e-01 + +  -1.1914e+00 6.5954e-01 4.6774e-01 6.1055e-01 -1.1570e-01 2.6481e-01 + + + +>> B=rand(4,7) + +B = + + + +  9.1792e-01 4.7319e-01 7.1987e-01 3.8881e-03 1.3237e-01 8.1624e-01 7.8614e-01 + +  5.9485e-01 3.2186e-01 1.2345e-01 5.9882e-01 7.8491e-01 8.5624e-01 2.3900e-01 + +  1.0401e-01 5.9963e-01 7.2110e-01 5.5133e-01 2.4909e-01 3.9099e-01 3.0140e-01 + +  2.3272e-01 2.7837e-01 2.0293e-01 4.8828e-01 2.5064e-01 8.6337e-01 6.8343e-01 + + + +>> 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 + + + +>> H='This is a symbols vector' + +H = This is a symbols vector + +>> L=\[-2+23.1j, 3-5.6j] + +L = + + + +  -2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i + +``` + + + +\## 7. Операции 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 + + + +>> E=B'\*A + +E = + + + +  -1.062020 -0.051115 0.074274 1.889323 -0.159865 -0.797471 + +  -0.987574 0.120358 1.538011 1.983992 1.375455 -1.009796 + +  -1.786521 0.544003 -0.841670 2.256538 1.319305 -1.911457 + +  -1.353524 -0.205707 -1.155552 1.282056 0.153180 -1.225409 + +  -1.492714 0.601927 -0.245364 2.303039 1.120912 -1.567984 + +  -0.808763 -0.300447 -1.075886 0.595356 -0.332495 -0.644339 + +  -1.590215 0.232552 -2.454290 1.630394 -0.485993 -1.414100 + + + +>> F=\[A,B] + + + +F = + + + + Columns 1 through 5: + + + +  2.4612e-01 7.9905e-01 -1.4302e+00 9.8938e-01 -1.3819e+00 + +  1.8829e-01 -3.0384e-01 1.1265e-01 -3.8922e-01 1.2091e+00 + +  1.1250e+00 8.1922e-03 -3.4760e-01 -1.7645e-01 1.4822e+00 + +  -1.1914e+00 6.5954e-01 4.6774e-01 6.1055e-01 -1.1570e-01 + + + + Columns 6 through 10: + + + +  3.0817e-01 9.1792e-01 4.7319e-01 7.1987e-01 3.8881e-03 + +  9.9878e-01 5.9485e-01 3.2186e-01 1.2345e-01 5.9882e-01 + +  -6.6142e-01 1.0401e-01 5.9963e-01 7.2110e-01 5.5133e-01 + +  2.6481e-01 2.3272e-01 2.7837e-01 2.0293e-01 4.8828e-01 + + + + Columns 11 through 13: + + + +  1.3237e-01 8.1624e-01 7.8614e-01 + +  7.8491e-01 8.5624e-01 2.3900e-01 + +  2.4909e-01 3.9099e-01 3.0140e-01 + +  2.5064e-01 8.6337e-01 6.8343e-01 + + + +>> G=A.\*D + +G = + + + +  -2.1133 -7.9531 5.0795 17.7987 -31.0683 2.7012 + +  -1.9133 9.9180 20.5493 29.0286 36.1644 -17.3466 + +  -2.1444 -1.3123 4.7728 -1.3861 30.2171 -15.7074 + +  -8.9271 1.3795 -49.8654 10.4939 -15.5500 -32.1418 + + + +>> M=G./4.5 + +M = + + + +  -0.4696 -1.7674 1.1288 3.9553 -6.9041 0.6003 + +  -0.4252 2.2040 4.5665 6.4508 8.0365 -3.8548 + +  -0.4765 -0.2916 1.0606 -0.3080 6.7149 -3.4905 + +  -1.9838 0.3065 -11.0812 2.3320 -3.4556 -7.1426 + + + +>> 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 + + + +>> 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 + + + +>> 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. Стандартные функции + +```matlab + +B1=sqrt(B) + +B1 = + + + +  0.830196 0.794780 0.626818 0.701587 0.643416 0.574820 0.588671 + +  0.743569 0.875002 0.919798 0.514131 0.950974 0.127716 0.642313 + +  0.372137 0.886932 0.853329 0.795333 0.668526 0.557392 0.051291 + +  0.585250 0.250013 0.883270 0.775134 0.776123 0.636652 0.989364 + + + +>> B2=log(B) + +B2 = + + + +  -0.372186 -0.459381 -0.934198 -0.708822 -0.881929 -1.107396 -1.059777 + +  -0.592586 -0.267058 -0.167202 -1.330552 -0.100537 -4.115892 -0.885359 + +  -1.976984 -0.239973 -0.317219 -0.457989 -0.805361 -1.168973 -5.940491 + +  -1.071431 -2.772484 -0.248248 -0.509438 -0.506889 -0.903063 -0.021386 + + + +>> B3=sin(B) + +B3 = + + + +  6.3594e-01 5.9050e-01 3.8287e-01 4.7259e-01 4.0226e-01 3.2444e-01 3.3964e-01 + +  5.2515e-01 6.9299e-01 7.4865e-01 2.6126e-01 7.8602e-01 1.6311e-02 4.0096e-01 + +  1.3804e-01 7.0799e-01 6.6551e-01 5.9121e-01 4.3220e-01 3.0571e-01 2.6307e-03 + +  3.3586e-01 6.2466e-02 7.0340e-01 5.6533e-01 5.6659e-01 3.9432e-01 8.2985e-01 + + + +>> 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 14: + + + +  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 + + + + Columns 15 through 20: + + + +  28.153 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 = + + + +  0.8302 + +  0.8750 + +  0.8533 + +  0.7751 + + + +>> DB=diag(B1D) + +DB = + + + +Diagonal Matrix + + + +  0.8302 0 0 0 + +  0 0.8750 0 0 + +  0 0 0.8533 0 + +  0 0 0 0.7751 + + + +>> BS1=sort(B) + +BS1 = + + + +  1.3849e-01 6.2507e-02 3.9290e-01 2.6433e-01 4.1398e-01 1.6311e-02 2.6307e-03 + +  3.4252e-01 6.3167e-01 7.2817e-01 4.9222e-01 4.4693e-01 3.1069e-01 3.4653e-01 + +  5.5290e-01 7.6563e-01 7.8017e-01 6.0083e-01 6.0237e-01 3.3042e-01 4.1257e-01 + +  6.8923e-01 7.8665e-01 8.4603e-01 6.3255e-01 9.0435e-01 4.0533e-01 9.7884e-01 + + + +>> BS2=sortrows(B,2) + +BS2 = + + + +  3.4252e-01 6.2507e-02 7.8017e-01 6.0083e-01 6.0237e-01 4.0533e-01 9.7884e-01 + +  6.8923e-01 6.3167e-01 3.9290e-01 4.9222e-01 4.1398e-01 3.3042e-01 3.4653e-01 + +  5.5290e-01 7.6563e-01 8.4603e-01 2.6433e-01 9.0435e-01 1.6311e-02 4.1257e-01 + +  1.3849e-01 7.8665e-01 7.2817e-01 6.3255e-01 4.4693e-01 3.1069e-01 2.6307e-03 + + + +>> 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 = 727.40 + +>> dinv=inv(A\*A') + +dinv = + + + +  0.283810 -0.061584 0.278944 -0.011754 + +  -0.061584 0.190474 -0.271478 0.037051 + +  0.278944 -0.271478 0.932179 -0.026774 + +  -0.011754 0.037051 -0.026774 0.076090 + +``` + + + +\## 9. Работа 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. Управляющие конструкции + +```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 + +>> 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 + +>> if (D(3,5)>=20) + +printf('D(3,5)>=20') + +else + +printf('D(3,5)<20') + +endif + +D(3,5)>=20>> + +``` + + + +\## 11. Графические функции + +```matlab + +>> graphics\_toolkit('gnuplot') + +>> plot(D(1,:),B(\[2,4],1:6)) + +>> + +>> hist(A(:),6) + +>> + +>> + +>> pie(D(1,:)) + + + + + +>> bar(D(1,:)) + +``` + +!\[график](assets/graphic11.png) + +!\[гистограмма](assets/histogram11.png) + +!\[круговая диаграмма](assets/pie11.png) + +!\[ступенчатая диаграмма](assets/bar11.png) + + + +\## 12. Работа с текстовым редактором + +Создан файл Prog1.m с командами из пункта 9. Файл сохранен в папке TEMA1/assets. Программа успешно запущена как через клавишу F5, так и через ввод имени файла в командной строке. + + + +\## 13. Сохранение и загрузка переменных + +Содержимое области переменных сохранено в файл Perem. После перезапуска среды и установки пути к папке TEMA1 переменные успешно загружены из файла Perem. Команды из предыдущего сеанса отображены в журнале выполненных команд. + diff --git a/ТЕМА1/task.md b/ТЕМА1/task.md new file mode 100644 index 0000000..e69de29