diff --git a/ТЕМА1/Perem b/ТЕМА1/Perem new file mode 100644 index 0000000..1dc3a0f --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/Perem @@ -0,0 +1,346 @@ +# Created by Octave 8.3.0, Wed Feb 11 12:31:56 2026 GMT +# name: A +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 6 + 0.030664544887469967 0.11741442219296631 -0.42844419908609011 0.72998651476954213 0.72189945201065597 -0.98666468479427283 + 1.6040691956533564 0.052904322354899544 -1.9321270184997246 0.5218726333103807 -0.87315982220188215 -0.77272258842567498 + -0.32074775033129543 0.35133776807142192 -0.31763235658461464 -0.51020068015652975 -0.50256957218673226 -1.6198882725028867 + -0.64401837550154417 -0.60302577555369152 -0.67906148230913976 -0.81722518398788035 0.12036140606339318 -0.14364882310687913 + + +# name: B +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926 + 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222 + 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324 + 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084 + + +# name: B1 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.96925278413345872 0.29092584282785983 0.36403466006552837 0.88845379136898139 0.84068991318930375 0.95212847240846588 0.50555490737445385 + 0.72170691122237474 0.87422627975368183 0.25786791902534728 0.53984191809542981 0.51697804493042498 0.58115888452016817 0.73536187304356637 + 0.45034664413923375 0.41594538746212401 0.12214730288874927 0.86364203161352349 0.68318578790885121 0.85293057859106947 0.77959018725568452 + 0.9542240040377985 0.61236885216301495 0.67258117005832807 0.81753049867898075 0.83747415458121666 0.85912798839942872 0.77490813122294111 + + +# name: B1D +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 1 + 0.96925278413345872 + 0.87422627975368183 + 0.12214730288874927 + 0.81753049867898075 + + +# name: B2 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + -0.062459659947138826 -2.4693737598597156 -2.0210123918365723 -0.23654528040605416 -0.34706479804482188 -0.098110606573624665 -1.3641972529812945 + -0.65227232528105439 -0.26883207103152523 -2.710615533819329 -1.2329578530990146 -1.3195097433217422 -1.0854621843662517 -0.61478511330803132 + -1.5954753449055463 -1.754402614955981 -4.2050551236869875 -0.29319382258497861 -0.76197687793057889 -0.31815423961401001 -0.49797379664839131 + -0.093713660050358361 -0.98084095681501959 -0.79326495163637234 -0.4029341393081019 -0.35472975192126738 -0.30367474224853708 -0.51002159402549785 + + +# name: B3 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.80723416122164715 0.084536830761735113 0.13213368724475458 0.70989572111143373 0.64937290418438309 0.7873807767152986 0.25281218800790628 + 0.49762702940599668 0.69201135147260462 0.066446870369956473 0.28732154720328296 0.26409578179184856 0.33136094666475563 0.51478520204476441 + 0.20142458674724187 0.17214874524274312 0.014919410065293339 0.67861663215181744 0.44997989044863657 0.66499757566400419 0.57103071891915635 + 0.78983716314349062 0.36626844517710488 0.43709426012756414 0.61969663687166365 0.64525953754184917 0.67288427122850969 0.56504072435891195 + + +# name: BS1 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.20281209988746962 0.084637846025100605 0.014919963602995856 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.2555857643703926 + 0.52086086570614076 0.17301056535101644 0.066495863662463073 0.668356116270303 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.54075708432614222 + 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.1325212337290248 0.74587755876953432 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084 + 0.93945095955046121 0.76427158821196284 0.45236543031702958 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.60776086006535324 + + +# name: BS2 +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 7 + 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926 + 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324 + 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084 + 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222 + + +# 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 +0.96925278413345872 +0.87422627975368183 +0.12214730288874927 +0.81753049867898075 + + +# 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 + 0.21284646782386873 -0.33996473679242706 -2.0916063354700789 0.11001565366825217 0.23106145163333386 -1.7887354783352327 + 0.93154307889213228 -0.11497589907312322 -1.8225312083277183 0.065910947150199628 -0.64804607620493915 -1.0082045576092582 + -0.1853895244669671 -0.24846824504556389 -0.49717941150352174 -0.24585551258216196 0.084554509038512554 -0.27128731294059683 + -0.17799434919391344 -0.032882048634518823 -1.5920406478269586 -0.19844075628875013 0.020955996621632236 -2.3082647865337433 + -0.15101124712553377 -0.16183225743457436 -1.4437206512199028 -0.15590008491637641 0.12668941565323766 -1.7606785607510758 + -0.13912521447468179 -0.065188866073967178 -1.7732634310652586 -0.1363323440976098 0.082755263580826716 -2.4399239798903971 + 0.29358943764646961 -0.089959306662854871 -1.7551247379014341 -0.33202903218061391 -0.52082732032166534 -1.7407959717428727 + + +# name: F +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 13 + 0.030664544887469967 0.11741442219296631 -0.42844419908609011 0.72998651476954213 0.72189945201065597 -0.98666468479427283 0.93945095955046121 0.084637846025100605 0.1325212337290248 0.78935013939791754 0.706759530138239 0.90654862797087876 0.2555857643703926 + 1.6040691956533564 0.052904322354899544 -1.9321270184997246 0.5218726333103807 -0.87315982220188215 -0.77272258842567498 0.52086086570614076 0.76427158821196284 0.066495863662463073 0.29142929653295269 0.26726629894008447 0.3377456490567261 0.54075708432614222 + -0.32074775033129543 0.35133776807142192 -0.31763235658461464 -0.51020068015652975 -0.50256957218673226 -1.6198882725028867 0.20281209988746962 0.17301056535101644 0.014919963602995856 0.74587755876953432 0.46674282080063778 0.72749057189569655 0.60776086006535324 + -0.64401837550154417 -0.60302577555369152 -0.67906148230913976 -0.81722518398788035 0.12036140606339318 -0.14364882310687913 0.91054344988192848 0.37499561109944846 0.45236543031702958 0.668356116270303 0.70136295959152362 0.73810090045124888 0.60048261183543084 + + +# name: FF +# type: matrix +# rows: 2 +# columns: 4 + 1 1 1 1 + 1 1 1 1 + + +# name: G +# type: matrix +# rows: 4 +# columns: 6 + 0.12265817954987987 0.93931537754373051 -5.1413303890330813 11.679784236312674 14.43798904021312 -23.679952435062546 + 8.0203459782667821 0.47613890119409591 -25.117651240496418 8.8718347662764714 -18.336356266239527 -19.318064710641874 + -1.9244865019877726 3.5133776807142194 -4.4468529921846045 -9.1836122428175351 -11.05653058810811 -42.117095085075057 + -4.5081286285108089 -6.6332835310906066 -10.185922234637097 -15.527278495769727 2.7683123394580433 -3.8785182238857363 + + +# 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 + 0.027257373233306639 0.20873675056527344 -1.1425178642295737 2.5955076080694832 3.2084420089362489 -5.2622116522361218 + 1.7822991062815072 0.10580864470979909 -5.5817002756658702 1.9715188369503269 -4.0747458369421174 -4.2929032690315276 + -0.42766366710839393 0.78075059571427097 -0.98818955381880103 -2.040802720626119 -2.4570067973573577 -9.3593544633500123 + -1.0018063618912909 -1.4740630069090237 -2.2635382743637993 -3.4505063323932728 0.61518051987956524 -0.8618929386412747 + + +# 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 + 0.57735659122943372 -0.066354576419124234 -0.16833927959665362 0.11316375904303275 + -0.066354576419124234 0.14857227776911955 -0.053193405768239249 0.029441476532358797 + -0.16833927959665362 -0.053193405768239249 0.40539309141066499 -0.18613409032527131 + 0.11316375904303275 0.029441476532358797 -0.18613409032527131 0.6038045437467956 + + +# name: dt +# type: scalar +74.835103651862497 + + +# 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 + + diff --git a/ТЕМА1/Progl.m b/ТЕМА1/Progl.m new file mode 100644 index 0000000..3089023 --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/Progl.m @@ -0,0 +1,5 @@ +D1=D(3,5) +D2=D(3,4:end) +D3=D(2:3,3:5) +D4=D(16:20) +D5=D(3:4,[1,3,6]) diff --git a/ТЕМА1/report.md b/ТЕМА1/report.md deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/ТЕМА1/report.md.md b/ТЕМА1/report.md.md new file mode 100644 index 0000000..e2bbce1 --- /dev/null +++ b/ТЕМА1/report.md.md @@ -0,0 +1,488 @@ +# Отчет по теме 1 + +Бубнов Арсентий, А-03-24 + +## 1 Изучение среды GNU Octave + +## 2 Настройка текущего каталога + +Нажал на окно рядом с *Текущая папка:* и установил путь к папке ТЕМА1: + +![Скриншот выбора текущей папки](screen/photo1.png) + +## 3 Работа с предложением "Окно" + +Отметил галочками нужные предложения: + +![Скриншот выбора нужных для работы окон](screen/photo2.png) + +## 4 Отображение списка файлов, размещённых в текущей папке + +Выбрал в главном меню предложения «Правка» + «Установить путь» и добавил в появившийся список пути к папкам TEMA1 и TEMA2. + +В окне «Диспетчер файлов» отобразил список файлов, размещенных в текущей папке + +![Скриншот отображения списка файлов](screen/photo3.png) + +## 5 Изучил работу с системой помощи. + +В главном меню выбрал предложения «Справка» + « Документация» + « На диске». + +Раскрыл GNU Octave Manual. + +## 6 Создание матриц и векторов + +Матрица А - со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами + +Матрица В - 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1 + +Вектор С - с целыми числами от 4 до 27 + +Символьный вектор Н + +Вектор-строка L с 2 комплексными элементами + +```matlab + +>> A=randn(4,6) +A = + + 0.030665 0.117414 -0.428444 0.729987 0.721899 -0.986665 + 1.604069 0.052904 -1.932127 0.521873 -0.873160 -0.772723 + -0.320748 0.351338 -0.317632 -0.510201 -0.502570 -1.619888 + -0.644018 -0.603026 -0.679061 -0.817225 0.120361 -0.143649 + +>> B=rand(4,7) +B = + + 0.939451 0.084638 0.132521 0.789350 0.706760 0.906549 0.255586 + 0.520861 0.764272 0.066496 0.291429 0.267266 0.337746 0.540757 + 0.202812 0.173011 0.014920 0.745878 0.466743 0.727491 0.607761 + 0.910543 0.374996 0.452365 0.668356 0.701363 0.738101 0.600483 + +>> 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 Выполнил следующи операции + +Преобразование матрицы С 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 + +``` + +Матричное перемножение В и А с транспонированием матрицы В (число столбцов в В должно совпадать с числом строк в А) + +```matlab + +>> E=B'*A +E = + + 0.212846 -0.339965 -2.091606 0.110016 0.231061 -1.788735 + 0.931543 -0.114976 -1.822531 0.065911 -0.648046 -1.008205 + -0.185390 -0.248468 -0.497179 -0.245856 0.084555 -0.271287 + -0.177994 -0.032882 -1.592041 -0.198441 0.020956 -2.308265 + -0.151011 -0.161832 -1.443721 -0.155900 0.126689 -1.760679 + -0.139125 -0.065189 -1.773263 -0.136332 0.082755 -2.439924 + 0.293589 -0.089959 -1.755125 -0.332029 -0.520827 -1.740796 + +``` + +Cоздание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В (числа строк у соединяемых матриц должны совпадать) + +```matlab + +>> F=[A,B] +F = + + Columns 1 through 12: + + 0.030665 0.117414 -0.428444 0.729987 0.721899 -0.986665 0.939451 0.084638 0.132521 0.789350 0.706760 0.906549 + 1.604069 0.052904 -1.932127 0.521873 -0.873160 -0.772723 0.520861 0.764272 0.066496 0.291429 0.267266 0.337746 + -0.320748 0.351338 -0.317632 -0.510201 -0.502570 -1.619888 0.202812 0.173011 0.014920 0.745878 0.466743 0.727491 + -0.644018 -0.603026 -0.679061 -0.817225 0.120361 -0.143649 0.910543 0.374996 0.452365 0.668356 0.701363 0.738101 + + Column 13: + + 0.255586 + 0.540757 + 0.607761 + 0.600483 + +``` + +Поэлементное перемножение матриц A и D (размеры матриц должны совпадать) + +```matlab + +>> G=A.*D +G = + + 0.1227 0.9393 -5.1413 11.6798 14.4380 -23.6800 + 8.0203 0.4761 -25.1177 8.8718 -18.3364 -19.3181 + -1.9245 3.5134 -4.4469 -9.1836 -11.0565 -42.1171 + -4.5081 -6.6333 -10.1859 -15.5273 2.7683 -3.8785 + +``` + +Поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5 + +```matlab + +̀>> M=G./4.5 +M = + + 0.027257 0.208737 -1.142518 2.595508 3.208442 -5.262212 + 1.782299 0.105809 -5.581700 1.971519 -4.074746 -4.292903 + -0.427664 0.780751 -0.988190 -2.040803 -2.457007 -9.359354 + -1.001806 -1.474063 -2.263538 -3.450506 0.615181 -0.861893 + +``` + +Поэлементное возведение в степень элементов 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 + +``` + +Cоздание логической матрицы, 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 + +``` + +Превращение матрицы 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 Изучил несколько стандартных программ. + +Математические функции, операции с матрицами. + +```matlab + +>> B1=sqrt(B) +B1 = + + 0.9693 0.2909 0.3640 0.8885 0.8407 0.9521 0.5056 + 0.7217 0.8742 0.2579 0.5398 0.5170 0.5812 0.7354 + 0.4503 0.4159 0.1221 0.8636 0.6832 0.8529 0.7796 + 0.9542 0.6124 0.6726 0.8175 0.8375 0.8591 0.7749 + +>> B2=log(B) +B2 = + + -0.062460 -2.469374 -2.021012 -0.236545 -0.347065 -0.098111 -1.364197 + -0.652272 -0.268832 -2.710616 -1.232958 -1.319510 -1.085462 -0.614785 + -1.595475 -1.754403 -4.205055 -0.293194 -0.761977 -0.318154 -0.497974 + -0.093714 -0.980841 -0.793265 -0.402934 -0.354730 -0.303675 -0.510022 + +>> B3=sin(B) +B3 = + + 0.807234 0.084537 0.132134 0.709896 0.649373 0.787381 0.252812 + 0.497627 0.692011 0.066447 0.287322 0.264096 0.331361 0.514785 + 0.201425 0.172149 0.014919 0.678617 0.449980 0.664998 0.571031 + 0.789837 0.366268 0.437094 0.619697 0.645260 0.672884 0.565041 + +>> 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 = + + 0.9693 + 0.8742 + 0.1221 + 0.8175 + +>> DB=diag(B1D) +DB = + +Diagonal Matrix + + 0.9693 0 0 0 + 0 0.8742 0 0 + 0 0 0.1221 0 + 0 0 0 0.8175 + +>> BS1=sort(B) +BS1 = + + 0.202812 0.084638 0.014920 0.291429 0.267266 0.337746 0.255586 + 0.520861 0.173011 0.066496 0.668356 0.466743 0.727491 0.540757 + 0.910543 0.374996 0.132521 0.745878 0.701363 0.738101 0.600483 + 0.939451 0.764272 0.452365 0.789350 0.706760 0.906549 0.607761 + +>> BS2=sortrows(B,2) +BS2 = + + 0.939451 0.084638 0.132521 0.789350 0.706760 0.906549 0.255586 + 0.202812 0.173011 0.014920 0.745878 0.466743 0.727491 0.607761 + 0.910543 0.374996 0.452365 0.668356 0.701363 0.738101 0.600483 + 0.520861 0.764272 0.066496 0.291429 0.267266 0.337746 0.540757 + +>> 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 = 74.835 +>> dinv=inv(A*A') +dinv = + + 0.577357 -0.066355 -0.168339 0.113164 + -0.066355 0.148572 -0.053193 0.029441 + -0.168339 -0.053193 0.405393 -0.186134 + 0.113164 0.029441 -0.186134 0.603805 + +``` + +## 9 Изучил работу 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 Изучил 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. + +Рассмотрел функцию построения графиков + +![Скриншот графика](screen/photo4.png) + +применил функцию расчета и построения гистограммы + +![Скриншот гистограммы](screen/photo5.png) + +Самостоятельно изучил и применил функции pie() и bar() + +![Функция pie(C)(screen/photo6.png) + +![Функция bar(C)(screen/photo7.png) + +## 12 Изучил работу с текстовым редактором среды. + +![Файл Progl.m и его содержимое(screen/photo8.png) + +## 13 Сохранил переменные, проверил их, перезапустив программу, для этого создал файл Perem без расширения + +![Файл Perem и его содержимое(screen/photo9.png) diff --git a/ТЕМА1/screen/photo1.PNG b/ТЕМА1/screen/photo1.PNG new file mode 100644 index 0000000..73d9894 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo1.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo2.PNG b/ТЕМА1/screen/photo2.PNG new file mode 100644 index 0000000..7ef1893 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo2.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo3.PNG b/ТЕМА1/screen/photo3.PNG new file mode 100644 index 0000000..3638f15 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo3.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo4.PNG b/ТЕМА1/screen/photo4.PNG new file mode 100644 index 0000000..77cc75f Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo4.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo5.PNG b/ТЕМА1/screen/photo5.PNG new file mode 100644 index 0000000..f72c1da Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo5.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo6.PNG b/ТЕМА1/screen/photo6.PNG new file mode 100644 index 0000000..571910c Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo6.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo7.PNG b/ТЕМА1/screen/photo7.PNG new file mode 100644 index 0000000..ad64b2f Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo7.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo8.PNG b/ТЕМА1/screen/photo8.PNG new file mode 100644 index 0000000..fd9bc89 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo8.PNG differ diff --git a/ТЕМА1/screen/photo9.PNG b/ТЕМА1/screen/photo9.PNG new file mode 100644 index 0000000..843e538 Binary files /dev/null and b/ТЕМА1/screen/photo9.PNG differ