files: Заготовка отчета

ТЕМА1/Perem

@@ -0,0 +1,52 @@
+# 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
+
+

ТЕМА1/Prog1.m..m

@@ -0,0 +1,7 @@
+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])

ТЕМА1/report.md

@@ -0,0 +1,538 @@
+# 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

ТЕМА1/task.md

@@ -0,0 +1,233 @@
+# 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
+
+```

ТЕМА2/Program.m

@@ -0,0 +1,33 @@
+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);
+

ТЕМА2/prtcl.txt

@@ -0,0 +1,316 @@
+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 

ТЕМА2/report.md

@@ -0,0 +1,559 @@
+# 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);
+```
+