Добавлен отчет и ОКЗ по первой лабораторной

TEMA1/Perem

@@ -0,0 +1,351 @@
+# Created by Octave 10.3.0, Sun Feb 22 19:22:33 2026 UTC <unknown@DESKTOP-R1Q3U7V>
+# name: A
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ -0.15982161061842087 0.26846341615516361 0.60270611927804241 0.712672703978255 0.19204634944294763 0.19913155797960744
+ 0.5643676089968257 0.064164160291927494 1.2690513832431134 0.62978389802746793 -0.2464804874499302 1.1841028927369184
+ 1.4443758833884563 -0.86736261235335377 0.99873748711338073 0.45664782767794176 0.87605971248693149 0.22645936613104439
+ 2.1487318577243668 2.2850753349852959 0.44033697967814373 0.50283268514264023 1.9515071924823917 -0.71998073354315639
+
+
+# name: B
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.44800575729054604 0.44449480329475854 0.89841568133174066 0.10612599244181442 0.31733160756937207 0.48856288506078005 0.94991924341112299
+ 0.82932009442546706 0.20325055382820134 0.67060153182347737 0.29069865787967708 0.08668169130459813 0.70050638986256641 0.48650511617030578
+ 0.56839773831590967 0.63621145328402962 0.58111676338220364 0.40383780372326072 0.22757913961278153 0.65675792010746226 0.97516297950272668
+ 0.94106403564792362 0.86848676978462569 0.35065643505474398 0.82830765764549918 0.075934317820851138 0.83807893330600725 0.30281993872137847
+
+
+# name: B1
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.6693323220124261 0.66670443473458207 0.94784792099352133 0.32576984581421042 0.56332193954201004 0.69897273556325501 0.97463800634446995
+ 0.91067013480484083 0.45083317738183526 0.81890263879381742 0.53916477804069984 0.29441754585044372 0.83696259764852476 0.69749918721838366
+ 0.75392157305379559 0.79762864372089193 0.76231014907464245 0.63548233942672294 0.47705255435096616 0.81040602176159959 0.98750340733727426
+ 0.97008455077272704 0.93192637573180948 0.59216250730246678 0.91011409045542147 0.27556182213951763 0.91546651129683998 0.55029077651854064
+
+
+# name: B1D
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 1
+ 0.6693323220124261
+ 0.45083317738183526
+ 0.76231014907464245
+ 0.91011409045542147
+
+
+# name: B2
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ -0.80294919555475763 -0.81081691522192212 -0.10712242097766596 -2.2431282827635917 -1.1478079712054798 -0.71628708485139558 -0.051378304936504866
+ -0.1871490772319353 -1.5933158056959302 -0.39958016069452451 -1.2354680882849405 -2.4455125904531352 -0.35595179138719829 -0.72050786113119669
+ -0.56493386180315697 -0.45222429718212609 -0.54280357264515566 -0.90674195756654896 -1.4802572346528213 -0.4204397909422492 -0.025150663489374205
+ -0.060744091076683875 -0.14100292682561297 -1.047948352378806 -0.18837062640616697 -2.5778865515651388 -0.17664299044661919 -1.1946169117618204
+
+
+# name: B3
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.43316896030282748 0.4300018294545041 0.78234109866159751 0.10592689326100709 0.31203251111116942 0.46935738888356959 0.81336852739491616
+ 0.73747234879157786 0.20185403477228037 0.62145736833513643 0.28662163989474743 0.08657318181528792 0.64460491295264988 0.46753936944909325
+ 0.53828241095382889 0.59415238558856232 0.54895772571885659 0.39295031712674033 0.22561974739326354 0.61055241627335477 0.82779333606432581
+ 0.80818519862281391 0.76335229127780801 0.34351437071082191 0.7367881940965183 0.07586136571577104 0.74335950610407342 0.29821301845291232
+
+
+# name: BS1
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.44800575729054604 0.20325055382820134 0.35065643505474398 0.10612599244181442 0.075934317820851138 0.48856288506078005 0.30281993872137847
+ 0.56839773831590967 0.44449480329475854 0.58111676338220364 0.29069865787967708 0.08668169130459813 0.65675792010746226 0.48650511617030578
+ 0.82932009442546706 0.63621145328402962 0.67060153182347737 0.40383780372326072 0.22757913961278153 0.70050638986256641 0.94991924341112299
+ 0.94106403564792362 0.86848676978462569 0.89841568133174066 0.82830765764549918 0.31733160756937207 0.83807893330600725 0.97516297950272668
+
+
+# name: BS2
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+ 0.82932009442546706 0.20325055382820134 0.67060153182347737 0.29069865787967708 0.08668169130459813 0.70050638986256641 0.48650511617030578
+ 0.44800575729054604 0.44449480329475854 0.89841568133174066 0.10612599244181442 0.31733160756937207 0.48856288506078005 0.94991924341112299
+ 0.56839773831590967 0.63621145328402962 0.58111676338220364 0.40383780372326072 0.22757913961278153 0.65675792010746226 0.97516297950272668
+ 0.94106403564792362 0.86848676978462569 0.35065643505474398 0.82830765764549918 0.075934317820851138 0.83807893330600725 0.30281993872137847
+
+
+# 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
+0.6693323220124261
+0.45083317738183526
+0.76231014907464245
+0.91011409045542147
+
+
+# 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
+ 3.2395146560388177 1.8308810528708013 2.3045310483602459 1.574329264620888 2.2160702424517482 0.52238342407961502
+ 2.8287418238245432 1.5651036627373256 1.5436702036366816 1.1720113519821642 2.2874837093924723 -0.15203518771377095
+ 1.8276972334897346 0.58145774394557659 2.1272985218560407 1.5042976040729812 1.2006487991830559 0.85209758459420337
+ 2.5102043159239815 1.5896149676153528 1.2009367644521107 0.85962225132925518 1.9189639442388249 -0.13956254597296144
+ 0.49007619885873338 0.066875785037017535 0.56198972815380022 0.42285008491497927 0.38713631427164968 0.16269696068816905
+ 3.0666724134647922 1.521534899414881 2.2084043444977817 1.5106736350835748 2.1320417829916232 0.47208822821047935
+ 2.1819308451900974 0.1323812209566885 2.297196772332073 1.5809484233586946 1.5077707926750763 0.76804128288437279
+
+
+# name: F
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 13
+ -0.15982161061842087 0.26846341615516361 0.60270611927804241 0.712672703978255 0.19204634944294763 0.19913155797960744 0.44800575729054604 0.44449480329475854 0.89841568133174066 0.10612599244181442 0.31733160756937207 0.48856288506078005 0.94991924341112299
+ 0.5643676089968257 0.064164160291927494 1.2690513832431134 0.62978389802746793 -0.2464804874499302 1.1841028927369184 0.82932009442546706 0.20325055382820134 0.67060153182347737 0.29069865787967708 0.08668169130459813 0.70050638986256641 0.48650511617030578
+ 1.4443758833884563 -0.86736261235335377 0.99873748711338073 0.45664782767794176 0.87605971248693149 0.22645936613104439 0.56839773831590967 0.63621145328402962 0.58111676338220364 0.40383780372326072 0.22757913961278153 0.65675792010746226 0.97516297950272668
+ 2.1487318577243668 2.2850753349852959 0.44033697967814373 0.50283268514264023 1.9515071924823917 -0.71998073354315639 0.94106403564792362 0.86848676978462569 0.35065643505474398 0.82830765764549918 0.075934317820851138 0.83807893330600725 0.30281993872137847
+
+
+# name: FF
+# type: matrix
+# rows: 2
+# columns: 4
+ 1 1 1 1
+ 1 1 1 1
+
+
+# name: G
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+ -0.63928644247368349 2.1477073292413089 7.2324734313365084 11.40276326365208 3.8409269888589526 4.7791573915105783
+ 2.8218380449841285 0.57747744262734746 16.497667982160475 10.706326266466954 -5.1760902364485339 29.602572318422958
+ 8.6662553003307377 -8.6736261235335377 13.98232481958733 8.2196608982029513 19.273313674712494 5.8879435194071545
+ 15.041123004070567 25.135828684838255 6.6050546951721563 9.553821017710165 44.884665427095008 -19.439479805665222
+
+
+# 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
+ -0.14206365388304076 0.47726829538695753 1.6072163180747796 2.5339473919226845 0.85353933085754496 1.0620349758912395
+ 0.62707512110758412 0.12832832058385499 3.6661484404801055 2.3791836147704344 -1.1502422747663408 6.5783494040939905
+ 1.9258345111846085 -1.9274724718963416 3.1071832932416288 1.8265913107117671 4.2829585943805544 1.3084318932015899
+ 3.3424717786823481 5.5857397077418343 1.4677899322604793 2.1230713372689256 9.974370094910002 -4.3198844012589381
+
+
+# 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
+ 1.997544696857219 -0.7983350998512504 0.21607731557912829 -0.15393575877440541
+ -0.7983350998512504 0.7039176138116332 -0.28914829532949571 0.084104520076889025
+ 0.21607731557912829 -0.28914829532949571 0.37407452282192627 -0.084248003608083558
+ -0.15393575877440541 0.084104520076889025 -0.084248003608083558 0.094346054472364549
+
+
+# name: dt
+# type: scalar
+77.947787455975757
+
+
+# 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
+
+

TEMA1/Prog1.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])

TEMA1/prog2.m

@@ -0,0 +1,10 @@
+MM = 10 + 8 * randn(5,7);
+SR = mean(MM(:));
+MM(MM > SR + 8) = SR + 8;
+MM(MM < SR - 8) = SR - 8;
+MMC = MM(:);
+MMC = sort(MMC);
+index = round(length(MMC) / 2);
+median_val = MMC(index)
+MM1 = log(MM)
+

TEMA1/report.md

@@ -0,0 +1,490 @@
+# Отчет по теме 1
+
+Долганов Всеволод, А-01-24
+
+## 1 Знакомство с интерфейсом
+
+Запустил среду GNU Octave и визуально изучил расположение окон и главного меню.
+
+## 2 Настройка рабочей директории
+
+В окне «Текущая папка» установил путь к созданной директории TEMA1:
+![Скриншот выбора текущей папки]([1.png])
+
+## 3 Настройка отображаемых окон
+
+Через меню «Окно» включил отображение командного окна, журнала команд, диспетчера файлов, области переменных и редактора.
+
+## 4 Установка путей к рабочим папкам
+
+Через меню «Правка» -> «Установить путь» добавил пути к папкам TEMA1 и TEMA2. Убедился, что файлы отображаются в «Диспетчере файлов».
+![Скриншот диспетчера файлов]([2.png])
+
+## 5 Использование встроенной справки
+
+Изучил документацию через главное меню и проверил работу оперативной справки через командное окно:
+
+>> 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,
+     <https://www.jstatsoft.org/v05/i08/>
+
+     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 <topic>' to search the manual index.
+
+Help and information about Octave is also available on the WWW
+at https://www.octave.org and https://octave.discourse.group/c/help/
+
+## 6 Создание базовых матриц и векторов
+
+>> A = randn(4,6)
+A =
+
+  -0.159822   0.268463   0.602706   0.712673   0.192046   0.199132
+   0.564368   0.064164   1.269051   0.629784  -0.246480   1.184103
+   1.444376  -0.867363   0.998737   0.456648   0.876060   0.226459
+   2.148732   2.285075   0.440337   0.502833   1.951507  -0.719981
+
+>> B = rand(4,7)
+B =
+
+   0.448006   0.444495   0.898416   0.106126   0.317332   0.488563   0.949919
+   0.829320   0.203251   0.670602   0.290699   0.086682   0.700506   0.486505
+   0.568398   0.636211   0.581117   0.403838   0.227579   0.656758   0.975163
+   0.941064   0.868487   0.350656   0.828308   0.075934   0.838079   0.302820
+
+
+>> C = 4:27
+C =
+
+ Columns 1 through 23:
+
+    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26
+
+ Column 24:
+
+   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 Матричные вычисления и преобразования
+
+>> 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 =
+
+   3.239515   1.830881   2.304531   1.574329   2.216070   0.522383
+   2.828742   1.565104   1.543670   1.172011   2.287484  -0.152035
+   1.827697   0.581458   2.127299   1.504298   1.200649   0.852098
+   2.510204   1.589615   1.200937   0.859622   1.918964  -0.139563
+   0.490076   0.066876   0.561990   0.422850   0.387136   0.162697
+   3.066672   1.521535   2.208404   1.510674   2.132042   0.472088
+   2.181931   0.132381   2.297197   1.580948   1.507771   0.768041
+
+
+>> F = [A,B]
+F =
+
+ Columns 1 through 10:
+
+  -0.159822   0.268463   0.602706   0.712673   0.192046   0.199132   0.448006   0.444495   0.898416   0.106126
+   0.564368   0.064164   1.269051   0.629784  -0.246480   1.184103   0.829320   0.203251   0.670602   0.290699
+   1.444376  -0.867363   0.998737   0.456648   0.876060   0.226459   0.568398   0.636211   0.581117   0.403838
+   2.148732   2.285075   0.440337   0.502833   1.951507  -0.719981   0.941064   0.868487   0.350656   0.828308
+
+ Columns 11 through 13:
+
+   0.317332   0.488563   0.949919
+   0.086682   0.700506   0.486505
+   0.227579   0.656758   0.975163
+   0.075934   0.838079   0.302820
+
+
+>> G = A.*D
+G =
+
+   -0.6393    2.1477    7.2325   11.4028    3.8409    4.7792
+    2.8218    0.5775   16.4977   10.7063   -5.1761   29.6026
+    8.6663   -8.6736   13.9823    8.2197   19.2733    5.8879
+   15.0411   25.1358    6.6051    9.5538   44.8847  -19.4395
+
+
+>> M = G./4.5
+M =
+
+  -0.1421   0.4773   1.6072   2.5339   0.8535   1.0620
+   0.6271   0.1283   3.6661   2.3792  -1.1502   6.5783
+   1.9258  -1.9275   3.1072   1.8266   4.2830   1.3084
+   3.3425   5.5857   1.4678   2.1231   9.9744  -4.3199
+
+>> 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 Применение стандартных математических функций
+>> B1 = sqrt(B); B2 = log(B); B3 = sin(B);
+B1 =
+
+   0.6693   0.6667   0.9478   0.3258   0.5633   0.6990   0.9746
+   0.9107   0.4508   0.8189   0.5392   0.2944   0.8370   0.6975
+   0.7539   0.7976   0.7623   0.6355   0.4771   0.8104   0.9875
+   0.9701   0.9319   0.5922   0.9101   0.2756   0.9155   0.5503
+
+B2 =
+
+  -0.802949  -0.810817  -0.107122  -2.243128  -1.147808  -0.716287  -0.051378
+  -0.187149  -1.593316  -0.399580  -1.235468  -2.445513  -0.355952  -0.720508
+  -0.564934  -0.452224  -0.542804  -0.906742  -1.480257  -0.420440  -0.025151
+  -0.060744  -0.141003  -1.047948  -0.188371  -2.577887  -0.176643  -1.194617
+
+B3 =
+
+   0.433169   0.430002   0.782341   0.105927   0.312033   0.469357   0.813369
+   0.737472   0.201854   0.621457   0.286622   0.086573   0.644605   0.467539
+   0.538282   0.594152   0.548958   0.392950   0.225620   0.610552   0.827793
+   0.808185   0.763352   0.343514   0.736788   0.075861   0.743360   0.298213
+
+
+>> 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 13:
+
+   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
+
+ Columns 14 through 20:
+
+   26.963   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 =
+
+   0.6693
+   0.4508
+   0.7623
+   0.9101
+
+
+>> DB=diag(B1D)
+DB =
+
+Diagonal Matrix
+
+   0.6693        0        0        0
+        0   0.4508        0        0
+        0        0   0.7623        0
+        0        0        0   0.9101
+
+>> BS1=sort(B)
+BS1 =
+
+   0.448006   0.203251   0.350656   0.106126   0.075934   0.488563   0.302820
+   0.568398   0.444495   0.581117   0.290699   0.086682   0.656758   0.486505
+   0.829320   0.636211   0.670602   0.403838   0.227579   0.700506   0.949919
+   0.941064   0.868487   0.898416   0.828308   0.317332   0.838079   0.975163
+
+>> BS2=sortrows(B,2)
+BS2 =
+
+   0.829320   0.203251   0.670602   0.290699   0.086682   0.700506   0.486505
+   0.448006   0.444495   0.898416   0.106126   0.317332   0.488563   0.949919
+   0.568398   0.636211   0.581117   0.403838   0.227579   0.656758   0.975163
+   0.941064   0.868487   0.350656   0.828308   0.075934   0.838079   0.302820
+
+>> 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 = 77.948
+>> dinv=inv(A*A')
+dinv =
+
+   1.997545  -0.798335   0.216077  -0.153936
+  -0.798335   0.703918  -0.289148   0.084105
+   0.216077  -0.289148   0.374075  -0.084248
+  -0.153936   0.084105  -0.084248   0.094346
+
+>>
+
+## 9 Индексация элементов матриц
+
+>> 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: циклы и условия
+
+Цикл по перечислению:
+>> 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:
+>> 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:
+
+>> if (D(3,5)>=20)
+printf('D(3,5)>=20')
+else
+printf('D(3,5)<20')
+endif
+D(3,5)>=20>>
+
+## 11 Построение графиков, гистограмм, круговых и столбчатых диаграмм
+
+>> plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
+([4.png])
+>> hist(A(:),6)
+([5.png])
+>> pie(D(1,:))
+([6.png])
+>> bar(DS1)
+([7.png])
+## 12 Изучение работы с текстовым редактором среды
+
+>> Prog1
+
+D1 = 22
+D2 =
+
+   18   22   26
+
+D3 =
+
+   13   17   21
+   14   18   22
+
+D4 =
+
+   19   20   21   22   23
+
+D5 =
+
+    6   14   26
+    7   15   27
+
+>> Prog1
+D1 = 22
+D2 =
+
+   18   22   26
+
+D3 =
+
+   13   17   21
+   14   18   22
+
+D4 =
+
+   19   20   21   22   23
+
+D5 =
+
+    6   14   26
+    7   15   27
+
+## 13 Сохранение и загрузка рабочей области
+Сохранил область переменных в файл Perem, перезапустил среду, установил рабочую директорию и успешно загрузил переменные обратно через главное меню
+
+## 14 Завершили сеанс работы со средой.
+
+

TEMA1/task.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# Общее контрольное задание по теме 1
+
+Долганов Всеволод, А-01-24
+
+## Задание
+
+Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально рас-пределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
+
+
+## Решение
+
+```matlab
+
+MM = 10 + 8 * randn(5,7);
+
+```
+
+## Задание
+
+Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
+
+
+## Решение
+
+```matlab
+
+SR = mean(MM(:));
+
+```
+
+## Задание
+
+Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
+
+
+## Решение
+
+```matlab
+
+MM(MM > SR + 8) = SR + 8;
+MM(MM < SR - 8) = SR - 8;
+
+```
+## Задание
+
+	Превратите ММ в вектор – столбец ММС. Упорядочьте его элементы по возрастанию. Определите значение медианы, в качестве которого возь-мите серединное по порядку индексов значение в упорядоченном векто-ре.
+
+
+## Решение
+
+```matlab
+
+MMC = MM(:);
+MMC = sort(MMC);
+index = round(length(MMC) / 2);
+median_val = MMC(index)
+
+```
+## Задание
+
+Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным лога-рифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
+
+
+## Решение
+
+```matlab
+
+MM1 = log(MM)
+
+```
+
+
+median_val = 12.380
+MM1 =
+
+   2.7678   2.0017   2.8529   2.4635   2.5311   2.9701   2.5270
+   2.7423   2.7336   1.2513   1.7647   2.6683   1.5513   1.2513
+   2.5130   2.8358   2.4100   1.2513   2.9200   1.2513   2.9701
+   2.1386   1.2513   2.4526   2.9701   1.2513   2.5482   2.1318
+   1.2513   2.9701   2.8475   2.9701   2.8416   1.2513   2.5161