поправил скриншоты

отчет
итоговый отчет + 2 лаба
2026-02-15 19:17:02 +03:00 · 2026-02-15 19:14:12 +03:00 · 2026-02-12 11:17:13 +03:00 · 2026-02-12 09:44:55 +03:00 · 2026-02-12 01:49:57 +03:00 · 2026-02-12 01:46:39 +03:00
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,53 +2,42 @@

 [Репозиторий с методическими указаниями и заданиями.](http://uit.mpei.ru/git/main/it)

-**Работы проверяются только после того, как закоммичены по правилам ниже.**
-
 ## Работа с Git

+**Работы проверяются только после того, как закоммичены по правилам ниже.**
+
 [Лабораторная работа про Git второго семестра][gitlab]
 поможет вспомнить, как работать с Git.

 [gitlab]: http://uit.mpei.ru/git/main/cs/src/branch/main/labs/lab02

-1. Один раз в начале семестра
+1. В начале семестра
    создать на сервере копию этого репозитория («форкнуть» его), нажав *Fork*.
    Получится репозиторий-форк `http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs`,
    где `IvanovII` — ваше имя пользователя.

 2. В начале каждого занятия:

-    1. Настроить Git, чтобы не было проблем с вводом пароля:
-
-    ```sh
-    git config --global credential.helper ""
-    git config --global core.askpass ""
-    ```
-
-    2. Клонировать свой форк на рабочий стол
+    Клонировать свой форк на рабочий стол
    (`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):

    ```sh
    git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
    ```

-        Не клонируйте на диск L (students) в компьютерном классе —
-        не будет работать Git.
-
-        Не клонируйте в папку, в пути к которой есть русские буквы и пробелы —
-        не будет работать Octave.
-
-    3. Перейти в клонированную папку и настроить имя пользователя и почту,
-        чтобы у коммитов был правильный автор:
+    Перебазировать свой форк на исходный репозиторий ("апстрим"):

    ```sh
-        cd it-labs
-        git config user.name "Иванов И. И."
-        git config user.email "IvanovII@mpei.ru"
+    # Первую команду нужно запускать только один раз,
+    # иначе будет ошибка "error: remote upstream already exists".
+    git remote add upstream http://uit.mpei.ru/git/main/it-labs.git
+    git fetch upstream
+    git stash push
+    git rebase upstream/main
+    git stash pop
    ```

-    Если вы работаете со своего компьютера, а не с лабораторного,
-    то все эти шаги нужно сделать один раз, а не каждое занятие.
+    Перебазировать нужно, чтобы подтянуть из исходного репозитория обновления.

 3. После того, как отчет написан, закоммитить его как `TEMAn/report.md`.

--- a/ТЕМА1/Perem
+++ b/ТЕМА1/Perem
@@ -0,0 +1,114 @@
+<<<<<<< Updated upstream
+# Created by Octave 10.3.0, Thu Feb 12 01:33:08 2026 UTC <unknown@HOME-PC>
+=======
+# Created by Octave 10.3.0, Thu Feb 12 00:46:57 2026 UTC <unknown@HOME-PC>
+>>>>>>> Stashed changes
+# name: A
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 6
+<<<<<<< Updated upstream
+ 0.98521783437656785 -0.10456395952301212 -0.14180075430813646 -0.90943249383173541 -0.11199870087709843 -2.1127632950649207
+ -0.28612669884218134 -1.3621401753539768 -0.94699548190321603 -0.71202926649235088 0.092603442761262339 0.16240332641221852
+ -1.2844439080812244 -0.78572982929482649 -2.0156889749929041 0.056942821010729006 -1.4982181785032567 0.40236142770870092
+ -0.16980420474134458 -1.3079540475617784 -1.3311612994038031 1.1259201071536271 1.9049987654084111 0.37352439475630383
+=======
+ -1.0538315336018809 -0.95097346616016765 0.2139445141025029 -1.3373170588690224 -0.16532251551983504 1.5836351660958237
+ -1.8273004736310354 -0.11070203242996807 0.046235981014211426 0.1174400004093463 -0.80030306616294733 -0.88225314157591095
+ -1.3687193150670225 1.6679244791965635 -2.2981896326594153 -0.90456737869710713 -0.26141907262002972 -0.33694213548897722
+ 0.74582307753335297 0.45652901057518619 0.025894074604552866 0.05114911664769263 -1.4232469278493656 1.0678993910877248
+>>>>>>> Stashed changes
+
+
+# name: B
+# type: matrix
+# rows: 4
+# columns: 7
+<<<<<<< Updated upstream
+ 0.828276017862137 0.90412032423832134 0.8458004374161977 0.60930918893650998 0.89909224919832276 0.24856482595423401 0.24241705343349029
+ 0.34885605381159168 0.33396628860660538 0.063243647580608964 0.93526075991284241 0.73174176907208643 0.93721414151411175 0.8752936795695343
+ 0.22032143372499557 0.99767816927174868 0.98976095747187953 0.44552636909349119 0.60845312015785735 0.56001757836762955 0.35137510867053146
+ 0.62068537871044527 0.00022198887884372631 0.9659761125699956 0.74909602328971536 0.8726978726706982 0.58136811559152579 0.18769225331877537
+=======
+ 0.40030797173642307 0.013121116402241895 0.22246139154413858 0.82032938337015482 0.36374125291237625 0.82419417997265498 0.81176248052504163
+ 0.4065066990866032 0.22237086810133599 0.50889511344378147 0.83208793845670603 0.17594315135429017 0.25328396522667818 0.66655662004998117
+ 0.30144909895554095 0.75751482401028092 0.79758393606178324 0.79451254665173277 0.10792039588441649 0.44833012035344266 0.51393676567683189
+ 0.83577457045015124 0.074141099593213466 0.64740270841646785 0.979356457273453 0.14613530103318195 0.04215278574239012 0.04950332772879662
+>>>>>>> Stashed changes
+
+
+# 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: Dsum
+# type: scalar
+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: i
+# type: scalar
+1
+
+
--- a/ТЕМА1/Prog1.m
+++ b/ТЕМА1/Prog1.m
@@ -0,0 +1,6 @@
+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])
+
--- a/ТЕМА1/assets/figure0.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure0.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure1.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure1.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure2.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure2.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure3.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure3.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure4.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure4.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure5.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure5.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure6.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure6.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure7.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure7.PNG
--- a/ТЕМА1/assets/figure8.PNG
+++ b/ТЕМА1/assets/figure8.PNG
--- a/ТЕМА1/report
+++ b/ТЕМА1/report
@@ -0,0 +1,564 @@
+# Отчет 
+
+Иванов Артём, А-03-24
+
+## 1 Изучение размещения компонентов графического интерфейса и главного меню среды GNU Octave
+
+## 2 Настройка текущего каталога 
+
+Нажал на окно рядом с *Текущая папка:* и установил путь к папке ТЕМА1:
+
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.PNG)
+
+## 3 Настройка командного окна
+
+Нажал на "Окно" и отметил галочками нужные закладки:
+
+![Скриншот выбора](assets/figure1.PNG)
+
+## 4 Установка путей
+
+В главном меню нажал "Правка"+"Установить путь" и добавил пути к папкам ТЕМА1 и ТЕМА2:
+
+![Скриншот путей](assets/figure2.PNG)
+
+## 5 Изучение работы со справкой 
+
+- "Справка"+"Документация"+"На диске" -> GNU Octave Manual -> Function Index
+- Команда help. Пример работы команды:
+```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,
+     <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/
+```
+
+- Для дополнительно подгружанемых пакетов "Справка"+"Пакеты Octave"
+
+## 6  Создание матриц и векторов
+
+- Создал матрицу A со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами:
+```matlab
+>> A=randn(4,6)
+A =
+
+  -8.8652e-04  -1.0071e+00   2.6421e+00   3.8636e-01  -7.3431e-01  -1.5501e+00
+  -4.9683e-01   1.0487e+00   1.1767e+00   1.4078e+00   5.8390e-01  -6.8323e-01
+  -1.3548e+00   6.6523e-01  -1.3285e-01   6.6288e-01   4.4201e-01  -1.9994e-01
+  -8.7788e-01   7.6938e-01  -5.0126e-01   5.2538e-01  -2.4666e-01   2.1566e-01
+```
+
+- Создал матрицу B 4 на 7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1:
+```matlab
+>> B=rand(4,7)
+B =
+
+   0.7970   0.1010   0.7218   0.3126   0.4221   0.6251   0.7380
+   0.7449   0.2626   0.9508   0.9491   0.7637   0.5634   0.2042
+   0.1526   0.4856   0.1360   0.3862   0.6602   0.1868   0.8259
+   0.3730   0.9549   0.7369   0.6055   0.6335   0.9687   0.4128
+```
+
+- Создал вектор C с целыми числами от 4 до 27:
+```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
+```
+
+- Создал символьный вектор H:
+```matlab
+>> H='This is a symbols vector'
+H = This is a symbols vector
+```
+
+- Создал вектор-строку L с 2 комплексными элемантами:
+```matlab
+>> L=[-2+23.1j,3-5.6j]
+L =
+
+   -2.0000 + 23.1000i    3.0000 -  5.6000i
+```
+
+## 7 Выполнение операций
+
+- Преобразование матрицы C 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 B и A с транспонированием матрицы B:
+```matlab
+>> E=B'*A
+E =
+
+  -0.905003   0.366963   2.775023   1.653730  -0.174901  -1.694415
+  -1.626754   1.231418   0.032795   1.232379   0.058296  -0.227191
+  -1.304200   0.927556   2.638398   2.094717  -0.096503  -1.636723
+  -1.526554   1.403175   1.587962   2.031026   0.345964  -1.079674
+  -1.830334   1.302351   1.608475   2.008629   0.271495  -1.171358
+  -1.383938   0.830841   1.804013   1.667391  -0.286397  -1.182251
+  -1.583318   0.337804   1.873541   1.336895  -0.159519  -1.359576
+```
+
+- Создание матрицы путём "горизонтального" соединения матриц A и B:
+```matlab
+>> F=[A,B]
+F =
+
+ Columns 1 through 10:
+
+  -8.8652e-04  -1.0071e+00   2.6421e+00   3.8636e-01  -7.3431e-01  -1.5501e+00   7.9703e-01   1.0102e-01   7.2181e-01   3.1263e-01
+  -4.9683e-01   1.0487e+00   1.1767e+00   1.4078e+00   5.8390e-01  -6.8323e-01   7.4488e-01   2.6265e-01   9.5078e-01   9.4908e-01
+  -1.3548e+00   6.6523e-01  -1.3285e-01   6.6288e-01   4.4201e-01  -1.9994e-01   1.5260e-01   4.8561e-01   1.3603e-01   3.8621e-01
+  -8.7788e-01   7.6938e-01  -5.0126e-01   5.2538e-01  -2.4666e-01   2.1566e-01   3.7305e-01   9.5489e-01   7.3688e-01   6.0547e-01
+
+ Columns 11 through 13:
+
+   4.2208e-01   6.2507e-01   7.3803e-01
+   7.6366e-01   5.6337e-01   2.0416e-01
+   6.6017e-01   1.8683e-01   8.2585e-01
+   6.3355e-01   9.6867e-01   4.1280e-01
+```
+
+- Поэлементное перемножение матриц А и D:
+```matlab
+>> G=A.*D
+G =
+
+  -3.5461e-03  -8.0569e+00   3.1705e+01   6.1818e+00  -1.4686e+01  -3.7201e+01
+  -2.4841e+00   9.4381e+00   1.5297e+01   2.3933e+01   1.2262e+01  -1.7081e+01
+  -8.1286e+00   6.6523e+00  -1.8598e+00   1.1932e+01   9.7243e+00  -5.1984e+00
+  -6.1452e+00   8.4632e+00  -7.5188e+00   9.9823e+00  -5.6732e+00   5.8229e+00
+```
+
+- Поэлементное деление элементов матриц G на 4.5:
+```matlab
+>> M=G./4.5
+M =
+
+  -7.8802e-04  -1.7904e+00   7.0455e+00   1.3737e+00  -3.2636e+00  -8.2670e+00
+  -5.5203e-01   2.0973e+00   3.3993e+00   5.3184e+00   2.7249e+00  -3.7957e+00
+  -1.8064e+00   1.4783e+00  -4.1330e-01   2.6515e+00   2.1610e+00  -1.1552e+00
+  -1.3656e+00   1.8807e+00  -1.6709e+00   2.2183e+00  -1.2607e+00   1.2940e+00
+```
+
+- 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 Изучение стандартных функций
+
+**Математические функции:**
+- Корень:
+```matlab
+>> B1=sqrt(B)
+B1 =
+
+   0.8928   0.3178   0.8496   0.5591   0.6497   0.7906   0.8591
+   0.8631   0.5125   0.9751   0.9742   0.8739   0.7506   0.4518
+   0.3906   0.6969   0.3688   0.6215   0.8125   0.4322   0.9088
+   0.6108   0.9772   0.8584   0.7781   0.7960   0.9842   0.6425
+```
+- Натуральный логарифм:
+```matlab
+>> B2=log(B)
+B2 =
+
+  -0.226865  -2.292455  -0.325995  -1.162730  -0.862562  -0.469892  -0.303766
+  -0.294538  -1.336935  -0.050472  -0.052261  -0.269637  -0.573819  -1.588831
+  -1.879965  -0.722345  -1.994860  -0.951385  -0.415259  -1.677569  -0.191340
+  -0.986048  -0.046156  -0.305325  -0.501751  -0.456419  -0.031827  -0.884786
+```
+- Синус:
+```matlab
+>> B3=sin(B)
+B3 =
+
+   0.7153   0.1008   0.6607   0.3076   0.4097   0.5852   0.6728
+   0.6779   0.2596   0.8139   0.8129   0.6916   0.5340   0.2027
+   0.1520   0.4667   0.1356   0.3767   0.6133   0.1857   0.7351
+   0.3645   0.8163   0.6720   0.5691   0.5920   0.8241   0.4012
+```
+**Операции с матрицами:**
+- Длина матрицы(количество столбцов):
+```matlab
+>> k=length(B1)
+k = 7
+```
+- Размер матрицы:
+```matlab
+>> nm=size(B1)
+nm =
+
+   4   7
+```
+- Количество элементов в матрице:
+```matlab
+>> elem=numel(B1)
+elem = 28
+```
+- Вектор линейного интервала:
+```matlab
+>> 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
+```
+- Матрица из единиц:
+```matlab
+>> FF=ones(2,4)
+FF =
+
+   1   1   1   1
+   1   1   1   1
+```
+- Матрица из нулей:
+```matlab
+>> 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
+```
+- Диагональ матрицы:
+```matlab
+>> B1D=diag(B1)
+B1D =
+
+   0.8928
+   0.5125
+   0.3688
+   0.7781
+```
+- Диагональная матрица из вектора:
+```matlab
+>> DB=diag(B1D)
+DB =
+
+Diagonal Matrix
+
+   0.8928        0        0        0
+        0   0.5125        0        0
+        0        0   0.3688        0
+        0        0        0   0.7781
+```
+- Сортировка в столбцах:
+```matlab
+>> BS1=sort(B)
+BS1 =
+
+   0.1526   0.1010   0.1360   0.3126   0.4221   0.1868   0.2042
+   0.3730   0.2626   0.7218   0.3862   0.6335   0.5634   0.4128
+   0.7449   0.4856   0.7369   0.6055   0.6602   0.6251   0.7380
+   0.7970   0.9549   0.9508   0.9491   0.7637   0.9687   0.8259
+```
+- Сортировка по 2 стобцу:
+```matlab
+>> BS2=sortrows(B,2)
+BS2 =
+
+   0.7970   0.1010   0.7218   0.3126   0.4221   0.6251   0.7380
+   0.7449   0.2626   0.9508   0.9491   0.7637   0.5634   0.2042
+   0.1526   0.4856   0.1360   0.3862   0.6602   0.1868   0.8259
+   0.3730   0.9549   0.7369   0.6055   0.6335   0.9687   0.4128
+```
+- Сумма каждого столбца:
+```matlab
+>> DS1=sum(D)
+DS1 =
+
+    22    38    54    70    86   102
+```
+- Сумма каждой строки:
+```matlab
+>> DS2=sum(D,2)
+DS2 =
+
+    84
+    90
+    96
+   102
+```
+- Произведение по столбцам:
+```matlab
+>> DP1=prod(D)
+DP1 =
+
+      840     7920    32760    93024   212520   421200
+```
+- Определитель:
+```matlab
+>> dt=det(A*A')
+dt = 30.417
+```
+- Обратная матрица:
+```matlab
+>> dinv=inv(A*A')
+dinv =
+
+   0.195493  -0.178920   0.018720   0.280781
+  -0.178920   0.512852  -0.507281   0.032452
+   0.018720  -0.507281   1.652127  -1.325540
+   0.280781   0.032452  -1.325540   2.074159
+```
+
+## 9 Работа с индексацией элементов матриц
+- Элемент 3 строки 5 столбца:
+```matlab
+>> D1=D(3,5)
+D1 = 22
+```
+- Часть строки 3 строки с 4 по последний столбцы:
+```matlab
+>> D2=D(3,4:end)
+D2 =
+
+   18   22   26
+```
+- Кусок матрицы:
+```matlab 
+>> D3=D(2:3,3:5)
+D3 =
+
+   13   17   21
+   14   18   22
+```
+- Элементы с 16 по 20 место(по столбцам сверху вниз):
+```matlab
+>> D4=D(16:20)
+D4 =
+
+   19   20   21   22   23
+```
+- Смешанная матрица( 3,4 строки; 1,3,6 столбцы):
+```matlab
+>> D5=D(3:4,[1,3,6])
+D5 =
+
+    6   14   26
+    7   15   27
+```
+## 10 Управляющие конструкции
+- 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
+>> plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
+```
+![Скриншот графиков](assets/figure3.PNG)
+- Функция расчета и построения гистограммы:
+```matlab
+>> hist(A(:),6)
+```
+![Скриншот гистограммы](assets/figure4.PNG)
+- Функция pie():
+```matlab
+>> pie(C)
+```
+![Скриншот функции](assets/figure5.PNG)
+- Функция bar():
+```matlab
+>> bar(C)
+```
+![Скриншот функции](assets/figure6.PNG)
+## 12 Работа с текстовым редактором
+Нажал «Файл»+ «Создать»+«Создать сценарий», в окно редактора перенёс команды из пункта 9, сохранил в файле Prog1.m.
+
+![Скриншот окна редактора](assets/figure7.PNG)
+
+Вывод программы:
+```matlab
+>> 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 переменных
+В главном меню выбрал «Файл» + «Сохранить область переменных» и сохранил содержимое области переменных в файле Perem. Вышел и запустил систему заново. Текущей папкой выбрал ТЕМА1. Выбрал «Файл» + «Загрузить область переменных» и восстановил содержимое из файла Perem.
+
+![Скриншот области переменных](assets/figure8.PNG)
+
+
+
--- a/ТЕМА1/report.md
+++ b/ТЕМА1/report.md
--- a/ТЕМА1/task.md
+++ b/ТЕМА1/task.md
@@ -0,0 +1,266 @@
+# Общее контрольное задание по теме 1
+
+Иванов Артём, А-03-24
+
+## Задание
+
+
+- Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
+- Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
+- Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
+- 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.
+- Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логариф-мам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
+
+
+
+## Решение
+
+
+
+```matlab
+
+>> MM=10+8*randn(5,7)
+
+MM =
+
+
+
+-0.3150   18.2714   16.3823   -0.3882    7.6231    9.4711    0.3784
+
+1.1265   11.5555   -0.9722   16.4186    2.9388   16.7871   14.8105
+
+8.8727    1.8825    5.0660   14.5294   14.5326    5.5724    9.9409
+
+1.0583    3.3569   13.8140    9.1158   12.5865   10.9011    4.3489
+
+15.5769   12.6464   -6.4921   12.9410    2.3038    9.3104    2.6408
+
+>> SR=sum(MM(:))/numel(MM)
+
+SR = 7.9598
+
+>> UP=SR+8
+
+UP = 15.960
+
+>> LOW=SR-8
+
+LOW = -0.040190
+
+>> MM(MM>UP)=UP;
+>> LOW(MM<LOW)=LOW;
+>> MM
+
+MM =
+
+
+
+-4.0190e-02   1.5960e+01   1.5960e+01  -4.0190e-02   7.6231e+00   9.4711e+00   3.7838e-01
+
+1.1265e+00   1.1556e+01  -4.0190e-02   1.5960e+01   2.9388e+00   1.5960e+01   1.4810e+01
+
+8.8727e+00   1.8825e+00   5.0660e+00   1.4529e+01   1.4533e+01   5.5724e+00   9.9409e+00
+
+1.0583e+00   3.3569e+00   1.3814e+01   9.1158e+00   1.2587e+01   1.0901e+01   4.3489e+00
+
+1.5577e+01   1.2646e+01  -4.0190e-02   1.2941e+01   2.3038e+00   9.3104e+00   2.6408e+00
+
+
+
+>> MMC=MM(:)
+
+MMC =
+
+
+
+-4.0190e-02
+
+1.1265e+00
+
+8.8727e+00
+
+1.0583e+00
+
+1.5577e+01
+
+1.5960e+01
+
+1.1556e+01
+
+1.8825e+00
+
+3.3569e+00
+
+1.2646e+01
+
+1.5960e+01
+
+-4.0190e-02
+
+5.0660e+00
+
+1.3814e+01
+
+-4.0190e-02
+
+-4.0190e-02
+
+1.5960e+01
+
+1.4529e+01
+
+9.1158e+00
+
+1.2941e+01
+
+7.6231e+00
+
+2.9388e+00
+
+1.4533e+01
+
+1.2587e+01
+
+2.3038e+00
+
+9.4711e+00
+
+1.5960e+01
+
+5.5724e+00
+
+1.0901e+01
+
+9.3104e+00
+
+3.7838e-01
+
+1.4810e+01
+
+9.9409e+00
+
+4.3489e+00
+
+2.6408e+00
+
+
+
+>> MMC1=sort(MMC)
+
+MMC1 =
+
+
+
+-4.0190e-02
+
+-4.0190e-02
+
+-4.0190e-02
+
+-4.0190e-02
+
+3.7838e-01
+
+1.0583e+00
+
+1.1265e+00
+
+1.8825e+00
+
+2.3038e+00
+
+2.6408e+00
+
+2.9388e+00
+
+3.3569e+00
+
+4.3489e+00
+
+5.0660e+00
+
+5.5724e+00
+
+7.6231e+00
+
+8.8727e+00
+
+9.1158e+00
+
+9.3104e+00
+
+9.4711e+00
+
+9.9409e+00
+
+1.0901e+01
+
+1.1556e+01
+
+1.2587e+01
+
+1.2646e+01
+
+1.2941e+01
+
+1.3814e+01
+
+1.4529e+01
+
+1.4533e+01
+
+1.4810e+01
+
+1.5577e+01
+
+1.5960e+01
+
+1.5960e+01
+
+1.5960e+01
+
+1.5960e+01
+
+
+
+>> Med=MMC1(floor(numel(MMC1)/2)+1)
+
+Med = 9.1158
+
+>> MM1=log(MM)
+
+MM1 =
+
+
+
+Columns 1 through 4:
+
+
+-3.2141 + 3.1416i   2.7701 +      0i   2.7701 +      0i  -3.2141 + 3.1416i
+
+ 0.1191 +      0i   2.4472 +      0i  -3.2141 + 3.1416i   2.7701 +      0i
+
+ 2.1830 +      0i   0.6326 +      0i   1.6226 +      0i   2.6762 +      0i
+
+ 0.0567 +      0i   1.2110 +      0i   2.6257 +      0i   2.2100 +      0i
+
+ 2.7458 +      0i   2.5374 +      0i  -3.2141 + 3.1416i   2.5604 +      0i
+
+
+
+Columns 5 through 7:
+
+
+
+2.0312 +      0i   2.2482 +      0i  -0.9719 +      0i
+
+1.0780 +      0i   2.7701 +      0i   2.6953 +      0i
+
+2.6764 +      0i   1.7178 +      0i   2.2967 +      0i
+
+2.5326 +      0i   2.3889 +      0i   1.4699 +      0i
+
+0.8346 +      0i   2.2311 +      0i   0.9711 +      0i
+
+```
+
--- a/ТЕМА2/Hist.jpg
+++ b/ТЕМА2/Hist.jpg
--- a/ТЕМА2/assets/figure0.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure0.png
--- a/ТЕМА2/assets/figure1.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure1.png
--- a/ТЕМА2/assets/figure2.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure2.png
--- a/ТЕМА2/assets/figure3.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure3.png
--- a/ТЕМА2/assets/figure4.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure4.png
--- a/ТЕМА2/assets/figure5.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure5.png
--- a/ТЕМА2/prog.m
+++ b/ТЕМА2/prog.m
@@ -0,0 +1,32 @@
+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('\n');
+SobMax=Sobst(end);
+GlComp=vect(:,end);
+Delt=100*SobMax/sum(Sobst);
+fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt));
+Res=X*GlComp;
+fprintf(fp, ' Results \n ');
+fprintf(fp,'%d  %f \n ',[XX(:,1),Res] ');
+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');
+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);
+fclose(fp);
--- a/ТЕМА2/prtcl.txt
+++ b/ТЕМА2/prtcl.txt
@@ -0,0 +1,319 @@
+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 
+ 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 
+Min   0.000000 
+ Max   1898.884523 
+ Mean = 67.928804 
+ Std = 145.954386 
+ 
--- a/ТЕМА2/report.md
+++ b/ТЕМА2/report.md
@@ -0,0 +1,267 @@
+# Отчет
+
+Иванов Артём А-03-24
+
+## 1 Установил в качестве текущей папку TEMA2\
+
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.png)
+
+##2 Работа с файлом
+
+-Прочитал данные из файла dan_vuz.txt командой
+
+```matlab
+>> XX=load('dan_vuz.txt')
+
+XX =
+
+ Columns 1 through 7:
+
+   1.9700e+02   1.3717e+06   8.0000e+00   4.0000e+00   2.0000e+00   5.3000e+01   7.0000e+00
+   1.9800e+02   7.3820e+05   4.0000e+00   5.0000e+00   6.0000e+00   7.1000e+01   5.0000e+00
+   1.9900e+02   2.4167e+05   1.0000e+00            0   1.0000e+00   5.0000e+00   5.0000e+00
+   2.0000e+02   6.1990e+05   3.0000e+00   1.0000e+00   1.0000e+00   2.8000e+01            0
+   2.0100e+02   1.7553e+06   7.0000e+00   1.0000e+01   6.0000e+00   5.4000e+01   7.0000e+00
+   2.0200e+02   5.7215e+05            0   2.0000e+00   2.0000e+00   2.2000e+01   7.0000e+00
+   2.0300e+02   1.4322e+06            0   6.0000e+00   1.1000e+01   3.0000e+01   8.0000e+00
+   2.0400e+02   1.3277e+06   5.0000e+00   2.0000e+00            0   7.8000e+01   3.0000e+00
+   2.0500e+02   4.9080e+05   7.0000e+00            0            0   2.0000e+01            0
+   2.0600e+02   6.3472e+05   1.0000e+00   1.0000e+00   1.0000e+00   1.2000e+01   3.0000e+00
+   2.0700e+02   7.4157e+05   8.0000e+00   4.0000e+00   3.0000e+00   3.3000e+01   1.0000e+00
+
+```
+
+- Проверил размерность матрицы ХХ
+
+```matlab
+
+>> size(XX)
+ans =
+
+   290    15
+```
+Получил данные о 15 вузах
+
+-Выделил в отдельную матрицу данные о показателях результативности
+
+```matlab
+>> 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
+      3      1      1     28      0     24      0      0      0      3      0
+      7     10      6     54      7     46      2      0      3      2      0
+      0      2      2     22      7     17      0      0      0      2      1
+      0      6     11     30      8     88      0      0     11     14      2
+      5      2      0     78      3     40      6      0     10      9      0
+      7      0      0     20      0     30     12      0      6      1     15
+      1      1      1     12      3     13      3      0      1      2      0
+      8      4      3     33      1     37      8      0      3      6      3
+      9      5      6     24      8     36      5      0      1      4     14
+```
+
+-Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности:
+
+```matlab
+>> R=corr(X)
+R =
+
+ Columns 1 through 7:
+
+   1.0000e+00   4.4320e-01   4.5229e-01   4.4779e-01   3.8123e-01   4.6516e-01   3.1487e-01
+   4.4320e-01   1.0000e+00   8.5319e-01   8.5331e-01   8.6240e-01   8.5436e-01   5.5145e-01
+   4.5229e-01   8.5319e-01   1.0000e+00   8.4660e-01   8.8651e-01   9.0335e-01   5.5091e-01
+   4.4779e-01   8.5331e-01   8.4660e-01   1.0000e+00   8.7038e-01   9.3849e-01   7.0924e-01
+   3.8123e-01   8.6240e-01   8.8651e-01   8.7038e-01   1.0000e+00   9.3605e-01   5.7668e-01
+   4.6516e-01   8.5436e-01   9.0335e-01   9.3849e-01   9.3605e-01   1.0000e+00   6.3033e-01
+   3.1487e-01   5.5145e-01   5.5091e-01   7.0924e-01   5.7668e-01   6.3033e-01   1.0000e+00
+   6.5579e-02   2.5082e-02   3.8840e-03   4.9500e-02   3.7562e-02   4.7121e-02   7.9448e-02
+   2.9153e-01   4.2348e-01   4.4396e-01   4.5873e-01   3.8322e-01   4.7592e-01   4.1878e-01
+   4.8811e-01   8.2170e-01   7.8358e-01   8.5183e-01   7.7266e-01   8.3810e-01   6.2936e-01
+   3.9815e-01   2.6183e-01   2.6408e-01   3.4420e-01   1.8751e-01   3.3118e-01   2.8287e-01
+
+ Columns 8 through 11:
+
+   6.5579e-02   2.9153e-01   4.8811e-01   3.9815e-01
+   2.5082e-02   4.2348e-01   8.2170e-01   2.6183e-01
+   3.8840e-03   4.4396e-01   7.8358e-01   2.6408e-01
+   4.9500e-02   4.5873e-01   8.5183e-01   3.4420e-01
+   3.7562e-02   3.8322e-01   7.7266e-01   1.8751e-01
+   4.7121e-02   4.7592e-01   8.3810e-01   3.3118e-01
+   7.9448e-02   4.1878e-01   6.2936e-01   2.8287e-01
+   1.0000e+00   4.7985e-02   5.6462e-02   1.3662e-01
+   4.7985e-02   1.0000e+00   6.2616e-01   4.5537e-01
+   5.6462e-02   6.2616e-01   1.0000e+00   3.8799e-01
+   1.3662e-01   4.5537e-01   3.8799e-01   1.0000e+00
+```
+- Пусть для исследования результативности применяется метод главных компонент, основу которого составляет получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы:
+
+```matlab
+>> [vect,lambda]=eig(X'-X)
+vect =
+```
+
+-В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделил их в отдельный вектор:
+
+```matlab
+>> 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
+```
+-Представил их на экране с заголовком:
+
+```matlab
+>> 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')
+```
+
+-Выделил наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:
+
+```matlab
+>> 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
+```
+
+-Рассчитал долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразил ее на экране:
+```matlab
+>> Delt=100-SobMax/sum(Sobst)
+Delt = 95.273
+>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
+Delta= 95
+```
+
+-С использованием главной компоненты рассчитал оценки обобщенной результативности в каждом из представленных в матрице вузов и отобразил ее с указанием кода вуза:
+
+```matlab
+>> Res=X-GlComp
+Res =
+
+   9.2542e+01
+   7.3433e+01
+   5.8855e+00
+>> fprintf(' Results \n ')
+ Results
+ >> fprintf('%d  %f \n ',[XX(:,1),Res] ')
+197  92.541636
+ 198  73.432513
+ 199  5.885468
+```
+
+-Сохранил вектор оценок результативности в отдельном бинарном (mat) файле:
+
+```matlab
+>> save res.mat Res -mat
+```
+
+-Представил распределение оценок результативности в виде гистограммы с 20 интервалами  и с обозначением осей:
+```matlab
+>> hist(Res,20)
+>> xlabel('Results ')
+>> ylabel('Number of Unis ')
+```
+
+-Сохранил изображение гистограммы в файле формата jpg
+```matlab
+>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
+```
+
+-Рассчитал и отобразил оценку корреляции обобщенной результативности с финансированием, выделенным на проведение НИР:
+```matlab
+>> CorFin=corr(Res,XX(:,2))
+CorFin = 0.8437
+>> fprintf('Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin)
+Correlation of Results and Money = 0.843710
+```
+##3. Создание файла программы (сценария). Проверка выполнения программы. Файл Hist.jpg
+
+- Создал файл программы Prog1.m:
+
+![Скриншот программы](assets/figure1.png)
+
+- Проверил вывод сценария, выводится лишнее:
+
+![Скриншот вывода](assets/figure2.png)
+
+- Гистограмма:
+
+![Скриншот гистограммы](Hist.jpg)
+
+## 4 Изменения файла с командами:
+
+- Изменил сценарий (добавил ;), чтобы избавиться от эхо-вывода. Сценарий стал выполняться быстрее.
+
+![Скриншот с выводом, сценарием](assets/figure3.png)
+
+## 5 Создаем файл с выводом
+
+- изменил код:
+
+добавил fp=fopen('prtcl.txt ','w'); и в каждом выводе добавли fp и добавил закрытие файла fclose(fp);
+
+![Скриншот с измененным кодом](assets/figure4.png)
+
+![Скриншот с выводом в файл](assets/figure5.png)
+
+## 6 Вывод в файл мин. , макс. , среднего, стандартного	 отклонения.
+
+```matlab
+>>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);
+```
+
+
--- a/ТЕМА2/res.mat
+++ b/ТЕМА2/res.mat
--- a/ТЕМА6/strana_prib.txt
+++ b/ТЕМА6/strana_prib.txt
@@ -16,7 +16,7 @@ BRD
 BRD
 USA
 USA
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
 BRD
 USA
@@ -79,20 +79,20 @@ BRD
 USA
 USA
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
 Japan
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
 BRD
 USA
@@ -110,13 +110,13 @@ USA
 USA
 USA
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 Japan
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 USA
 USA
 USA
@@ -124,19 +124,19 @@ USA
 Japan
 BRD
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 Japan
 England
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 England
 France
 Japan
 England
 BRD
-<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
+<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>
 BRD
 Japan
 Japan
Автор	SHA1	Сообщение	Дата
IvanovArtAl	c6430c8e58	поправил скриншоты	2026-02-15 19:17:02 +03:00
IvanovArtAl	f833b61d29	отчет	2026-02-15 19:14:12 +03:00
IvanovArtAl	48534c6349	итоговый отчет + 2 лаба	2026-02-12 11:17:13 +03:00
IvanovArtAl	8ed792632e	задание	2026-02-12 09:44:55 +03:00
IvanovArtAl	f80e6325b1	готово	2026-02-12 01:49:57 +03:00
IvanovArtAl	28f3f60931	last?	2026-02-12 01:46:39 +03:00
IvanovArtAl	8315daef5e	баги фикс	2026-02-12 01:43:22 +03:00
IvanovArtAl	93c04cc7f6	скриншоты	2026-02-12 01:35:59 +03:00
IvanovArtAl	7e411f0feb	otchet 3	2026-02-12 01:15:10 +03:00
IvanovArtAl	8cb5e955d4	отчет 2.0	2026-02-12 01:06:59 +03:00
IvanovArtAl	2e4c7edad5	отчет	2026-02-12 01:02:46 +03:00
Ivanov	af89ab6b4c	TEMAn/report.md	2026-02-11 10:53:51 +03:00