Сравнить коммиты
11 Коммитов
| Автор | SHA1 | Дата | |
|---|---|---|---|
| de9566d2d8 | |||
| edae9464f9 | |||
| e1abf16607 | |||
|
7a6f5f8cc4 | ||
|
|
f81d378e9f | ||
| ada151df1f | |||
| 8995cdce19 | |||
| fdeab48e8b | |||
| d9405e4353 | |||
|
|
44fc725a8d | ||
|
|
774e6df5ad |
37
README.md
37
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`.
|
||||
|
||||
|
||||
351
ТЕМА1/Perem
Обычный файл
351
ТЕМА1/Perem
Обычный файл
@@ -0,0 +1,351 @@
|
||||
# Created by Octave 8.3.0, Wed Feb 11 12:15:55 2026 GMT <unknown@w10prog-70>
|
||||
# name: A
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 6
|
||||
-0.73727231346913291 0.61252763556875134 -1.0247603422502973 -0.48163379138569112 0.22966452931337661 1.1971226141126756
|
||||
-1.502818910650384 -0.17905606695380771 1.4594763002989175 -0.47079045483830101 0.30012227121004409 0.020586940300524166
|
||||
0.34534485618162197 2.0787797069715035 -1.0798672376220004 -0.7044893565142325 1.252896784998091 0.84114816085338584
|
||||
0.55306389062025596 0.8516157716753715 -0.76826857493889833 1.2280384049799278 -0.7263373574957438 -0.29429814112780134
|
||||
|
||||
|
||||
# name: B
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
0.59105239060658876 0.095642559923889259 0.91180903661203105 0.39424578547474853 0.22193040133861641 0.71907502413404578 0.82459135092380353
|
||||
0.94275390552909255 0.39913668632638211 0.84966004546821772 0.23745097838092799 0.68745282082163239 0.82789158737183677 0.18911279572064787
|
||||
0.94109544669181544 0.34119623204694649 0.28108673141363094 0.17795676332466015 0.27178786557033852 0.63794937967714971 0.8560881757234946
|
||||
0.30013238231898998 0.87968112363078022 0.58280067970151017 0.5333001805222366 0.63388551753916078 0.015838881753381551 0.27504917746652924
|
||||
|
||||
|
||||
# name: B1
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
0.76879931751178654 0.30926131333209017 0.9548869234689682 0.62788994694512235 0.47109489631985657 0.84798291500126688 0.90807012445284396
|
||||
0.97095515114195285 0.63177265398747839 0.92177006106090131 0.48728941952491434 0.82912774698572977 0.90988548036103789 0.43487101043947257
|
||||
0.97010074048617001 0.58412004934512096 0.53017613244433304 0.42184921870813052 0.52133277814687473 0.79871733402822165 0.92525033138253698
|
||||
0.54784339214687072 0.93791317488922199 0.76341383253220541 0.73027404480936919 0.79616927693748696 0.12585261917569118 0.52445131086358177
|
||||
|
||||
|
||||
# name: B1D
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 1
|
||||
0.76879931751178654
|
||||
0.63177265398747839
|
||||
0.53017613244433304
|
||||
0.73027404480936919
|
||||
|
||||
|
||||
# name: B2
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
-0.52585061811651135 -2.3471373705029488 -0.092324700512675814 -0.93078074317774195 -1.5053914537473123 -0.32978958159472416 -0.19286734757855409
|
||||
-0.058950000153664875 -0.91845134851017651 -0.16291895600568987 -1.4377940836294052 -0.37476207605560669 -0.18887306629516837 -1.6654116391836846
|
||||
-0.060710713412156017 -1.0752975066643167 -1.2690920045542944 -1.7262146608661322 -1.3027334229624392 -0.44949634098393082 -0.15538189912268596
|
||||
-1.2035316272622167 -0.12819579668843345 -0.53991003839287555 -0.62867082287528797 -0.45588691255473801 -4.1452874914653259 -1.2908053701522193
|
||||
|
||||
|
||||
# name: B3
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
0.55723518882456657 0.095496811560353265 0.79061273574573154 0.38411194201159027 0.22011308904269311 0.65868898783702878 0.7342704292445873
|
||||
0.80917925659859702 0.3886230327382853 0.75105599747087715 0.23522589537375255 0.63457061759123157 0.73650681538836982 0.18798758240267766
|
||||
0.80820369708058359 0.3346146066099952 0.27739989430765039 0.17701897560099394 0.26845410227566069 0.59554939303711385 0.75528455029163566
|
||||
0.29564667373130898 0.77053566727371769 0.55036444839846288 0.50837800219706897 0.59227990787181195 0.015838219511181712 0.27159426626067934
|
||||
|
||||
|
||||
# name: BS1
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
0.30013238231898998 0.095642559923889259 0.28108673141363094 0.17795676332466015 0.22193040133861641 0.015838881753381551 0.18911279572064787
|
||||
0.59105239060658876 0.34119623204694649 0.58280067970151017 0.23745097838092799 0.27178786557033852 0.63794937967714971 0.27504917746652924
|
||||
0.94109544669181544 0.39913668632638211 0.84966004546821772 0.39424578547474853 0.63388551753916078 0.71907502413404578 0.82459135092380353
|
||||
0.94275390552909255 0.87968112363078022 0.91180903661203105 0.5333001805222366 0.68745282082163239 0.82789158737183677 0.8560881757234946
|
||||
|
||||
|
||||
# name: BS2
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 7
|
||||
0.59105239060658876 0.095642559923889259 0.91180903661203105 0.39424578547474853 0.22193040133861641 0.71907502413404578 0.82459135092380353
|
||||
0.94109544669181544 0.34119623204694649 0.28108673141363094 0.17795676332466015 0.27178786557033852 0.63794937967714971 0.8560881757234946
|
||||
0.94275390552909255 0.39913668632638211 0.84966004546821772 0.23745097838092799 0.68745282082163239 0.82789158737183677 0.18911279572064787
|
||||
0.30013238231898998 0.87968112363078022 0.58280067970151017 0.5333001805222366 0.63388551753916078 0.015838881753381551 0.27504917746652924
|
||||
|
||||
|
||||
# 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
|
||||
0.76879931751178654
|
||||
0.63177265398747839
|
||||
0.53017613244433304
|
||||
0.73027404480936919
|
||||
|
||||
|
||||
# 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
|
||||
-1.3615601059651763 2.4051577041657137 -0.47660048596686944 -1.022927977372607 1.3797833104717792 1.4302429032552979
|
||||
-0.06599454314041181 1.4455379880627621 -0.55975816400814127 0.60593865914243417 -0.069706088261014543 0.15082093809630465
|
||||
-1.5297388736122668 1.4870110910353938 -0.44561084060522976 -0.32149087600351833 0.39327485227217829 1.1739575485970415
|
||||
-0.29110679745070261 1.023069153614264 -0.65934081875611439 0.22787271087229993 -0.0025857875468198732 0.46958768681780938
|
||||
-0.75230050784941283 1.117659909401818 -0.0045935093155337059 0.15642869455968733 0.1373968543088564 0.3218929861503898
|
||||
-1.5452527897305821 1.6318591788852228 -0.22966056633712781 -1.1660720800323485 1.2013950857470637 1.4098133212944439
|
||||
-0.44438524249162564 2.4850781416685117 -1.7047760846414701 -0.75151761265019712 1.1189479765487891 1.6301807403191899
|
||||
|
||||
|
||||
# name: F
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 13
|
||||
-0.73727231346913291 0.61252763556875134 -1.0247603422502973 -0.48163379138569112 0.22966452931337661 1.1971226141126756 0.59105239060658876 0.095642559923889259 0.91180903661203105 0.39424578547474853 0.22193040133861641 0.71907502413404578 0.82459135092380353
|
||||
-1.502818910650384 -0.17905606695380771 1.4594763002989175 -0.47079045483830101 0.30012227121004409 0.020586940300524166 0.94275390552909255 0.39913668632638211 0.84966004546821772 0.23745097838092799 0.68745282082163239 0.82789158737183677 0.18911279572064787
|
||||
0.34534485618162197 2.0787797069715035 -1.0798672376220004 -0.7044893565142325 1.252896784998091 0.84114816085338584 0.94109544669181544 0.34119623204694649 0.28108673141363094 0.17795676332466015 0.27178786557033852 0.63794937967714971 0.8560881757234946
|
||||
0.55306389062025596 0.8516157716753715 -0.76826857493889833 1.2280384049799278 -0.7263373574957438 -0.29429814112780134 0.30013238231898998 0.87968112363078022 0.58280067970151017 0.5333001805222366 0.63388551753916078 0.015838881753381551 0.27504917746652924
|
||||
|
||||
|
||||
# name: FF
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 2
|
||||
# columns: 4
|
||||
1 1 1 1
|
||||
1 1 1 1
|
||||
|
||||
|
||||
# name: G
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 6
|
||||
-2.9490892538765316 4.9002210845500107 -12.297124107003569 -7.706140662171058 4.5932905862675319 28.730942738704215
|
||||
-7.5140945532519199 -1.6115046025842694 18.973191903885926 -8.0034377322511165 6.302567695410926 0.51467350751310414
|
||||
2.0720691370897319 20.787797069715033 -15.118141326708006 -12.680808417256184 27.563729269958003 21.869852182188033
|
||||
3.8714472343417916 9.3677734884290871 -11.524028624083474 23.332729694618628 -16.705759222402108 -7.9460498104506359
|
||||
|
||||
|
||||
# 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: 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
|
||||
-0.65535316752811812 1.0889380187888913 -2.732694246000793 -1.7124757027046795 1.0207312413927849 6.3846539419342703
|
||||
-1.6697987896115378 -0.35811213390761543 4.2162648675302057 -1.7785417182780259 1.4005705989802057 0.11437189055846758
|
||||
0.46045980824216265 4.6195104599366736 -3.3595869614906682 -2.81795742605693 6.125273171101778 4.8599671515973411
|
||||
0.86032160763150922 2.0817274418731304 -2.5608952497963275 5.1850510432485839 -3.7123909383115796 -1.7657888467668079
|
||||
|
||||
|
||||
# name: NN
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 1
|
||||
# columns: 20
|
||||
11.5 12.689473684210526 13.878947368421052 15.06842105263158 16.257894736842104 17.44736842105263 18.63684210526316 19.826315789473686 21.015789473684212 22.205263157894738 23.394736842105264 24.58421052631579 25.773684210526316 26.963157894736842 28.152631578947371 29.342105263157897 30.531578947368423 31.721052631578949 32.910526315789475 34.100000000000001
|
||||
|
||||
|
||||
# name: ans
|
||||
# type: scalar
|
||||
0
|
||||
|
||||
|
||||
# name: dinv
|
||||
# type: matrix
|
||||
# rows: 4
|
||||
# columns: 4
|
||||
0.52600040745740051 -0.043198551377800619 -0.24925039922686401 0.047027740270817152
|
||||
-0.043198551377800619 0.43540238432892597 0.08064099872952471 0.31914673291725865
|
||||
-0.24925039922686401 0.08064099872952471 0.24810891368783075 -0.0022361058657988484
|
||||
0.047027740270817152 0.31914673291725865 -0.0022361058657988484 0.51804403619424122
|
||||
|
||||
|
||||
# name: dt
|
||||
# type: scalar
|
||||
135.51250352394734
|
||||
|
||||
|
||||
# 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
|
||||
|
||||
|
||||
5
ТЕМА1/Prog1.m
Обычный файл
5
ТЕМА1/Prog1.m
Обычный файл
@@ -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])
|
||||
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-1.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-1.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 32 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 13 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-3.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-3.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 66 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-4.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure11-4.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 17 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure12-1.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure12-1.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 12 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure12-2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure12-2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 23 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure13.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure13.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 69 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 9.6 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure4.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure4.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 20 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure5-1.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure5-1.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 106 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure5-2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure5-2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 12 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure6.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА1/assets/figure6.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 19 KiB |
523
ТЕМА1/report.md
Обычный файл
523
ТЕМА1/report.md
Обычный файл
@@ -0,0 +1,523 @@
|
||||
# Отчёт по теме 1
|
||||
|
||||
Латышев Герман, А-03-24
|
||||
|
||||
## 1 Изучение среды GNU Octave
|
||||
|
||||
## 2 Настройка текущего каталога
|
||||
|
||||
Нажал на окно рядом с **Текущая папка:** и установил путь к папке ТЕМА1:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 3 Настройка отображения окон
|
||||
|
||||
## 4 Установка путей к папкам ТЕМА1 и ТЕМА2
|
||||
|
||||
Добавил пути к папкам **ТЕМА1** и **ТЕМА2**
|
||||
|
||||
Проверил список файлов в текущей папке
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 5 Работа с системой помощи
|
||||
|
||||
Открыл обширное англоязычное описание методики работы со средой
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Применил способ получения справок с помощью команды **help**
|
||||
|
||||
```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")
|
||||
```
|
||||
|
||||
Воспользовался функцией из дополнительно загружаемых пакетов
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 6 Создание нескольких матриц с помощью различных команд
|
||||
|
||||
Матрица А со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> A=randn(4,6)
|
||||
A =
|
||||
|
||||
-0.737272 0.612528 -1.024760 -0.481634 0.229665 1.197123
|
||||
-1.502819 -0.179056 1.459476 -0.470790 0.300122 0.020587
|
||||
0.345345 2.078780 -1.079867 -0.704489 1.252897 0.841148
|
||||
0.553064 0.851616 -0.768269 1.228038 -0.726337 -0.294298
|
||||
```
|
||||
|
||||
Матрица В 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> B=rand(4,7)
|
||||
B =
|
||||
|
||||
0.591052 0.095643 0.911809 0.394246 0.221930 0.719075 0.824591
|
||||
0.942754 0.399137 0.849660 0.237451 0.687453 0.827892 0.189113
|
||||
0.941095 0.341196 0.281087 0.177957 0.271788 0.637949 0.856088
|
||||
0.300132 0.879681 0.582801 0.533300 0.633886 0.015839 0.275049
|
||||
```
|
||||
|
||||
Вектор С 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
|
||||
```
|
||||
|
||||
Символьный вектор Н
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> H = "This is a symbols vector"
|
||||
H = This is a symbols vector
|
||||
```
|
||||
|
||||
Вектор-строка L с 2 комплексными элементами
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
L =
|
||||
|
||||
-2.0000 + 23.1000i 3.0000 - 5.6000i
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 7 Выполнение операций с матрицами
|
||||
|
||||
Преобразование матрицы С в матрицу с 6 столбцами
|
||||
|
||||
``` matlab
|
||||
>> D = reshape(C,[],6)
|
||||
D =
|
||||
|
||||
4 8 12 16 20 24
|
||||
5 9 13 17 21 25
|
||||
6 10 14 18 22 26
|
||||
7 11 15 19 23 27
|
||||
```
|
||||
|
||||
Матричное перемножение В и А с транспонированием матрицы В (число столбцов в В должно совпадать с числом строк в А)
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> E = B'*A
|
||||
E =
|
||||
|
||||
-1.3616e+00 2.4052e+00 -4.7660e-01 -1.0229e+00 1.3798e+00 1.4302e+00
|
||||
-6.5995e-02 1.4455e+00 -5.5976e-01 6.0594e-01 -6.9706e-02 1.5082e-01
|
||||
-1.5297e+00 1.4870e+00 -4.4561e-01 -3.2149e-01 3.9327e-01 1.1740e+00
|
||||
-2.9111e-01 1.0231e+00 -6.5934e-01 2.2787e-01 -2.5858e-03 4.6959e-01
|
||||
-7.5230e-01 1.1177e+00 -4.5935e-03 1.5643e-01 1.3740e-01 3.2189e-01
|
||||
-1.5453e+00 1.6319e+00 -2.2966e-01 -1.1661e+00 1.2014e+00 1.4098e+00
|
||||
-4.4439e-01 2.4851e+00 -1.7048e+00 -7.5152e-01 1.1189e+00 1.6302e+00
|
||||
```
|
||||
|
||||
Создание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В (числа строк у соединяемых матриц должны совпадать)
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> F = [A,B]
|
||||
F =
|
||||
|
||||
Columns 1 through 12:
|
||||
|
||||
-0.737272 0.612528 -1.024760 -0.481634 0.229665 1.197123 0.591052 0.095643 0.911809 0.394246 0.221930 0.719075
|
||||
-1.502819 -0.179056 1.459476 -0.470790 0.300122 0.020587 0.942754 0.399137 0.849660 0.237451 0.687453 0.827892
|
||||
0.345345 2.078780 -1.079867 -0.704489 1.252897 0.841148 0.941095 0.341196 0.281087 0.177957 0.271788 0.637949
|
||||
0.553064 0.851616 -0.768269 1.228038 -0.726337 -0.294298 0.300132 0.879681 0.582801 0.533300 0.633886 0.015839
|
||||
|
||||
Column 13:
|
||||
|
||||
0.824591
|
||||
0.189113
|
||||
0.856088
|
||||
0.275049
|
||||
```
|
||||
|
||||
Поэлементное перемножение матриц A и D (размеры матриц должны совпадать)
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> G = A.*D
|
||||
G =
|
||||
|
||||
-2.9491 4.9002 -12.2971 -7.7061 4.5933 28.7309
|
||||
-7.5141 -1.6115 18.9732 -8.0034 6.3026 0.5147
|
||||
2.0721 20.7878 -15.1181 -12.6808 27.5637 21.8699
|
||||
3.8714 9.3678 -11.5240 23.3327 -16.7058 -7.9460
|
||||
```
|
||||
|
||||
Поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> M = G./4.5
|
||||
M =
|
||||
|
||||
-0.6554 1.0889 -2.7327 -1.7125 1.0207 6.3847
|
||||
-1.6698 -0.3581 4.2163 -1.7785 1.4006 0.1144
|
||||
0.4605 4.6195 -3.3596 -2.8180 6.1253 4.8600
|
||||
0.8603 2.0817 -2.5609 5.1851 -3.7124 -1.7658
|
||||
```
|
||||
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 8 Изучение математических функций и операций с матрицами
|
||||
|
||||
Математические функции:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> B1=sqrt(B)
|
||||
B1 =
|
||||
|
||||
0.7688 0.3093 0.9549 0.6279 0.4711 0.8480 0.9081
|
||||
0.9710 0.6318 0.9218 0.4873 0.8291 0.9099 0.4349
|
||||
0.9701 0.5841 0.5302 0.4218 0.5213 0.7987 0.9253
|
||||
0.5478 0.9379 0.7634 0.7303 0.7962 0.1259 0.5245
|
||||
|
||||
>> B2=log(B)
|
||||
B2 =
|
||||
|
||||
-0.525851 -2.347137 -0.092325 -0.930781 -1.505391 -0.329790 -0.192867
|
||||
-0.058950 -0.918451 -0.162919 -1.437794 -0.374762 -0.188873 -1.665412
|
||||
-0.060711 -1.075298 -1.269092 -1.726215 -1.302733 -0.449496 -0.155382
|
||||
-1.203532 -0.128196 -0.539910 -0.628671 -0.455887 -4.145287 -1.290805
|
||||
|
||||
>> B3=sin(B)
|
||||
B3 =
|
||||
|
||||
0.557235 0.095497 0.790613 0.384112 0.220113 0.658689 0.734270
|
||||
0.809179 0.388623 0.751056 0.235226 0.634571 0.736507 0.187988
|
||||
0.808204 0.334615 0.277400 0.177019 0.268454 0.595549 0.755285
|
||||
0.295647 0.770536 0.550364 0.508378 0.592280 0.015838 0.271594
|
||||
```
|
||||
|
||||
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 =
|
||||
|
||||
0.7688
|
||||
0.6318
|
||||
0.5302
|
||||
0.7303
|
||||
|
||||
>> DB=diag(B1D)
|
||||
DB =
|
||||
|
||||
Diagonal Matrix
|
||||
|
||||
0.7688 0 0 0
|
||||
0 0.6318 0 0
|
||||
0 0 0.5302 0
|
||||
0 0 0 0.7303
|
||||
|
||||
>> BS1=sort(B)
|
||||
BS1 =
|
||||
|
||||
0.300132 0.095643 0.281087 0.177957 0.221930 0.015839 0.189113
|
||||
0.591052 0.341196 0.582801 0.237451 0.271788 0.637949 0.275049
|
||||
0.941095 0.399137 0.849660 0.394246 0.633886 0.719075 0.824591
|
||||
0.942754 0.879681 0.911809 0.533300 0.687453 0.827892 0.856088
|
||||
|
||||
>> BS2=sortrows(B,2)
|
||||
BS2 =
|
||||
|
||||
0.591052 0.095643 0.911809 0.394246 0.221930 0.719075 0.824591
|
||||
0.941095 0.341196 0.281087 0.177957 0.271788 0.637949 0.856088
|
||||
0.942754 0.399137 0.849660 0.237451 0.687453 0.827892 0.189113
|
||||
0.300132 0.879681 0.582801 0.533300 0.633886 0.015839 0.275049
|
||||
|
||||
>> 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 = 135.51
|
||||
>> dinv=inv(A*A')
|
||||
dinv =
|
||||
|
||||
5.2600e-01 -4.3199e-02 -2.4925e-01 4.7028e-02
|
||||
-4.3199e-02 4.3540e-01 8.0641e-02 3.1915e-01
|
||||
-2.4925e-01 8.0641e-02 2.4811e-01 -2.2361e-03
|
||||
4.7028e-02 3.1915e-01 -2.2361e-03 5.1804e-01
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 9 Изучение индексации 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 управляющих конструкций
|
||||
|
||||
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
|
||||
D(3,5)>=20
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 11 Использвание графических функций для построения различных графиков
|
||||
|
||||
Функция посторения графиков:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Функция расчета и посторения гистограммы:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> hist(A(:),6)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Функция расчета и посторения круговой диаграммы:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> pie(C)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Функция расчета и посторения диаграммы столбцов:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> bar(C)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 12 Работа с текстовым редактором среды
|
||||
|
||||
Создал сценарий **Prog1.m**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Запустил программу из открытого файла на выполнение
|
||||
|
||||
```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
|
||||
```
|
||||
|
||||
Запустил программу на выполнение вводом имени файла **Prog1** в командной строке
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 13 Сохранение и загрузка области переменных
|
||||
|
||||
Создал файл "Perem"
|
||||
|
||||
Сохранил и загрузил область переменных
|
||||
|
||||
|
||||
171
ТЕМА1/task.md
Обычный файл
171
ТЕМА1/task.md
Обычный файл
@@ -0,0 +1,171 @@
|
||||
# Общее контрольное задание по теме 1
|
||||
|
||||
Латышев Герман, А-03-24
|
||||
|
||||
## Задание 1
|
||||
|
||||
Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
|
||||
|
||||
## Решение
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> MM = 10+8*randn(5,7)
|
||||
MM =
|
||||
|
||||
7.3823 2.1192 5.0985 30.2449 20.3059 0.5029 7.6872
|
||||
24.5611 -0.5282 5.2461 13.1713 7.3966 13.8162 7.3716
|
||||
20.7272 17.7213 15.7943 6.1251 4.1857 14.2092 0.6198
|
||||
8.3185 17.1965 9.2057 4.2271 12.7060 20.3841 13.1278
|
||||
16.6658 12.1847 9.8345 30.8697 2.1443 24.7057 24.6446
|
||||
|
||||
>>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Задание 2
|
||||
|
||||
Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
|
||||
|
||||
## Решение
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> MMS = MM(:)
|
||||
MMS =
|
||||
|
||||
7.3823
|
||||
24.5611
|
||||
20.7272
|
||||
8.3185
|
||||
16.6658
|
||||
...
|
||||
7.3716
|
||||
0.6198
|
||||
13.1278
|
||||
24.6446
|
||||
|
||||
>> MMSs = sum(MMS)
|
||||
MMSs = 429.97
|
||||
>> K = numel(MM)
|
||||
K = 35
|
||||
>> SR = MMSs/K
|
||||
SR = 12.285
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Задание 3
|
||||
|
||||
Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
|
||||
|
||||
## Решение
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> SR = MMSs/K
|
||||
SR = 12.285
|
||||
>> SRhigh = MM > SR+8
|
||||
SRhigh =
|
||||
|
||||
0 0 0 1 1 0 0
|
||||
1 0 0 0 0 0 0
|
||||
1 0 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 0 1 0
|
||||
0 0 0 1 0 1 1
|
||||
|
||||
>> MM(SRhigh) = SR+8
|
||||
MM =
|
||||
|
||||
7.3823 2.1192 5.0985 20.2849 20.2849 0.5029 7.6872
|
||||
20.2849 -0.5282 5.2461 13.1713 7.3966 13.8162 7.3716
|
||||
20.2849 17.7213 15.7943 6.1251 4.1857 14.2092 0.6198
|
||||
8.3185 17.1965 9.2057 4.2271 12.7060 20.2849 13.1278
|
||||
16.6658 12.1847 9.8345 20.2849 2.1443 20.2849 20.2849
|
||||
|
||||
|
||||
>> SRlow = MM < SR-8
|
||||
SRlow =
|
||||
|
||||
0 1 0 0 0 1 0
|
||||
0 1 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 1 0 1
|
||||
0 0 0 1 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 1 0 0
|
||||
|
||||
>> MM(SRlow) = SR-8
|
||||
MM =
|
||||
|
||||
7.3823 4.2849 5.0985 20.2849 20.2849 4.2849 7.6872
|
||||
20.2849 4.2849 5.2461 13.1713 7.3966 13.8162 7.3716
|
||||
20.2849 17.7213 15.7943 6.1251 4.2849 14.2092 4.2849
|
||||
8.3185 17.1965 9.2057 4.2849 12.7060 20.2849 13.1278
|
||||
16.6658 12.1847 9.8345 20.2849 4.2849 20.2849 20.2849
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Задание 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.
|
||||
|
||||
## Решение
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> MMC = MM(:)
|
||||
MMC =
|
||||
|
||||
7.3823
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
8.3185
|
||||
...
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
13.8162
|
||||
14.2092
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
7.6872
|
||||
7.3716
|
||||
4.2849
|
||||
13.1278
|
||||
20.2849
|
||||
|
||||
>> MMCs = sort (MMC)
|
||||
MMCs =
|
||||
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
4.2849
|
||||
...
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
20.2849
|
||||
|
||||
|
||||
>> Med = (K+1)/2
|
||||
Med = 18
|
||||
>> ELM = MMCs(Med)
|
||||
ELM = 12.185
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
# Задание 5
|
||||
|
||||
Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
|
||||
|
||||
# Решение
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> MM1 = log(MM)
|
||||
MM1 =
|
||||
|
||||
1.9991 1.4551 1.6289 3.0099 3.0099 1.4551 2.0396
|
||||
3.0099 1.4551 1.6575 2.5780 2.0010 2.6258 1.9976
|
||||
3.0099 2.8748 2.7596 1.8124 1.4551 2.6539 1.4551
|
||||
2.1185 2.8447 2.2198 1.4551 2.5421 3.0099 2.5747
|
||||
2.8134 2.5002 2.2859 3.0099 1.4551 3.0099 3.0099
|
||||
```
|
||||
Двоичные данные
ТЕМА2/Hist.jpg
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/Hist.jpg
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 27 KiB |
33
ТЕМА2/Prog1.m
Обычный файл
33
ТЕМА2/Prog1.m
Обычный файл
@@ -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);
|
||||
|
||||
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3-2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3-2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 14 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3-3.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3-3.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 22 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure3.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 31 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure4.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure4.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 17 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure5-1.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure5-1.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 34 KiB |
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure5-2.png
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/assets/figure5-2.png
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
|
После Ширина: | Высота: | Размер: 17 KiB |
320
ТЕМА2/prtcl.txt
Обычный файл
320
ТЕМА2/prtcl.txt
Обычный файл
@@ -0,0 +1,320 @@
|
||||
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
|
||||
Min = 0.000000
|
||||
Max = 1898.884523
|
||||
Mean = 67.928804
|
||||
Std = 145.954386
|
||||
Correlation of Results and Money = 0.843710
|
||||
459
ТЕМА2/report.md
Обычный файл
459
ТЕМА2/report.md
Обычный файл
@@ -0,0 +1,459 @@
|
||||
# Отчёт по Теме 2
|
||||
|
||||
Латышев Герман, А-03-24
|
||||
|
||||
## 1 Настройка каталога
|
||||
|
||||
- Установили путь к папке **ТЕМА2**
|
||||
|
||||
## 2 Изучение и работа с файлом dan_vuz.txt
|
||||
|
||||
- Изучили файл
|
||||
|
||||
- Прочитали данные из файла:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> XX=load('dan_vuz.txt')
|
||||
XX =
|
||||
|
||||
Columns 1 through 10:
|
||||
|
||||
1.9700e+02 1.3717e+06 8.0000e+00 4.0000e+00 2.0000e+00 5.3000e+01 7.0000e+00 7.6000e+01 1.3000e+01 0
|
||||
1.9800e+02 7.3820e+05 4.0000e+00 5.0000e+00 6.0000e+00 7.1000e+01 5.0000e+00 3.6000e+01 1.3000e+01 0
|
||||
1.9900e+02 2.4167e+05 1.0000e+00 0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 2.0000e+00 0 0
|
||||
2.0000e+02 6.1990e+05 3.0000e+00 1.0000e+00 1.0000e+00 2.8000e+01 0 2.4000e+01 0 0
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Проверили размерность матрицы XX:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> size(XX)
|
||||
|
||||
ans =
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
290 15
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
- Выяснили, что в файле находятся данные о 290 ВУЗах
|
||||
|
||||
- Выделили 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
|
||||
5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1
|
||||
1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0
|
||||
2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0
|
||||
1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0
|
||||
2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1
|
||||
1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5
|
||||
1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0
|
||||
3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5
|
||||
0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0
|
||||
7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7
|
||||
3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0
|
||||
10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3
|
||||
22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0
|
||||
13 16 8 64 20 38 10 0 0 20 8
|
||||
8 0 0 19 0 15 0 0 12 5 12
|
||||
8 7 7 63 42 121 23 1 12 11 3
|
||||
6 1 4 33 23 55 4 0 0 8 1
|
||||
4 2 0 19 0 11 1 0 3 4 10
|
||||
7 6 0 64 11 45 7 0 0 4 9
|
||||
4 2 0 72 6 73 41 0 5 6 6
|
||||
1 1 0 11 1 14 8 0 5 4 2
|
||||
0 0 0 7 0 0 0 0 2 1 4
|
||||
0 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0
|
||||
5 3 2 138 19 181 3 0 22 12 1
|
||||
6 1 0 21 11 14 3 0 4 5 2
|
||||
16 7 1 147 24 154 14 0 4 12 3
|
||||
1 9 7 52 0 23 0 0 0 19 2
|
||||
1 2 5 14 2 31 10 0 0 5 3
|
||||
0 0 6 31 11 26 6 0 1 3 11
|
||||
4 8 0 49 13 91 19 0 12 11 7
|
||||
2 1 0 40 6 148 2 0 6 8 2
|
||||
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Составили матрицу корреляций между показателями результативности:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> R=corr(X)
|
||||
|
||||
R =
|
||||
|
||||
Columns 1 through 10:
|
||||
|
||||
1.0000e+00 4.4320e-01 4.5229e-01 4.4779e-01 3.8123e-01 4.6516e-01 3.1487e-01 6.5579e-02 2.9153e-01 4.8811e-01
|
||||
4.4320e-01 1.0000e+00 8.5319e-01 8.5331e-01 8.6240e-01 8.5436e-01 5.5145e-01 2.5082e-02 4.2348e-01 8.2170e-01
|
||||
4.5229e-01 8.5319e-01 1.0000e+00 8.4660e-01 8.8651e-01 9.0335e-01 5.5091e-01 3.8840e-03 4.4396e-01 7.8358e-01
|
||||
4.4779e-01 8.5331e-01 8.4660e-01 1.0000e+00 8.7038e-01 9.3849e-01 7.0924e-01 4.9500e-02 4.5873e-01 8.5183e-01
|
||||
3.8123e-01 8.6240e-01 8.8651e-01 8.7038e-01 1.0000e+00 9.3605e-01 5.7668e-01 3.7562e-02 3.8322e-01 7.7266e-01
|
||||
4.6516e-01 8.5436e-01 9.0335e-01 9.3849e-01 9.3605e-01 1.0000e+00 6.3033e-01 4.7121e-02 4.7592e-01 8.3810e-01
|
||||
3.1487e-01 5.5145e-01 5.5091e-01 7.0924e-01 5.7668e-01 6.3033e-01 1.0000e+00 7.9448e-02 4.1878e-01 6.2936e-01
|
||||
6.5579e-02 2.5082e-02 3.8840e-03 4.9500e-02 3.7562e-02 4.7121e-02 7.9448e-02 1.0000e+00 4.7985e-02 5.6462e-02
|
||||
2.9153e-01 4.2348e-01 4.4396e-01 4.5873e-01 3.8322e-01 4.7592e-01 4.1878e-01 4.7985e-02 1.0000e+00 6.2616e-01
|
||||
4.8811e-01 8.2170e-01 7.8358e-01 8.5183e-01 7.7266e-01 8.3810e-01 6.2936e-01 5.6462e-02 6.2616e-01 1.0000e+00
|
||||
3.9815e-01 2.6183e-01 2.6408e-01 3.4420e-01 1.8751e-01 3.3118e-01 2.8287e-01 1.3662e-01 4.5537e-01 3.8799e-01
|
||||
|
||||
Column 11:
|
||||
|
||||
3.9815e-01
|
||||
2.6183e-01
|
||||
2.6408e-01
|
||||
3.4420e-01
|
||||
1.8751e-01
|
||||
3.3118e-01
|
||||
2.8287e-01
|
||||
1.3662e-01
|
||||
4.5537e-01
|
||||
3.8799e-01
|
||||
1.0000e+00
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Используя метод главных компонент, получим собственные значения и собственные векторы от квадратичной формы:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> [vect,lambda]=eig(X'*X)
|
||||
vect =
|
||||
|
||||
Columns 1 through 10:
|
||||
|
||||
1.3928e-03 3.7187e-02 -6.5276e-02 1.1402e-01 -5.7482e-02 -4.3369e-01 -8.6174e-01 1.8078e-02 -2.0942e-01 4.4068e-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 7.3599e-02 6.2111e-03
|
||||
-7.5396e-03 -4.5900e-01 -5.2153e-01 -6.7233e-01 -1.9752e-01 9.4377e-02 -1.1098e-01 -3.7697e-03 2.9602e-02 -4.1502e-02
|
||||
-1.5197e-04 -2.3868e-03 -3.9384e-02 2.0471e-02 2.9085e-02 -4.2879e-02 3.9810e-02 -2.5705e-01 1.7315e-01 7.2027e-01
|
||||
1.0985e-03 -2.1296e-02 -1.7772e-02 1.0189e-01 1.5147e-01 2.9246e-02 -2.2268e-01 9.3732e-02 8.4203e-01 -3.7246e-01
|
||||
4.6341e-05 2.4446e-02 3.4514e-02 6.8266e-03 -2.8773e-02 -3.6347e-02 1.2360e-01 5.5571e-02 -4.0806e-01 -5.1787e-01
|
||||
1.1860e-03 4.2558e-03 2.3496e-02 -4.8185e-02 -1.5673e-02 -5.8142e-02 5.8108e-02 9.5701e-01 5.2365e-03 2.5496e-01
|
||||
-9.9994e-01 5.6340e-04 6.5198e-03 4.0470e-03 7.5475e-03 1.2608e-03 -2.3724e-03 1.4645e-03 -1.0271e-03 5.5851e-04
|
||||
-1.6282e-03 4.6826e-01 -6.5978e-01 2.6872e-01 2.8869e-02 4.9535e-01 -1.2025e-01 5.8771e-02 -9.1452e-02 2.0459e-02
|
||||
1.7002e-03 -4.2581e-01 3.3001e-01 2.8074e-01 -3.9004e-01 6.2610e-01 -2.7487e-01 3.6416e-02 -5.9676e-02 5.3342e-02
|
||||
7.7010e-03 -1.2368e-01 1.7350e-01 -2.2481e-01 8.4320e-01 3.2876e-01 -2.2260e-01 1.8627e-02 -1.7997e-01 4.8313e-02
|
||||
|
||||
Column 11:
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
lambda =
|
||||
|
||||
Diagonal Matrix
|
||||
|
||||
Columns 1 through 10:
|
||||
|
||||
2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|
||||
0 1.9317e+03 0 0 0 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 2.5940e+03 0 0 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 3.4573e+03 0 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 5.6252e+03 0 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 0 8.6721e+03 0 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 0 0 1.8915e+04 0 0 0
|
||||
0 0 0 0 0 0 0 4.7523e+04 0 0
|
||||
0 0 0 0 0 0 0 0 5.7484e+04 0
|
||||
0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2565e+05
|
||||
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|
||||
|
||||
Column 11:
|
||||
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
7.4946e+06
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Выделим в матрице *lambda* собственные значения, расположенные на главной диагонали и представим их с заголовком на экране:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> Sobst=diag(lambda)
|
||||
|
||||
>> 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')
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Выделили наибольшее собственное значение и соотвествующий 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
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Рассчитали долю информации о результативности НИР, привели к целому числу и вывели на экран:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
|
||||
Delt = 95.273
|
||||
>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
|
||||
Delta= 95
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Рассчитали оценки обобщенной результативности в матрице ВУЗов и отобразили с указанным кодом ВУЗа:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> 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
|
||||
8.1785e+01
|
||||
...
|
||||
5.7737e+00
|
||||
3.1540e+01
|
||||
1.4739e+02
|
||||
1.8314e+01
|
||||
3.2846e+01
|
||||
1.4511e+01
|
||||
1.9235e+01
|
||||
0
|
||||
|
||||
>> 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
|
||||
...
|
||||
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
|
||||
...
|
||||
187 5.773718
|
||||
188 31.539990
|
||||
189 147.387148
|
||||
190 18.314164
|
||||
191 32.846011
|
||||
192 14.511067
|
||||
193 19.235467
|
||||
194 0.000000
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Сохранили вектор оценок результативности в бинарном файле:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> save res.mat Res -mat
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Представили распределение оценок результативности в виде гистограммы:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> hist(Res,20)
|
||||
>> xlabel('Results ')
|
||||
>> ylabel('Number of Unis ')
|
||||
```
|
||||
- Сохранили гистограмму в формате **.jpg**:
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
|
||||
```
|
||||
|
||||
- Рассчитали и отобразили оценку корреляции обобщенной результативности с финансированием:
|
||||
|
||||
```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 (сценария) программы и её проверка
|
||||
|
||||
- Создали файл программы с названием **Prog1.m**:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
- Изучили результаты выполнения программы и вывод сценария:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
- На выходе имеем эхо-вывод:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
- Гистограмма:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 4 Оптимизация программы
|
||||
|
||||
- Изменили сценарий, путем добавления символа ";" в каждую строку программы. Эхо-вывод прекратился, также программа начала быстрее работать:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 5 Создание файла с выводом
|
||||
|
||||
- Добавили в программу "fp=fopen('prtcl.txt ','w')" и "fclose(fp)", также добавили в каждой команде вывода файловую переменную "fp":
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
```matlab
|
||||
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
|
||||
...
|
||||
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
|
||||
...
|
||||
1041 119.835954
|
||||
1044 5.010210
|
||||
1 2.691959
|
||||
2 379.300890
|
||||
3 13.497203
|
||||
4 2.462250
|
||||
6 19.718182
|
||||
7 200.667783
|
||||
...
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 6 Вывод в файл наименьшего, наибольшего, средного значения и стандартного отклонения оценок результативности:
|
||||
|
||||
```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);
|
||||
```
|
||||
Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat
Обычный файл
Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat
Обычный файл
Двоичный файл не отображается.
Ссылка в новой задаче
Block a user