готовый отчёт

promezh otchet
otchet 0.5
2026-02-12 11:47:04 +03:00 · 2026-02-12 10:59:46 +03:00 · 2026-02-12 10:57:16 +03:00 · 2026-02-12 10:55:58 +03:00 · 2026-02-12 10:53:58 +03:00 · 2026-02-12 09:48:09 +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:
+    Клонировать свой форк на рабочий стол
    ```sh
    git config --global credential.helper ""
    git config --global core.askpass ""
    ```
    2. 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 —
+    Перебазировать свой форк на исходный репозиторий ("апстрим"):
        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:
    ```sh
-        cd it-labs
+    # Первую команду нужно запускать только один раз,
-        git config user.name "Иванов И. И."
+    # иначе будет ошибка "error: remote upstream already exists".
-        git config user.email "IvanovII@mpei.ru"
+    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,
+    Перебазировать нужно, чтобы подтянуть из исходного репозитория обновления.
    то все эти шаги нужно сделать один раз, а не каждое занятие.
 3. После того, как отчет написан, закоммитить его как `TEMAn/report.md`.
--- a/ТЕМА1/assets/Perеm
+++ b/ТЕМА1/assets/Perеm
@@ -0,0 +1,27 @@
 # Created by Octave 8.3.0, Wed Feb 11 12:10:39 2026 GMT <unknown@w10prog-61>
 # name: A
 # type: matrix
 # rows: 4
 # columns: 6
 0.056365880558935405 -0.6434334125716934 -1.2840876931846781 0.20534503086164593 -0.263216942022649 0.047362790464925551
 1.3271804840782049 0.75097735419432088 -0.72310402882429681 0.31172273696229502 1.3973263414704247 -0.36304925836684793
 -0.17615082026636267 -1.8408171917435594 -0.40311322428953017 -0.82338327901502317 -1.5846025552855747 -0.28538899171428034
 -0.93907550039929144 -0.28887758040856637 -0.61866712712876926 -0.06277710653086202 -0.85613766058839624 -0.65648166842657318
 # name: B
 # type: matrix
 # rows: 4
 # columns: 7
 0.49833625898575062 0.056737285185249897 0.17810226668778606 0.092986314963789285 0.79478027075293545 0.7105903401258018 0.00016741211446980042
 0.12419253022817811 0.23948121123719412 0.56070362014992403 0.11965481816186607 0.59666303641515184 0.16005732833221953 0.17258625973576469
 0.71380679795325908 0.15313318602679316 0.14088442709647575 0.13873164933404036 0.10712608417455027 0.89840654215662563 0.022510661567187729
 0.39442294880487261 0.13218809386874808 0.48911935616500413 0.33429980199932841 0.60627792713082562 0.1312069246395795 0.10638903689214241
 # name: C
 # type: double_range
 # base, limit, increment
 4 27 1
--- a/ТЕМА1/assets/Prog1.m
+++ b/ТЕМА1/assets/Prog1.m
@@ -0,0 +1,5 @@
 D1=D(3,5)
 D2=D(3,4:end)
 D3=D(2:3,3:5)
 D4=D(16:20)
 D5=D(3:4,[1,3,6])
--- 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.emf
+++ b/ТЕМА1/assets/figure6.emf
--- 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/assets/figure9.png
+++ b/ТЕМА1/assets/figure9.png
--- a/ТЕМА1/report.md
+++ b/ТЕМА1/report.md
@@ -0,0 +1,395 @@
 # Отчет по теме 1
 Пахомов Илья, А-03-24
 ## 1 Изучение среды GNU Octave
 ## 2 Настройка текущего каталога
 Нажал на окно рядом с *Текущая папка:* и установил путь к папке ТЕМА1:
 ![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure1.png)
 ## 3 Настроил предложение «Окно».
 ![Скриншот предложения "Окно"](assets/figure2.png)
 ## 4 Отобразил список файлов, размещённых в текущей папке
 ![Скриншот списка файлов текущей папки](assets/figure3.png)
 ## 5 Изучил работу систем помощи
 ## 6 Создание матриц и векторов
 ```matlab
 >> A=randn(4,6)
 A =
   0.604425   0.467559   0.210945   0.101826  -0.697722  -0.457551
  -0.593429   1.472239  -1.540640  -0.095893   0.881864   0.508873
  -0.729307   0.637046  -0.271485   0.132082   1.452585   1.625484
   1.310112  -0.050250  -1.202923  -0.501098  -1.113930   1.599730
 >> B=rand(4,7)
 B =
   7.4235e-02   7.7887e-01   1.9481e-02   1.6233e-02   6.3604e-01   5.6349e-03   2.1646e-01
   2.0576e-01   3.7398e-02   4.7933e-01   1.4731e-01   4.0984e-01   2.8150e-01   6.4308e-01
   7.3637e-01   2.2485e-01   7.6445e-01   9.7867e-01   2.3870e-03   5.1378e-01   9.0480e-01
   4.1237e-01   5.2761e-01   4.9420e-01   3.8474e-01   6.0314e-01   3.2191e-01   7.3812e-01
 >> C=4:27
 C =
    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27
 >> H='This is a symbols vector'
 H = This is a symbols vector
 >> L=[-2+23.1j, 3-5.6j]
 L =
   -2.0000 + 23.1000i    3.0000 -  5.6000i
 ```
 ## 7 Выполнил следующие операции
 ```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
 >> E=B'*A
 E =
  -0.074012   0.786010  -0.997306  -0.121551   0.739933   1.927378
   0.975826   0.535953  -0.589034  -0.158964  -0.771571   0.872175
  -0.182735   1.176948  -1.536379  -0.190652   0.969032   2.268178
  -0.287301   0.828586  -0.952033  -0.076002   1.111604   2.273822
   0.929671   0.871975  -1.223421  -0.276453  -0.750748   0.886278
  -0.116602   0.728187  -0.959212  -0.119869   0.632026   1.490773
   0.056355   1.587275  -2.078630  -0.289989   0.908164   2.879735
 >> F=[A,B]
 F =
 Columns 1 through 10:
   6.0443e-01   4.6756e-01   2.1095e-01   1.0183e-01  -6.9772e-01  -4.5755e-01   7.4235e-02   7.7887e-01   1.9481e-02   1.6233e-02
  -5.9343e-01   1.4722e+00  -1.5406e+00  -9.5893e-02   8.8186e-01   5.0887e-01   2.0576e-01   3.7398e-02   4.7933e-01   1.4731e-01
  -7.2931e-01   6.3705e-01  -2.7148e-01   1.3208e-01   1.4526e+00   1.6255e+00   7.3637e-01   2.2485e-01   7.6445e-01   9.7867e-01
   1.3101e+00  -5.0250e-02  -1.2029e+00  -5.0110e-01  -1.1139e+00   1.5997e+00   4.1237e-01   5.2761e-01   4.9420e-01   3.8474e-01
 Columns 11 through 13:
   6.3604e-01   5.6349e-03   2.1646e-01
   4.0984e-01   2.8150e-01   6.4308e-01
   2.3870e-03   5.1378e-01   9.0480e-01
   6.0314e-01   3.2191e-01   7.3812e-01
 >> G=A.*D
 G =
    2.4177    3.7405    2.5313    1.6292  -13.9544  -10.9812
   -2.9671   13.2501  -20.0283   -1.6302   18.5191   12.7218
   -4.3758    6.3705   -3.8008    2.3775   31.9569   42.2626
    9.1708   -0.5527  -18.0438   -9.5209  -25.6204   43.1927
 >> M=G./4.5
 M =
   0.5373   0.8312   0.5625   0.3620  -3.1010  -2.4403
  -0.6594   2.9445  -4.4507  -0.3623   4.1154   2.8271
  -0.9724   1.4157  -0.8446   0.5283   7.1015   9.3917
   2.0380  -0.1228  -4.0097  -2.1157  -5.6934   9.5984
 >> DDD=D.^3
 DDD =
      64     512    1728    4096    8000   13824
     125     729    2197    4913    9261   15625
     216    1000    2744    5832   10648   17576
     343    1331    3375    6859   12167   19683
 >> DL=D>=20
 DL =
  0  0  0  0  1  1
  0  0  0  0  1  1
  0  0  0  0  1  1
  0  0  0  0  1  1
 >> Dstolb=D(:)
 Dstolb =
    4
    5
    6
    7
    8
    9
   10
   11
   12
   13
   14
   15
   16
   17
   18
   19
   20
   21
   22
   23
   24
   25
   26
   27
 ```
 ## 8 Изучил некоторые стандартные функции
 ```matlab
 >> B1=sqrt(B)
 B1 =
   0.272462   0.882539   0.139574   0.127408   0.797520   0.075066   0.465248
   0.453605   0.193385   0.692336   0.383809   0.640184   0.530562   0.801920
   0.858118   0.474180   0.874326   0.989276   0.048857   0.716781   0.951210
   0.642164   0.726369   0.702991   0.620275   0.776622   0.567372   0.859139
 >> B2=log(B)
 B2 =
  -2.600514  -0.249906  -3.938323  -4.120724  -0.452496  -5.178784  -1.530371
  -1.581058  -3.286145  -0.735369  -1.915222  -0.891998  -1.267637  -0.441493
  -0.306028  -1.492338  -0.268605  -0.021564  -6.037712  -0.665968  -0.100042
  -0.885822  -0.639396  -0.704822  -0.955186  -0.505604  -1.133479  -0.303648
 >> B3=sin(B)
 B3 =
   7.4167e-02   7.0248e-01   1.9480e-02   1.6232e-02   5.9401e-01   5.6348e-03   2.1477e-01
   2.0431e-01   3.7389e-02   4.6118e-01   1.4678e-01   3.9846e-01   2.7779e-01   5.9966e-01
   6.7160e-01   2.2296e-01   6.9214e-01   8.2975e-01   2.3870e-03   4.9147e-01   7.8630e-01
   4.0079e-01   5.0347e-01   4.7432e-01   3.7532e-01   5.6723e-01   3.1638e-01   6.7290e-01
 >> 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 =
   0.2725
   0.1934
   0.8743
   0.6203
 >> DB=diag(B1D)
 DB =
 Diagonal Matrix
   0.2725        0        0        0
        0   0.1934        0        0
        0        0   0.8743        0
        0        0        0   0.6203
 >> BS1=sort(B)
 BS1 =
   7.4235e-02   3.7398e-02   1.9481e-02   1.6233e-02   2.3870e-03   5.6349e-03   2.1646e-01
   2.0576e-01   2.2485e-01   4.7933e-01   1.4731e-01   4.0984e-01   2.8150e-01   6.4308e-01
   4.1237e-01   5.2761e-01   4.9420e-01   3.8474e-01   6.0314e-01   3.2191e-01   7.3812e-01
   7.3637e-01   7.7887e-01   7.6445e-01   9.7867e-01   6.3604e-01   5.1378e-01   9.0480e-01
 >> BS2=sortrows(B,2)
 BS2 =
   2.0576e-01   3.7398e-02   4.7933e-01   1.4731e-01   4.0984e-01   2.8150e-01   6.4308e-01
   7.3637e-01   2.2485e-01   7.6445e-01   9.7867e-01   2.3870e-03   5.1378e-01   9.0480e-01
   4.1237e-01   5.2761e-01   4.9420e-01   3.8474e-01   6.0314e-01   3.2191e-01   7.3812e-01
   7.4235e-02   7.7887e-01   1.9481e-02   1.6233e-02   6.3604e-01   5.6349e-03   2.1646e-01
 >> 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 = 79.346
 >> dinv=inv(A*A')
 dinv =
   1.711006  -0.207065   0.719828  -0.120793
  -0.207065   0.331898  -0.291950  -0.015622
   0.719828  -0.291950   0.612827  -0.036756
  -0.120793  -0.015622  -0.036756   0.150286
 ```
 ## 9 Поработал с индексацией элементов матриц.
 ```matlab
 >> D1=D(3,5)
 D1 = 22
 >> D2=D(3,4:end)
 D2 =
   18   22   26
 >> D3=D(2:3,3:5)
 D3 =
   13   17   21
   14   18   22
 >> D4=D(16:20)
 D4 =
   19   20   21   22   23
 >> D5=D(3:4,[1,3,6])
 D5 =
    6   14   26
    7   15   27
 ```
 ## 10 Изучил некоторые управляющие конструкции для использования в программах на m-языке
 ```matlab
 цикл по перечислению:
 >> Dsum=0
 Dsum = 0
 >> for i=1:6
 Dsum=Dsum+sqrt(D(2,i))
 endfor
 Dsum = 2.2361
 Dsum = 5.2361
 Dsum = 8.8416
 Dsum = 12.965
 Dsum = 17.547
 Dsum = 22.547
 цикл пока выполняется условие:
 Dsum2=0;i=1
 i = 1
 >> while (D(i)<22)
 Dsum2=Dsum2+sin(D(i))
 i=i+1
 endwhile
 Dsum2 = -0.7568
 i = 2
 Dsum2 = -1.7157
 i = 3
 Dsum2 = -1.9951
 i = 4
 Dsum2 = -1.3382
 i = 5
 Dsum2 = -0.3488
 i = 6
 Dsum2 = 0.063321
 i = 7
 Dsum2 = -0.4807
 i = 8
 Dsum2 = -1.4807
 i = 9
 Dsum2 = -2.0173
 i = 10
 Dsum2 = -1.5971
 i = 11
 Dsum2 = -0.6065
 i = 12
 Dsum2 = 0.043799
 i = 13
 Dsum2 = -0.2441
 i = 14
 Dsum2 = -1.2055
 i = 15
 Dsum2 = -1.9565
 i = 16
 Dsum2 = -1.8066
 i = 17
 Dsum2 = -0.8937
 i = 18
 Dsum2 = -0.057011
 i = 19
 условие if:
 if (D(3,5)>=20)
 printf('D(3,5)>=20')
 else
 printf('D(3,5)<20')
 endif
 D(3,5)>=20
 ```
 ## 11 Использовал графические функции
 ![Скриншот графиков](assets/figure4.png)
 ![Скриншот гистограммы](assets/figure5.png)
 ![Скриншот графика "Пирог"](assets/figure6.png)
 ![Скриншот столбчатой диаграммы](assets/figure7.png)
 ## 12 Изучил как работает текстовый редактор среды 
 ![Скриншот файла Prog1.m](assets/figure8.png)
 ## 13 Работа с областью переменных
 Сохранил область переменных:
 ![Скриншот сохранённого файла Perem](assets/figure9.png)
 Далее перезапустил программу и файл загрузился исправно
--- a/ТЕМА1/task.md
+++ b/ТЕМА1/task.md
@@ -0,0 +1,288 @@
 \# Общее контрольное задание по теме 1
 Пахомов Илья, А-03-24
 \## Задание 1
 Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально распределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стан-дартным отклонением 8.
 \## Решение 1
 ```matlab
 type ‘pkg load statistics’ from the Octave prompt.
 >> pkg load statistics
 >> MM = normrnd(10, 8, \[5, 7])%матрица 5x7 c нормальным законом распределения  с мат. ожиданием 10 и стандарт. отклонением 8
 MM =
 &nbsp;   6.2123   11.5390    4.9818   10.5996  -10.4581   12.4230   17.4780
 &nbsp;  13.6807    4.7491   10.0626   10.2753   10.1129   13.5258   -8.8423
 &nbsp;  17.2013   18.5296   10.6960    0.7084   16.7562   13.5162    1.6565
 &nbsp;  11.6338   -3.1684    8.8374   19.0090  -17.1580    5.0793   -1.6553
 &nbsp;  -3.8405   14.1019    3.3335    3.6932   -0.6659   15.1892   26.3863
 ```
 \## Задание 2
 Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
 \## Решение 2
 ```matlab
 SR = mean(MM, 'all')%ср.знач по всем эл-там матрицы
 SR = 7.6051
 ```
 \## Задание 3
 Замените в ММ все значения, превышающие SR+8, на значение SR+8, а значения, меньшие, чем SR-8, - на SR-8.
 \## Решение 3
 ```matlab
 >> lower\_border = SR - 8%нижняя граница
 lower\_border = -0.3949
 >> upper\_border = SR + 8%верхняя граница
 upper\_border = 15.605
 >> MM(MM > upper\_border) = upper\_border%проверка выполнения условия верхней границы
 >> MM(MM < lower\_border) = lower\_border%проверка выполнения условия нижней границы
 >> MM%вывод матрицы
 MM =
 &nbsp;   6.2123   11.5390    4.9818   10.5996   -0.3949   12.4230   15.6051
 &nbsp;  13.6807    4.7491   10.0626   10.2753   10.1129   13.5258   -0.3949
 &nbsp;  15.6051   15.6051   10.6960    0.7084   15.6051   13.5162    1.6565
 &nbsp;  11.6338   -0.3949    8.8374   15.6051   -0.3949    5.0793   -0.3949
 &nbsp;  -0.3949   14.1019    3.3335    3.6932   -0.3949   15.1892   15.6051
 ```
 \## Задание 4
 Превратите ММ в вектор – столбец ММС. Упорядочьте его элементы по возрастанию. Определите значение медианы, в качестве которого возь-мите серединное по порядку индексов значение в упорядоченном векторе.
 \## Решение 4
 ```matlab
 >> MMC = MM(:)%создание вектор-столбца
 >> MMC = sort(MMC, 'ascend')%сортировка по возрастанию
 MMC =
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;  -0.3949
 &nbsp;   0.7084
 &nbsp;   1.6565
 &nbsp;   3.3335
 &nbsp;   3.6932
 &nbsp;   4.7491
 &nbsp;   4.9818
 &nbsp;   5.0793
 &nbsp;   6.2123
 &nbsp;   8.8374
 &nbsp;  10.0626
 &nbsp;  10.1129
 &nbsp;  10.2753
 &nbsp;  10.5996
 &nbsp;  10.6960
 &nbsp;  11.5390
 &nbsp;  11.6338
 &nbsp;  12.4230
 &nbsp;  13.5162
 &nbsp;  13.5258
 &nbsp;  13.6807
 &nbsp;  14.1019
 &nbsp;  15.1892
 &nbsp;  15.6051
 &nbsp;  15.6051
 &nbsp;  15.6051
 &nbsp;  15.6051
 &nbsp;  15.6051
 &nbsp;  15.6051
 >> n = length(MMC)%длина матрицы MMC
 n = 35
 >> if (mod(n,2) == 0)%условие кратности
 med = (MMC(n/2) + MMC(n/2 + 1)) / 2 %медиана для четного знач.
 else
 med = MMC((n+1)/2) %медиана для нечетного знач.
 med
 end
 med = 10.113
 med = 10.113
 ```
 \## Задание 5
 Рассчитайте матрицу ММ1 с элементами, равными натуральным логарифмам от значений соответствующих элементов из матрицы ММ.
 \## Решение 5
 ```matlab
 >> MM1 = log(MM)% создание матрицы MM1 с логарифм. эл-тами от значений матрицы MM
 MM1 =
 &nbsp;Columns 1 through 5:
 &nbsp;  1.8265 +      0i   2.4457 +      0i   1.6058 +      0i   2.3608 +      0i  -0.9292 + 3.1416i
 &nbsp;  2.6160 +      0i   1.5579 +      0i   2.3088 +      0i   2.3297 +      0i   2.3138 +      0i
 &nbsp;  2.7476 +      0i   2.7476 +      0i   2.3699 +      0i  -0.3448 +      0i   2.7476 +      0i
 &nbsp;  2.4539 +      0i  -0.9292 + 3.1416i   2.1790 +      0i   2.7476 +      0i  -0.9292 + 3.1416i
 &nbsp; -0.9292 + 3.1416i   2.6463 +      0i   1.2040 +      0i   1.3065 +      0i  -0.9292 + 3.1416i
 &nbsp;Columns 6 and 7:
 &nbsp;  2.5196 +      0i   2.7476 +      0i
 &nbsp;  2.6046 +      0i  -0.9292 + 3.1416i
 &nbsp;  2.6039 +      0i   0.5047 +      0i
 &nbsp;  1.6252 +      0i  -0.9292 + 3.1416i
 &nbsp;  2.7206 +      0i   2.7476 +      0i
 ```
--- a/ТЕМА2/Hist.jpg
+++ b/ТЕМА2/Hist.jpg
--- a/ТЕМА2/Prog1.m
+++ b/ТЕМА2/Prog1.m
@@ -0,0 +1,25 @@
 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] ');
 save res.mat Res -mat;
 graphics_toolkit('gnuplot');
 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)
--- 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/assets/figure6.png
+++ b/ТЕМА2/assets/figure6.png
--- a/ТЕМА2/prtcl.txt
+++ b/ТЕМА2/prtcl.txt
@@ -0,0 +1,252 @@
 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  3.684
--- a/ТЕМА2/report.md
+++ b/ТЕМА2/report.md
@@ -0,0 +1,853 @@
 # Отчет по теме 2
 Пахомов Илья, А-03-24
 ## 1 Установил в качестве текущей папки "ТЕМА2" 
 ![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure1.png)
 ## 2 Работа с данными из файла "dan_vuz.txt"
 Прочитал данные из файла командой
 ```matlab
 >> XX=load('dan_vuz.txt')
 ```
 На выходе получил матрицу из файла "dan_vuz.txt"
 Проверил размерность матрицы ХХ:
 ```matlab
 >> size(XX)
 ans =
   290    15
 ```
 В фале представленны данные о 290 вузвх
 Выделил в отдельную матрицу данные о показателях результативности:
 ```matlab
 >> X=XX(:,3:13);
 ```
 Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности:
 ```matlab
 >> R=corr(X)
 R =
   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   3.9815e-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   2.6183e-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   2.6408e-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   3.4420e-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   1.8751e-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   3.3118e-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   2.8287e-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   1.3662e-01
   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   4.5537e-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   3.8799e-01
   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
 ```
 Получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы:
 ```matlab
 >> [vect,lambda]=eig(X'*X)
 vect =
   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   3.5306e-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   4.6772e-02
  -7.5396e-03  -4.5900e-01  -5.2153e-01  -6.7233e-01  -1.9752e-01   9.4377e-02  -1.1098e-01  -3.7697e-03   2.9602e-02  -4.1502e-02   4.8953e-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   6.1556e-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   2.4277e-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   7.3685e-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   9.5893e-02
  -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   1.6945e-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   1.7911e-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   5.9523e-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   1.7425e-02
 lambda =
 Diagonal Matrix
   2.2947e+01            0            0            0            0            0            0            0            0            0            0
            0   1.9317e+03            0            0            0            0            0            0            0            0            0
            0            0   2.5940e+03            0            0            0            0            0            0            0            0
            0            0            0   3.4573e+03            0            0            0            0            0            0            0
            0            0            0            0   5.6252e+03            0            0            0            0            0            0
            0            0            0            0            0   8.6721e+03            0            0            0            0            0
            0            0            0            0            0            0   1.8915e+04            0            0            0            0
            0            0            0            0            0            0            0   4.7523e+04            0            0            0
            0            0            0            0            0            0            0            0   5.7484e+04            0            0
            0            0            0            0            0            0            0            0            0   2.2565e+05            0
            0            0            0            0            0            0            0            0            0            0   7.4946e+06
 ```
 В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделим их в отдельный вектор:
 ```matlab
 >> Sobst=diag(lambda);
 ```
 Представим 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')
 ```
 Выделим наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:
 ```matlab
 >> SobMax=Sobst(end)
 SobMax = 7.4946e+06
 ```
 ```matlab
 >> 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
 ```
 ```matlab
 >> 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
   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
   5.5559e+00
   1.0536e+02
   4.5755e+00
   3.8120e+02
   2.6713e+01
   8.0376e+00
   1.1963e+02
   1.0061e+01
   6.3763e+01
   9.0877e+00
   4.1684e+01
   3.5907e+01
   7.6140e+01
   2.3753e+01
   1.4222e+02
   6.7756e+01
   2.0598e+01
   7.6819e+01
   1.0428e+02
   1.8542e+01
   4.4740e+00
   3.5809e+00
   2.2476e+02
   2.6864e+01
   2.1291e+02
   5.0922e+01
   3.3628e+01
   4.2168e+01
   1.0370e+02
   1.3606e+02
   7.1371e+02
   3.4027e+01
   4.1023e+00
   2.7087e+01
   2.6675e+00
   2.4976e+00
   1.0383e+02
   7.4607e+00
   3.4755e+01
   4.3597e+00
   5.7412e+00
   1.5989e+01
   4.5400e+01
   2.4622e+00
   6.4244e+00
   6.6503e+01
   7.3936e+01
   1.1131e+01
   3.6843e+00
   9.9705e+00
   2.8031e+01
   1.3524e+00
   4.0905e+01
   1.1723e+01
   3.0793e+01
   4.2716e+01
   1.0023e+01
   3.2260e+01
   2.5495e+01
   3.6870e+01
   4.2948e+01
   8.7963e+01
   2.2867e+02
   9.9146e+01
   2.8750e+01
   9.6222e+00
   1.3600e+00
   5.4214e+01
   1.0755e+02
   1.1611e+02
   2.9910e+02
   1.4333e+01
   2.0479e+01
   1.4491e+02
   1.4953e+01
   2.5976e+01
   2.6815e+02
   1.2354e+01
   4.5261e+00
   1.0466e+02
   9.1265e+01
   2.0933e+02
   1.9645e+02
   4.8121e+00
   1.3877e+00
   5.0733e+01
   1.1863e+02
   2.1253e+02
   3.7745e+01
   3.0102e+01
   3.2067e+02
            0
   4.1450e+01
   1.4112e+02
   4.0535e+02
   1.2875e+01
   1.1761e+02
   8.9899e+00
   7.4655e+01
   8.9566e+01
   3.7993e+01
   4.0600e+01
   3.7339e+01
   1.4293e+02
   9.1226e+00
   5.3464e+01
   9.3290e+01
   5.7155e+01
   1.9139e+01
   5.4915e+00
   8.5213e+01
   1.7064e+02
   9.0454e+01
   5.7811e+01
   7.3730e+00
   9.6149e+00
   1.8467e+00
   1.7647e+01
   1.5391e+02
   1.1984e+02
   5.0102e+00
   2.6920e+00
   3.7930e+02
   1.3497e+01
   2.4622e+00
   1.9718e+01
   2.0067e+02
   9.3618e+01
   2.5651e+01
   2.6345e+01
   6.5286e+01
   2.1515e+01
   1.7651e+02
   1.8989e+03
   9.1241e+01
   3.0455e+02
   6.3560e+00
   3.4394e+00
   1.5886e+02
   1.8780e+02
   2.6561e+01
   8.6579e+00
   1.1032e+02
   2.1287e+01
   8.0285e+00
   7.6977e+01
   1.4832e+02
   9.7178e+01
   6.7131e+00
   8.8631e+01
   3.3340e+02
   2.7838e+01
   1.1663e+01
            0
   7.1250e+01
   3.6976e-01
   1.0361e+01
   3.8551e+00
   8.1569e+01
   5.4637e+01
   2.3502e+01
   9.0447e+01
   5.7162e+01
   1.6285e+02
   3.0587e+02
   6.3233e+00
   5.9416e+01
   4.6966e+01
   5.6661e+01
   8.1568e+02
   4.7723e+01
   2.7702e+02
   3.2809e+02
   1.1359e+02
   1.1709e+01
   3.3970e+01
   9.1338e-01
   1.2267e+02
   5.9979e+01
   7.4911e+00
   1.2504e+01
   2.4209e+01
   4.0011e+02
   2.6358e+02
   2.5931e+01
   3.6895e+01
   2.5478e+02
   6.8701e+00
   1.2626e+01
   2.3784e+01
   3.1599e+00
   5.1518e+00
            0
   1.0677e+02
   1.5783e+01
   3.0701e+01
   6.4990e+01
   4.3088e+01
   3.1124e+01
   5.1718e+00
   4.8085e+01
   5.3479e+00
   2.1246e+00
   8.2078e-02
   2.1636e+01
   5.2057e+01
   2.5625e+01
   9.7502e+00
   3.6203e+01
   4.6267e+00
   3.1906e+00
   9.5783e+00
   6.3749e+00
   3.6845e+00
   5.7848e+00
   8.2368e+00
   6.8726e+00
   4.1305e+01
   1.9885e+00
   7.5713e+00
   1.2311e+00
   5.0811e+00
   2.1547e+01
   3.0300e+01
   4.5504e+01
   9.0939e+00
   1.0370e+01
   7.1259e+00
   1.4133e+01
   2.6102e+01
   5.0720e+00
   1.2085e+01
   7.1347e-01
   6.7509e-01
   4.0925e+00
   7.4541e+00
   1.8466e+02
   1.0455e+01
   7.4481e+00
   6.2425e+00
   8.8602e+00
   3.9992e+01
   6.8910e+00
   5.1607e+00
   1.5490e+01
   5.5905e+00
   2.7378e+01
   1.0801e+01
   2.3751e+01
   1.1426e+01
   8.4732e+00
   6.8984e+00
   3.4163e+00
   2.0875e+02
   1.2158e+01
   3.5632e+00
   4.1589e+00
            0
   1.8479e+00
   8.4788e+00
   1.2779e+00
   3.5306e-02
   7.0611e-02
   3.5306e-02
   3.0393e+00
            0
   4.2057e+00
   3.0095e+01
   2.0128e+01
   5.7737e+00
   3.1540e+01
   1.4739e+02
   1.8314e+01
   3.2846e+01
   1.4511e+01
   1.9235e+01
            0
 ```
 ```matlab 
 >> fprintf(' Results \n ')
 Results
 >> fprintf('%d  %f \n ',[XX(:,1),Res] ')
 197  92.541636
 198  73.432513
 199  5.885468
 200  35.300393
 201  70.208100
 202  28.096191
 203  87.136298
 204  79.776499
 205  36.243011
 206  18.249808
 207  49.666520
 208  45.067095
 209  81.785392
 210  5.555862
 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
 ```
 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 ')
 ```
 ![Распределение оценок результативности](assets/figure2.png)
 Сохранил изображение гистограммы в файле формата jpg
 ```matlab
 >> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
 DEBUG: FC_WEIGHT didn't match
 ```
 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 Работа со сценарием
 ![Скриншот файла Prog1.m](assets/figure3.png)
 Гистограмма:
 ![Скриншот Hist.JPG](Hist.JPG)
 ## 4 Изменения в файле Prog1.m
 добавил ";" в конце каждой строки, чтобы убрать эхо-вывод
 ![Скриншот изменённого файла Prog1.m](assets/figure4.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/figure5.png)
 ![Скриншот с выводом в файл](assets/figure6.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
Автор	SHA1	Сообщение	Дата
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	a562df5f66	готовый отчёт	2026-02-12 11:47:04 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	6c60a7b777	promezh otchet	2026-02-12 10:59:46 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	96c0eb0f15	otchet 0.5	2026-02-12 10:57:16 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	9c6877a791	promes otchet	2026-02-12 10:55:58 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	051cdb9e5a	promezh otchet	2026-02-12 10:53:58 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	7a95c6ca1c	готовый отчёт	2026-02-12 09:48:09 +03:00
Пользователь № 3 аудитории Ж-202	561156e8f5	готовый отчёт	2026-02-12 09:43:53 +03:00
Пользователь № 4 аудитории Ж-202	84cd761fd7	загатовка отчета	2026-02-11 12:27:10 +03:00
Пользователь № 4 аудитории Ж-202	f387709b82	загатовка отчета	2026-02-11 12:22:25 +03:00
Пользователь № 4 аудитории Ж-202	7ef284ee16	zagatovka otchet	2026-02-11 12:18:22 +03:00
Пользователь № 4 аудитории Ж-202	58e01e3163	ТЕМА1/report.md	2026-02-11 10:30:15 +03:00