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:
-
-    ```sh
-    git config --global credential.helper ""
-    git config --global core.askpass ""
-    ```
-
-    2. Клонировать свой форк на рабочий стол
+    Клонировать свой форк на рабочий стол
    (`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):

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

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

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

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

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

--- a/ТЕМА1/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