file: Отчёт

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
+    (`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
 
     ```sh
-    git config --global credential.helper ""
+    git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
-    git config --global core.askpass ""
     ```
 
-    2. Клонировать свой форк на рабочий стол
+    Перебазировать свой форк на исходный репозиторий ("апстрим"):
-        (`IvanovII` заменить на свое имя пользователя):
 
-        ```sh
+    ```sh
-        git clone http://uit.mpei.ru/git/IvanovII/it-labs.git
+    # 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
+    ```
 
-        Не клонируйте на диск L (students) в компьютерном классе —
+    Перебазировать нужно, чтобы подтянуть из исходного репозитория обновления.
-        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
-        git config user.name "Иванов И. И."
-        git config user.email "IvanovII@mpei.ru"
-        ```
-
-    Если вы работаете со своего компьютера, а не с лабораторного,
-    то все эти шаги нужно сделать один раз, а не каждое занятие.
 
 3. После того, как отчет написан, закоммитить его как `TEMAn/report.md`.
 

ТЕМА1/2

@@ -0,0 +1,52 @@
+# Created by Octave 10.3.0, Wed Feb 11 21:26:47 2026 UTC <unknown@DESKTOP-DPFLCVA>
+# 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
+
+

ТЕМА1/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])

ТЕМА1/obsh_kontr_zadacha.md

@@ -0,0 +1,192 @@
+# Общее контрольное задание по теме 1
+
+Широков Максим, А-03-24
+
+## Задание 1
+
+Создайте переменную ММ – матрицу 5х7 со случайными нормально рас-пределенными элементами с математическим ожиданием 10 и стандартным отклонением 8.
+
+## Решение
+
+```matlab
+>> MM=10+8*randn(5,7)
+MM =
+
+ Columns 1 through 6:
+
+   21.0733    7.4324   25.9987   10.3707   -1.2706    5.8837
+    8.9596   10.0902   -1.8820    4.9925    9.7364    5.8823
+   18.8900   16.8041   10.5948    8.7071   15.4977   12.1647
+   11.9080    2.7104    7.6717   10.5692   24.7877   11.2199
+    8.8706    8.4180   18.9513    9.7185    5.4931   14.1572
+
+ Column 7:
+
+   11.8809
+   -1.0811
+   14.5002
+    5.2272
+   15.3824
+
+```
+
+## Задание 2
+
+Рассчитайте среднее значение SR по всем элементам матрицы ММ.
+
+## Решение
+
+```matlab
+>> X=sum(MM)
+X =
+
+   69.702   45.455   61.334   44.358   54.244   49.308   45.910
+
+>> SR=sum(X)/35
+SR = 10.580
+>>
+```
+
+## 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
+>> SRM=MM<=SR-8
+SRM =
+
+  0  0  0  0  1  0  0
+  0  0  1  0  0  0  1
+  0  0  0  0  0  0  0
+  0  0  0  0  0  0  0
+  0  0  0  0  0  0  0
+
+>> MM(SRM)=SR-8
+MM =
+
+ Columns 1 through 6:
+
+   18.5803    7.4324   18.5803   10.3707    2.5803    5.8837
+    8.9596   10.0902    2.5803    4.9925    9.7364    5.8823
+   18.5803   16.8041   10.5948    8.7071   15.4977   12.1647
+   11.9080    2.7104    7.6717   10.5692   18.5803   11.2199
+    8.8706    8.4180   18.5803    9.7185    5.4931   14.1572
+
+ Column 7:
+
+   11.8809
+    2.5803
+   14.5002
+    5.2272
+   15.3824
+```
+
+## 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 =
+
+   18.5803
+    8.9596
+   18.5803
+   11.9080
+    8.8706
+    7.4324
+   10.0902
+   16.8041
+    2.7104
+    8.4180
+   18.5803
+    2.5803
+   10.5948
+    7.6717
+   18.5803
+   10.3707
+    4.9925
+    8.7071
+   10.5692
+    9.7185
+    2.5803
+    9.7364
+   15.4977
+   18.5803
+    5.4931
+    5.8837
+    5.8823
+   12.1647
+   11.2199
+   14.1572
+   11.8809
+    2.5803
+   14.5002
+    5.2272
+   15.3824
+
+>> MMC=sort(MMC)
+MMC =
+
+    2.5803
+    2.5803
+    2.5803
+    2.7104
+    4.9925
+    5.2272
+    5.4931
+    5.8823
+    5.8837
+    7.4324
+    7.6717
+    8.4180
+    8.7071
+    8.8706
+    8.9596
+    9.7185
+    9.7364
+   10.0902
+   10.3707
+   10.5692
+   10.5948
+   11.2199
+   11.8809
+   11.9080
+   12.1647
+   14.1572
+   14.5002
+   15.3824
+   15.4977
+   16.8041
+   18.5803
+   18.5803
+   18.5803
+   18.5803
+   18.5803
+
+>> K=35
+K = 35
+>> MMC((K+1)/2)
+ans = 10.090
+```
+
+## 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
+```

ТЕМА1/perem

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Created by Octave 8.3.0, Wed Feb 11 12:21:12 2026 GMT <unknown@w10prog-88>
+# name: A
+# type: matrix
+# rows: 5
+# columns: 5
+ -0.18469585245693929 0.31591610539798659 0.30095410545719947 -0.36202898988659715 -1.0273268095086563
+ -0.96211694335071651 -0.36148579772885703 -0.51537836539278326 0.055659702791337556 1.0547756866854303
+ 0.03825441378030648 -2.7424053021730352 -1.0603848205921822 1.4196821375999127 -3.6137889231114646
+ 0.77248127672900579 -1.1785088008895954 0.26501318537407115 -0.50805951827020601 -0.49504555013851292
+ 0.79850958575187925 2.3049738993377873 -1.0405451719503753 0.41172411213652182 -1.2834545289254837
+
+
+# name: B
+# type: matrix
+# rows: 5
+# columns: 5
+ 0.65937239086376698 0.3199936011499962 0.083379289018856273 0.7824828532118262 0.95529626384754196
+ 0.79715296708168093 0.37422440719503614 0.76316733812229209 0.395307332607442 0.68878354399585029
+ 0.8028410542711889 0.18240398575223082 0.76470205267807179 0.13791274876855553 0.90412213270754382
+ 0.41133793141128017 0.02397591385918274 0.24271595232943388 0.7083310187056312 0.72963997941840397
+ 0.37686261468839954 0.93363571990613947 0.037811528708711406 0.076196138772072763 0.42553247190580124
+
+

ТЕМА1/report.md

@@ -0,0 +1,561 @@
+	# Отчёт TEMA 1
+##1 Запуск среды GNU Octave
+
+##2 Установка пути к файлу TEMA1
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point2.png)
+
+##3 Отмечены галочками предложения показывать командное окно, журнал выполненных команд, диспетчер файлов, область переменных и редактор
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point4.png)
+
+##4 Отображаем файлы размещенные в текущей папке
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point3.png)
+
+##5 Иучение работы с системой помощи
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point5.png)
+
+```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")
+```
+
+##6 Изучение команд для создание матриц и векторов
+
+матрицы A со случайными, нормально распределенными элементами, с 4 строками и 6 столбцами
+```matlab
+>> A = randn(4,6)
+A =
+
+  -0.6819  -1.1336  -0.7915   1.0279  -0.9934   1.4233
+   0.7310  -1.2365   1.1002  -0.3373  -1.7403   0.3766
+  -1.1969   0.6434   0.9887  -0.7704  -0.4197   0.6368
+  -2.0208  -0.3353  -1.3185  -1.8202   0.3460  -0.5353
+```
+
+матрица В 4х7 со случайными элементами, равномерно распределенными в диапазоне от 0 до 1
+```matlab
+>> B = rand(4,7)
+B =
+
+   0.975573   0.353650   0.804231   0.914004   0.155252   0.087847   0.461159
+   0.772747   0.056309   0.473087   0.877076   0.883961   0.577245   0.527567
+   0.701602   0.346770   0.493828   0.864566   0.785093   0.490313   0.583912
+   0.907601   0.712258   0.858624   0.288371   0.666442   0.163280   0.616225
+```
+
+вектор С с целыми числами от 4 до 27
+```matlab
+>> C = 4:27
+C =
+
+ Columns 1 through 17:
+
+    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20
+
+ Columns 18 through 24:
+
+   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+23.1j,3-5.6j]
+L =
+
+   -2.0000 + 23.1000i    3.0000 -  5.6000i
+```
+
+##7 Выполнение операций с матрицей
+
+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 =
+
+  -2.774124  -1.914420  -0.424962  -1.450396  -2.294374   1.640477
+  -2.054371  -0.486278  -0.814192  -1.219101  -0.348429   0.364112
+  -2.528708  -1.466901  -0.759879  -1.276227  -1.532420   1.177666
+  -1.599549  -1.661118   0.716114  -0.547294  -2.697396   2.027386
+  -1.746066  -0.987394   0.747188  -1.956496  -1.791486   0.697066
+  -0.554705  -0.552649   0.835045  -0.779357  -1.241118   0.567247
+  -1.872923  -1.006096  -0.019735  -1.275439  -1.408092   0.897015
+```
+
+создание матрицы путем «горизонтального» соединения матриц А и В (числа строк у соединяемых матриц должны совпадать)
+```matlab
+>> F=[A,B]
+F =
+
+ Columns 1 through 7:
+
+  -0.681852  -1.133648  -0.791501   1.027921  -0.993394   1.423287   0.975573
+   0.731041  -1.236531   1.100165  -0.337275  -1.740265   0.376573   0.772747
+  -1.196851   0.643418   0.988739  -0.770449  -0.419690   0.636825   0.701602
+  -2.020849  -0.335347  -1.318471  -1.820219   0.345960  -0.535297   0.907601
+
+ Columns 8 through 13:
+
+   0.353650   0.804231   0.914004   0.155252   0.087847   0.461159
+   0.056309   0.473087   0.877076   0.883961   0.577245   0.527567
+   0.346770   0.493828   0.864566   0.785093   0.490313   0.583912
+   0.712258   0.858624   0.288371   0.666442   0.163280   0.616225
+```
+
+поэлементное перемножение матриц A и D (размеры матриц должны совпадать)
+```matlab
+>> G=A.*D
+G =
+
+   -2.7274   -9.0692   -9.4980   16.4467  -19.8679   34.1589
+    3.6552  -11.1288   14.3021   -5.7337  -36.5456    9.4143
+   -7.1811    6.4342   13.8423  -13.8681   -9.2332   16.5574
+  -14.1459   -3.6888  -19.7771  -34.5842    7.9571  -14.4530
+```
+
+поэлементное деление элементов матрицы G на 4.5
+```matlab
+>> M=G./4.5
+M =
+
+  -0.6061  -2.0154  -2.1107   3.6548  -4.4151   7.5909
+   0.8123  -2.4731   3.1783  -1.2741  -8.1212   2.0921
+  -1.5958   1.4298   3.0761  -3.0818  -2.0518   3.6794
+  -3.1435  -0.8197  -4.3949  -7.6854   1.7682  -3.2118
+```
+
+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
+```
+
+создание логической матрицы, совпадающей по размерам с D  и с элементами по заданному условию
+```matlab
+>> DL=D>=20
+DL =
+
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+  0  0  0  0  1  1
+```
+
+превращение матрицы в вектор-столбец
+```matlab
+>> Dstolb=D(:)
+Dstolb =
+
+    4
+    5
+    6
+    7
+    8
+    9
+   10
+   11
+   12
+   13
+   14
+   15
+   16
+   17
+   18
+   19
+   20
+   21
+   22
+   23
+   24
+   25
+   26
+   27
+```
+
+##8 Изучение стандартных функций с матрицей
+
+Поэлементное взятие корня
+
+```matlab
+>> B1=sqrt(B)
+B1 =
+
+   0.9877   0.5947   0.8968   0.9560   0.3940   0.2964   0.6791
+   0.8791   0.2373   0.6878   0.9365   0.9402   0.7598   0.7263
+   0.8376   0.5889   0.7027   0.9298   0.8861   0.7002   0.7641
+   0.9527   0.8440   0.9266   0.5370   0.8164   0.4041   0.7850
+```
+
+Поэлементное взятие логорифма
+
+```matlab
+>> B2=log(B)
+B2 =
+
+  -0.024730  -1.039447  -0.217869  -0.089920  -1.862704  -2.432155  -0.774012
+  -0.257804  -2.876903  -0.748476  -0.131162  -0.123342  -0.549488  -0.639478
+  -0.354390  -1.059094  -0.705568  -0.145527  -0.241953  -0.712712  -0.538006
+  -0.096951  -0.339315  -0.152425  -1.243507  -0.405802  -1.812289  -0.484143
+```
+
+Поэлементное взятие синуса
+
+```matlab
+>> B3=sin(B)
+B3 =
+
+   0.828023   0.346324   0.720298   0.791955   0.154629   0.087734   0.444986
+   0.698105   0.056279   0.455636   0.768872   0.773257   0.545718   0.503433
+   0.645442   0.339862   0.474000   0.760814   0.706891   0.470902   0.551292
+   0.788029   0.653544   0.756944   0.284391   0.618193   0.162555   0.577959
+```
+
+Операции с матрицами
+Количество столбцов матрицы
+
+```matlab
+>> k=length(B1)
+k = 7
+```
+
+Количество строк и столбцов матрицы
+
+```matlab
+>> nm=size(B1)
+nm =
+
+   4   7
+```
+
+Количество элементов матрицы
+
+```matlab
+>> elem=numel(B1)
+elem = 28
+```
+
+Генерация вектора из 20 линейно расположенных точек между указанными значениями
+
+```matlab
+>> NN=linspace(11.5,34.1,20)
+NN =
+
+ Columns 1 through 9:
+
+   11.500   12.689   13.879   15.068   16.258   17.447   18.637   19.826   21.016
+
+ Columns 10 through 18:
+
+   22.205   23.395   24.584   25.774   26.963   28.153   29.342   30.532   31.721
+
+ Columns 19 and 20:
+
+   32.911   34.100
+```
+
+Генерация матрицы из единиц
+   
+```matlab
+>> FF=ones(2,4)
+FF =
+
+   1   1   1   1
+   1   1   1   1
+```
+
+Генерация квадратной матрицы из нулей
+   
+```matlab
+>> GG=zeros(5)
+GG =
+
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+   0   0   0   0   0
+```
+
+Формирование столбца из значений диагонали матрицы
+
+```matlab
+>> B1D=diag(B1)
+B1D =
+
+   0.9877
+   0.2373
+   0.7027
+   0.5370
+```
+
+Формирование матрицы с указанной в векторе диагональю
+   
+```matlab
+>> DB=diag(B1D)
+DB =
+
+Diagonal Matrix
+
+   0.9877        0        0        0
+        0   0.2373        0        0
+        0        0   0.7027        0
+        0        0        0   0.5370
+```
+
+Сортировка матрицы по столбцам
+
+```matlab		
+>> BS1=sort(B)
+BS1 =
+
+   0.701602   0.056309   0.473087   0.288371   0.155252   0.087847   0.461159
+   0.772747   0.346770   0.493828   0.864566   0.666442   0.163280   0.527567
+   0.907601   0.353650   0.804231   0.877076   0.785093   0.490313   0.583912
+   0.975573   0.712258   0.858624   0.914004   0.883961   0.577245   0.616225
+```
+
+Сортировка матрицы по строкам
+
+```matlab
+>> BS2=sortrows(B,2)
+BS2 =
+
+   0.772747   0.056309   0.473087   0.877076   0.883961   0.577245   0.527567
+   0.701602   0.346770   0.493828   0.864566   0.785093   0.490313   0.583912
+   0.975573   0.353650   0.804231   0.914004   0.155252   0.087847   0.461159
+   0.907601   0.712258   0.858624   0.288371   0.666442   0.163280   0.616225
+```
+
+Суммирование матрицы по столбцам
+   
+```matlab
+>> DS1=sum(D)
+DS1 =
+
+    22    38    54    70    86   102
+```
+
+Суммирование матрицы по строкам. Такие вводные функции означают, что матрица суммируется по второй размерности
+	
+```matlab
+>> DS2=sum(D,2)
+DS2 =
+
+    84
+    90
+    96
+   102
+```
+
+Произведение элементов по столбцам
+   
+```matlab
+>> DP1=prod(D)
+DP1 =
+
+      840     7920    32760    93024   212520   421200
+```
+
+Определитель произведения матрицы и транспонированной матрицы
+
+```matlab
+>> dt=det(A*A')
+dt = 1102.5
+```
+
+Обратная матрица произведения матрицы и транспонированной матрицы
+
+```matlab
+>> dinv=inv(A*A')
+dinv =
+
+   0.174119  -0.062242   0.025931  -0.019148
+  -0.062242   0.206206  -0.067384   0.069277
+   0.025931  -0.067384   0.295603  -0.073988
+  -0.019148   0.069277  -0.073988   0.136546
+```
+
+##9 Изучение как работает индексация элементов матрицы
+```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
+цикл по перечислению
+```matlab
+>> Dsum=0
+Dsum = 0
+>> for i=1:6
+Dsum=Dsum+sqrt(D(2,i))
+endfor
+Dsum = 2.2361
+Dsum = 5.2361
+Dsum = 8.8416
+Dsum = 12.965
+Dsum = 17.547
+Dsum = 22.547
+```
+
+цикл пока выполняется условие
+```matlab
+>> Dsum2=0;i=1
+i = 1
+>> while (D(i)<22)
+Dsum2=Dsum2+sin(D(i))
+i=i+1
+endwhile
+Dsum2 = -0.7568
+i = 2
+Dsum2 = -1.7157
+i = 3
+Dsum2 = -1.9951
+i = 4
+Dsum2 = -1.3382
+i = 5
+Dsum2 = -0.3488
+i = 6
+Dsum2 = 0.063321
+i = 7
+Dsum2 = -0.4807
+i = 8
+Dsum2 = -1.4807
+i = 9
+Dsum2 = -2.0173
+i = 10
+Dsum2 = -1.5971
+i = 11
+Dsum2 = -0.6065
+i = 12
+Dsum2 = 0.043799
+i = 13
+Dsum2 = -0.2441
+i = 14
+Dsum2 = -1.2055
+i = 15
+Dsum2 = -1.9565
+i = 16
+Dsum2 = -1.8066
+i = 17
+Dsum2 = -0.8937
+i = 18
+Dsum2 = -0.057011
+i = 19
+```
+
+условие if
+```matlab
+>> if (D(3,5)>=20)
+printf('D(3,5)>=20')
+else
+printf('D(3,5)<20')
+endif
+D(3,5)>=20>
+```
+
+##11 Использование графических функций
+команда для корректной работы построения графиков
+```matlab
+>> graphics_toolkit('gnuplot')
+```
+
+функция построеия графиков
+```matlab
+>> plot(D(1,:),B([2,4],1:6))
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](ppoint11.1.png)
+
+функция построеия гистограммы
+```matlab
+>> hist(A(:),6)
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](ppoint.11.2.png)
+
+Функция построения диаграммы
+```matlab
+>> pie(C)
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](ppoint11.3.png)
+
+функция построения гистограммы
+```matlab
+>> bar(B)
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](ppoint11.4.png)
+
+##12 Изучение роботы с текстовым редактором среды
+
+Создаем сценарий с выполнением команд пункта 9
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point12.png)
+
+Результат выполнения сценария
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point12.2.png)
+
+##13 Сохранение области переменных в файл
+
+Сохраняем область переменных матриц A и B 
+
+![Скриншот выбора текущей папки](point13.png)

ТЕМА2/Prog1.m

@@ -0,0 +1,32 @@
+fp=fopen('prtcl.txt ','w');
+XX=load('dan_vuz.txt');
+size(XX);
+X=XX(:,3:13);
+R=corr(X);
+[vect,lambda]=eig(X'*X);
+Sobst=diag(lambda);
+fprintf(fp,'Eigenvalues:\n %f \n',Sobst);
+fprintf(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;
+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);
+MinR=min(Res);
+MaxR=max(Res);
+MidR=mean(Res);
+StdR=std(Res);
+fprintf(fp,'Min %f \n',MinR);
+fprintf(fp,'Max %f \n',MaxR);
+fprintf(fp,'Mid %f \n',MidR);
+fprintf(fp,'Std %f',StdR);
+fclose(fp);

ТЕМА2/prtcl.txt

@@ -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 
+ Correlation of Results and Money = 0.843710 
+Min 0.000000 
+Max 1898.884523 
+Mid 67.928804 
+Std 145.954386

ТЕМА2/report.md

@@ -0,0 +1,760 @@
+	# Отчёт TEMA 1
+##1
+Установка в качестве текущей папка TEMA 2
+
+##2
+Считываем данные с файла в матрицу XX 
+```matlab
+>> XX=load("dan_vuz.txt")
+XX =
+
+ Columns 1 through 3:
+
+   1.9700e+02   1.3717e+06   8.0000e+00
+   1.9800e+02   7.3820e+05   4.0000e+00
+   1.9900e+02   2.4167e+05   1.0000e+00
+   2.0000e+02   6.1990e+05   3.0000e+00
+   2.0100e+02   1.7553e+06   7.0000e+00
+   2.0200e+02   5.7215e+05            0
+   2.0300e+02   1.4322e+06            0
+   2.0400e+02   1.3277e+06   5.0000e+00
+   2.0500e+02   4.9080e+05   7.0000e+00
+   2.0600e+02   6.3472e+05   1.0000e+00
+   2.0700e+02   7.4157e+05   8.0000e+00
+   2.0800e+02   1.2874e+06   9.0000e+00
+   2.0900e+02   8.2497e+05   5.0000e+00
+   2.1000e+02   2.1060e+05   1.0000e+00
+   2.1100e+02   3.1755e+06   2.0000e+00
+   2.1200e+02   1.2958e+05   1.0000e+00
+   2.1300e+02   5.2322e+06   2.0000e+00
+   ...
+```
+
+Проверяем размерность матрицы XX
+```matlab
+>> size(XX)
+ans =
+
+   290    15
+```
+
+Выделяем в отдельну матрицу данные столбцов с 3 по 13
+```matlab
+>> X=XX(:,3:13)
+X =
+
+ Columns 1 through 6:
+
+      8      4      2     53      7     76
+      4      5      6     71      5     36
+      1      0      1      5      5      2
+      3      1      1     28      0     24
+      7     10      6     54      7     46
+      0      2      2     22      7     17
+      0      6     11     30      8     88
+      5      2      0     78      3     40
+      7      0      0     20      0     30
+      1      1      1     12      3     13
+      8      4      3     33      1     37
+      9      5      6     24      8     36
+      5      5      4     57      7     56
+      1      4      0      7      0      1
+      2      8      0     83      6     70
+      1      0      0      0      0      6
+      2     28      8    326     76    213
+      1      1      1     42      2      0
+      1      0      0     13      0      0
+      3      2      2     76      8     92
+      0      1      0      7      1      7
+      7      2      1     70      0     23
+      3      0      0     11      0      3
+    ...
+```
+
+Рассчитываем матрицу R корреляцию между показателями результативности
+```matlab
+>> R=corr(X)
+R =
+
+ Columns 1 through 3:
+
+   1.0000e+00   4.4320e-01   4.5229e-01
+   4.4320e-01   1.0000e+00   8.5319e-01
+   4.5229e-01   8.5319e-01   1.0000e+00
+   4.4779e-01   8.5331e-01   8.4660e-01
+   3.8123e-01   8.6240e-01   8.8651e-01
+   4.6516e-01   8.5436e-01   9.0335e-01
+   3.1487e-01   5.5145e-01   5.5091e-01
+   6.5579e-02   2.5082e-02   3.8840e-03
+   2.9153e-01   4.2348e-01   4.4396e-01
+   4.8811e-01   8.2170e-01   7.8358e-01
+   3.9815e-01   2.6183e-01   2.6408e-01
+
+ Columns 4 through 6:
+
+   4.4779e-01   3.8123e-01   4.6516e-01
+   8.5331e-01   8.6240e-01   8.5436e-01
+   8.4660e-01   8.8651e-01   9.0335e-01
+   1.0000e+00   8.7038e-01   9.3849e-01
+   8.7038e-01   1.0000e+00   9.3605e-01
+   9.3849e-01   9.3605e-01   1.0000e+00
+   7.0924e-01   5.7668e-01   6.3033e-01
+   4.9500e-02   3.7562e-02   4.7121e-02
+   4.5873e-01   3.8322e-01   4.7592e-01
+   8.5183e-01   7.7266e-01   8.3810e-01
+   3.4420e-01   1.8751e-01   3.3118e-01
+
+ Columns 7 through 9:
+
+   3.1487e-01   6.5579e-02   2.9153e-01
+   5.5145e-01   2.5082e-02   4.2348e-01
+   5.5091e-01   3.8840e-03   4.4396e-01
+   7.0924e-01   4.9500e-02   4.5873e-01
+   5.7668e-01   3.7562e-02   3.8322e-01
+   6.3033e-01   4.7121e-02   4.7592e-01
+   1.0000e+00   7.9448e-02   4.1878e-01
+   7.9448e-02   1.0000e+00   4.7985e-02
+   4.1878e-01   4.7985e-02   1.0000e+00
+   6.2936e-01   5.6462e-02   6.2616e-01
+   2.8287e-01   1.3662e-01   4.5537e-01
+
+ Columns 10 and 11:
+
+   4.8811e-01   3.9815e-01
+   8.2170e-01   2.6183e-01
+   7.8358e-01   2.6408e-01
+   8.5183e-01   3.4420e-01
+   7.7266e-01   1.8751e-01
+   8.3810e-01   3.3118e-01
+   6.2936e-01   2.8287e-01
+   5.6462e-02   1.3662e-01
+   6.2616e-01   4.5537e-01
+   1.0000e+00   3.8799e-01
+   3.8799e-01   1.0000e+00
+```
+
+Используем метод главных компонентов,основу которого составляет получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы
+```matlab
+>> [vect,lambda]=eig(X'*X)
+vect =
+
+ Columns 1 through 3:
+
+   1.3928e-03   3.7187e-02  -6.5276e-02
+  -8.0998e-04   6.0909e-01   3.8181e-01
+  -7.5396e-03  -4.5900e-01  -5.2153e-01
+  -1.5197e-04  -2.3868e-03  -3.9384e-02
+   1.0985e-03  -2.1296e-02  -1.7772e-02
+   4.6341e-05   2.4446e-02   3.4514e-02
+   1.1860e-03   4.2558e-03   2.3496e-02
+  -9.9994e-01   5.6340e-04   6.5198e-03
+  -1.6282e-03   4.6826e-01  -6.5978e-01
+   1.7002e-03  -4.2581e-01   3.3001e-01
+   7.7010e-03  -1.2368e-01   1.7350e-01
+
+ Columns 4 through 6:
+
+   1.1402e-01  -5.7482e-02  -4.3369e-01
+  -5.6588e-01  -2.6231e-01   2.2396e-01
+  -6.7233e-01  -1.9752e-01   9.4377e-02
+   2.0471e-02   2.9085e-02  -4.2879e-02
+   1.0189e-01   1.5147e-01   2.9246e-02
+   6.8266e-03  -2.8773e-02  -3.6347e-02
+  -4.8185e-02  -1.5673e-02  -5.8142e-02
+   4.0470e-03   7.5475e-03   1.2608e-03
+   2.6872e-01   2.8869e-02   4.9535e-01
+   2.8074e-01  -3.9004e-01   6.2610e-01
+  -2.2481e-01   8.4320e-01   3.2876e-01
+
+ Columns 7 through 9:
+
+  -8.6174e-01   1.8078e-02  -2.0942e-01
+  -1.8894e-01  -2.6535e-02   7.3599e-02
+  -1.1098e-01  -3.7697e-03   2.9602e-02
+   3.9810e-02  -2.5705e-01   1.7315e-01
+  -2.2268e-01   9.3732e-02   8.4203e-01
+   1.2360e-01   5.5571e-02  -4.0806e-01
+   5.8108e-02   9.5701e-01   5.2365e-03
+  -2.3724e-03   1.4645e-03  -1.0271e-03
+  -1.2025e-01   5.8771e-02  -9.1452e-02
+  -2.7487e-01   3.6416e-02  -5.9676e-02
+  -2.2260e-01   1.8627e-02  -1.7997e-01
+
+ Columns 10 and 11:
+
+   4.4068e-02   3.5306e-02
+   6.2111e-03   4.6772e-02
+  -4.1502e-02   4.8953e-02
+   7.2027e-01   6.1556e-01
+  -3.7246e-01   2.4277e-01
+  -5.1787e-01   7.3685e-01
+   2.5496e-01   9.5893e-02
+   5.5851e-04   1.6945e-04
+   2.0459e-02   1.7911e-02
+   5.3342e-02   5.9523e-02
+   4.8313e-02   1.7425e-02
+
+lambda =
+
+Diagonal Matrix
+
+ Columns 1 through 3:
+
+   2.2947e+01            0            0
+            0   1.9317e+03            0
+            0            0   2.5940e+03
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+
+ Columns 4 through 6:
+
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+   3.4573e+03            0            0
+            0   5.6252e+03            0
+            0            0   8.6721e+03
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+
+ Columns 7 through 9:
+
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+            0            0            0
+   1.8915e+04            0            0
+            0   4.7523e+04            0
+            0            0   5.7484e+04
+            0            0            0
+            0            0            0
+
+ Columns 10 and 11:
+
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+            0            0
+   2.2565e+05            0
+            0   7.4946e+06
+```
+
+Матрицу lambda содержит в себе значения расположены в возрастающем порядке на диагонали, переместим их в отдельный вектор 
+```matlab
+>> Sobst=diag(lambda)
+Sobst =
+
+   2.2947e+01
+   1.9317e+03
+   2.5940e+03
+   3.4573e+03
+   5.6252e+03
+   8.6721e+03
+   1.8915e+04
+   4.7523e+04
+   5.7484e+04
+   2.2565e+05
+   7.4946e+06
+```
+
+Выведем содержимое вектора Sobst
+```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
+```
+
+Выделим наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор
+```matlab
+>> SobMax=Sobst(end)
+SobMax = 7.4946e+06
+>> GlComp=vect(:,end)
+GlComp =
+
+   3.5306e-02
+   4.6772e-02
+   4.8953e-02
+   6.1556e-01
+   2.4277e-01
+   7.3685e-01
+   9.5893e-02
+   1.6945e-04
+   1.7911e-02
+   5.9523e-02
+   1.7425e-02
+```
+
+Рассчитаем долю информации о результативности НИР
+```matlab
+>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
+Delt = 95.273
+>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
+Delta= 95
+```
+
+С использованием главной компоненты рассчитаем оценки обобщенной результативности в каждом вузе и отобразим её 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
+   ...
+   >> 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
+ ...
+```
+
+Сохраняем вектор оценок в отдельный mat файла
+```matlab
+>> save res.mat Res -mat
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point1.png)
+
+Выведем распределение оценок результативности в виде гистограммы
+```matlab
+>> hist(Res,20)
+>> xlabel('Results ')
+>> ylabel('Number of Unis ')
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point2.png)
+
+Сохраняем изображение гистограммы в файл 
+```matlab
+>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
+```
+
+![Скриншот выбора текущей папки](Hist.jpg)
+
+Рассчитаем и отобразим 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
+Открываем окно текстового редактора и копируем в него все команды, использованные при решении задачи
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point3.jpg)
+
+Сохраняем файл в текущем катологе Prog1.m
+
+Проверяем работоспособность сценария запуская программу на F5
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point4.jpg)
+
+
+##4
+
+Поставив после каждой строчки ';' в окне текстового редактора мы предотвращаем вывод нежелательных команд(всех кроме команд fprintf)
+```
+>> Prog1
+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
+ Correlation of Results and Money = 0.843710
+```
+
+##5
+Создаем текстовый файл в который будем сохранять результаты расчетов
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point5.png)
+
+Добавляем в текстовый редактор команды открытия текстового файл, записи результатов в данный файл и закрытия файла
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point6.png)
+
+Запускаем программу на проверку её работоспособности
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point9.png)
+
+##6
+Добавляем в программу функцию отображения и сохранения в файл протокола наименьшего, наибольшего, среднего значения и стандартного отклонения оценок результативности по вузам
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point7.png)
+
+Проверяем работоспособность программы
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/point8.png)

ТЕМА2/проверка.txt

@@ -0,0 +1 @@
+123