Lab0 PYАД 1.1 Игнатенков Николай

lab0/basic_math.py

@@ -2,38 +2,99 @@
 import scipy as sc
 
 
-def matrix_multiplication(matrix_a, matrix_b):
+def matrix_multiplication(x, y):
     """
     Задание 1. Функция для перемножения матриц с помощью списков и циклов.
     Вернуть нужно матрицу в формате списка.
     """
-    # put your code here
-    pass
+    m = len(x)
+    n = len(x[0])
+    p = len(y[0])
+    if len(y) != n:
 
+        raise ValueError("Количество столбцов первой матрицы должно совпадать с количеством строк второй матрицы.")
 
-def functions(a_1, a_2):
+    C = [[0 for _ in range(p)] for _ in range(m)]
+    for i in range(m):
+        for j in range(p):
+            for k in range(n):
+                C[i][j] += x[i][k] * y[k][j]
+
+    return C
+
+
+def functions(a_1: str, a_2: str):
     """
-    Задание 2. На вход поступает две строки, содержащие коэффициенты двух функций.
+     Задание 2. На вход поступает две строки, содержащие коэффициенты двух функций.
     Необходимо найти точки экстремума функции и определить, есть ли у функций общие решения.
-    Вернуть нужно координаты найденных решения списком, если они есть. None, если их бесконечно много.
+    Вернуть нужно координаты найденных решения списком,
+    если они есть. None, если их бесконечно много.
     """
-    # put your code here
-    pass
 
+    a1, b1, c1 = map(float, a_1.split())
+    a2, b2, c2 = map(float, a_2.split())
+
+    def find_extremum(a, b, c):
+        if a == 0:
+            return None
+        x_extremum = -b / (2 * a)
+        f_extremum = a * x_extremum ** 2 + b * x_extremum + c
+        return (x_extremum, f_extremum)
+
+    def solve_quadratic(a1, b1, c1, a2, b2, c2):
+        A = a1 - a2
+        B = b1 - b2
+        C = c1 - c2
+
+        if A == 0:
+            if B == 0:
+                if C == 0:
+                    return None
+                else:
+                    return []
+            else:
+                root = -C / B
+                return [(root, a1 * root ** 2 + b1 * root + c1)]
+
+        discriminant = B ** 2 - 4 * A * C
+        if discriminant > 0:
+            root1 = (-B + np.sqrt(discriminant)) / (2 * A)
+            root2 = (-B - np.sqrt(discriminant)) / (2 * A)
+            return [(root1, a1 * root1 ** 2 + b1 * root1 + c1), (root2, a1 * root2 ** 2 + b1 * root2 + c1)]
+        elif discriminant == 0:
+            root = -B / (2 * A)
+            return [(root, a1 * root ** 2 + b1 * root + c1)]
+        else:
+            return []
 
+
+    common_solutions = solve_quadratic(a1, b1, c1, a2, b2, c2)
+
+    if common_solutions is None:
+        return None
+
+
+    return [(round(root, 5), round(value, 5)) for root, value in common_solutions]
 def skew(x):
     """
     Задание 3. Функция для расчета коэффициента асимметрии.
     Необходимо вернуть значение коэффициента асимметрии, округленное до 2 знаков после запятой.
     """
-    # put your code here
-    pass
+    mean = sum(x) / len(x)
+    D = sum(list(map(lambda val: val**2, x))) / len(x) - mean**2
+    m3 = sum((val - mean) ** 3 for val in x) / len(x)
+    return round(m3 / D**(3/2),2)
+
 
 
 def kurtosis(x):
+
     """
     Задание 3. Функция для расчета коэффициента эксцесса.
     Необходимо вернуть значение коэффициента эксцесса, округленное до 2 знаков после запятой.
     """
-    # put your code here
-    pass
+
+    mean = sum(x) / len(x)
+    D = sum(list(map(lambda val: val**2, x))) / len(x) - mean**2
+    m4 = sum((i - mean)**4  for i in x)/len(x)
+    return round((m4/D**2) - 3,2)