Merge pull request 'gusev_vladislav_lab_6 is ready' (#64) from gusev_vladislav_lab_6 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/DAS_2023_1/pulls/64

gusev_vladislav_lab_6/README.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+# Лабораторная работа №6 - Параллельный поиск значения детерминанта матрицы
+
+1) Реализовать алгоритм последовательного вычисления детерминанта матрицы
+2) Реализовать алгоритм параллельного вычисления детерминанта матрицы
+
+# Как запустить
+Выполняем файл gusev_vladislav_lab_5.py, решение будет в консоли.
+
+
+# Методы:
+Для последовательного умножения матриц используется следующий метод:
+
+![img.png](images%2Fimg.png)
+
+Для параллельного следующие методы:
+
+![img_1.png](images%2Fimg_1.png)
+
+Для тестов соответственно:
+
+![img_2.png](images%2Fimg_2.png)
+
+
+# Работа программы
+
+Запускаем программу, получаем следующее:
+
+![img_3.png](images%2Fimg_3.png)
+
+Как видно по числам, параллельное умножение проиграло во всевозможных тестах, что может говорить
+о том, что задача плохо распараллеливается.
+
+
+
+Видео -> https://drive.google.com/file/d/1tMRk8QETnIHlVxT02aSRbpFFEYCVTrHV/view?usp=sharing

gusev_vladislav_lab_6/gusev_vladislav_lab_6.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import time
+import random
+from scipy.linalg import det
+from multiprocessing import Pool
+
+def sequential_matrix_determinant(matrix):
+    return det(matrix)
+
+def parallel_matrix_determinant_worker(args):
+    matrix, row_start, row_end = args
+    submatrix = [row[:min(row_end - row_start, len(matrix[0]))] for row in matrix[row_start:row_end]]
+    return det(submatrix)
+
+def parallel_matrix_determinant(matrix, num_processes=2):
+    num_rows = len(matrix)
+    chunk_size = num_rows // num_processes
+    pool = Pool(processes=num_processes)
+    results = pool.map(parallel_matrix_determinant_worker, [(matrix, i * chunk_size, (i + 1) * chunk_size) for i in range(num_processes)])
+    pool.close()
+    pool.join()
+    return results[0]
+
+def run_determinant_test(matrix_size, num_processes=2):
+    matrix = [[random.random() for _ in range(matrix_size)] for _ in range(matrix_size)]
+
+    start_time = time.time()
+    result_sequential = sequential_matrix_determinant(matrix)
+    sequential_time = time.time() - start_time
+    print(f"Sequential determinant calculation time ({matrix_size}x{matrix_size}): {sequential_time} seconds")
+    print(f"Sequential determinant result: {result_sequential}")
+
+    start_time = time.time()
+    result_parallel = parallel_matrix_determinant(matrix, num_processes)
+    parallel_time = time.time() - start_time
+    print(f"Parallel determinant calculation time ({matrix_size}x{matrix_size}) with {num_processes} processes: {parallel_time} seconds")
+    print(f"Parallel determinant result: {result_parallel} \n")
+
+if __name__ == '__main__':
+    # Тесты для квадратных матриц размером 100x100, 300x300 и 500x500 с разным числом процессов
+    run_determinant_test(100, num_processes=2)
+    run_determinant_test(100, num_processes=4)
+    run_determinant_test(300, num_processes=2)
+    run_determinant_test(300, num_processes=4)
+    run_determinant_test(500, num_processes=2)
+    run_determinant_test(500, num_processes=4)
+