DAS_2024_1/yakovleva_yulia_lab_5/README.md

38 lines
2.2 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2024-10-25 18:12:36 +04:00
# Лабораторная работа №5 - Алгоритмы перемножения матриц
## Описание
Были реализованы 2 алгоритма для перемножения больших матриц: обычный и параллельный. Для тестирования производительности обоих алгоритмов
был установлен пакет BenchmarkDotNet.
## Прохождение tutorials:
# Параметры
Mean: Среднее время выполнения одного теста.
StdErr (Standard Error): Погрешность среднего времени выполнения.
N: Количество измерений — 98. Чем больше N, тем точнее статистические результаты.
StdDev (Standard Deviation): Стандартное отклонение.
Min и Max: Минимальное и максимальное зафиксированные значения.
ConfidenceInterval: Доверительный интервал для среднего значения. Это диапазон, в который с высокой вероятностью попадёт среднее значение, если провести ещё одну серию тестов.
Матрицы 100х100
![результат работы](./images/image1.jpg)
Матрицы 300х300
![результат работы](./images/image2.jpg)
Матрицы 500х500
![результат работы](./images/image3.jpg)
Общий результат
![результат работы](./images/image4.jpg)
## Вывод
По общему результату мы можем сделать вывод, что Параллельный алгоритм быстрее обычного за счет того, что он распределяет вычисления по нескольким потокам, что позволяет выполнять разные части задачи одновременно.
## Отчет
Работоспособность: [Видео](https://vk.com/video372869030_456239958?list=ln-gxUH2mdzTSJOvos5g3)