Merge pull request 'kadyrov_aydar_lab_6' (#177) from kadyrov_aydar_lab_6 into main

Reviewed-on: #177

kadyrov_aydar_lab_6/README.md

@@ -1,20 +1,17 @@
-# Лабораторная работа 6. Определение детерминанта матрицы с помощью параллельных вычислений
-
-## Задание
-
+Лабораторная работа 6. Определение детерминанта матрицы с помощью параллельных вычислений
+Задание
 Требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный. В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков, каждый из которых будет выполнять нахождение отдельной группы множителей.
 
-### Описание работы программы
+Описание работы программы
+Программа реализует вычисление детерминанта квадратной матрицы с использованием двух алгоритмов: обычного и параллельного.
 
-Программа реализует вычисление детерминанта квадратной матрицы с использованием двух алгоритмов: *обычного и параллельного*.
-
-  1. Обычный алгоритм
+  1. Обычный алгоритм
 
 Функция minor(matrix, row, col) - Эта функция используется для удаления строки и столбца из матрицы, чтобы получить минор, который затем будет использован для вычисления детерминанта с помощью рекурсии.
 
 Функция determinant(matrix) - Эта функция вычисляет детерминант матрицы с использованием метода Лапласа. Если матрица — это 2x2, то вычисление происходит напрямую. Для больших матриц она рекурсивно вызывает себя для подматриц.
 
-  2. Параллельный алгоритм
+  2. Параллельный алгоритм
 
 parallel_determinant(matrix, num_threads=4) — Это функция, которая распределяет вычисления по нескольким потокам для ускорения работы.
 
@@ -28,14 +25,11 @@ minor(matrix, row, col) — Вспомогательная функция, ко
 
 Для каждого размера матрицы программа выводит время выполнения обычного и параллельного алгоритмов, а также соответствующие значения детерминантов.
 
-### Результат работы программы:
-
+Результат работы программы:
 Результаты работы программы в png картинках проекта.
 
-#### Вывод
-
+Вывод
 Параллельное выполнение нахождения детерминанта может привести к ускорению(но на больших данных, корректной настройки и оптимизации самого процесса), особенно на больших матрицах. Однако, для некоторых матриц, результаты детерминантов могут отличаться между обычным и параллельным выполнением.
 
-# ВК
-
+ВК
 https://vk.com/video64471408_456239209?list=ln-EEX5GM4Xv1HnCnf9P1

kadyrov_aydar_lab_6/app.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import threading
+#fix
 import time
 import random
 import numpy as np