add: 6 лабораторная работа

balakhonov_danila_lab_6/README.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Лабораторная работа номер 6
+
+> Здравствуйте меня зовут Балахонов Данила группа ПИбд-42
+> 
+> *— Балахонов Данила ПИбд-42*
+
+Видео лабораторной работы номер 6 доступно по этой [ссылке](https://drive.google.com/file/d/1GUJP05PU88XX0UQ3SnzyrcvMiUZ5LN1j/view?usp=sharing).
+
+## Как запустить лабораторную работу номер 6?
+### Необходимые компоненты для запуска лабораторной работы номер 6
+> Здесь рассказана установка необходимых компонентов для запуска лабораторной работы номер 6 под дистрибутив GNU/Linux **Ubuntu**.
+
+Для запуска лабораторной работы номер 6 необходимы такие компоненты: 
+ - Python 3
+
+Чтобы установить Python 3, введите такую команду:
+``` bash
+sudo apt update
+sudo apt install python3
+```
+После этого будет установлена последняя версия Python.
+### Запуск лабораторной работы номер 6
+Для запуска лабораторной работы номер 6 необходимо **склонировать** репозиторий в любую папку и **перейти на ветку** balakhonov_danila_lab_6.
+Далее в папке с `program.py` нужно вызвать такую команду:
+``` bash
+python3 program.py
+```
+Таким образом будет запущена программа по подсчету определителя матрицы.
+## Какие технологии были использованы?
+Для выполнения лабораторной работы номер 6 были использованы такие технологии, как:
+ - Python
+## Что делает лабораторная работа номер 6?
+Суть лабораторной работы номер 6 заключается в разработке приложения по параллельному подсчету определителя квадратной матрицы большого размера.
+## Выводы лабораторной работы номер 6
+Пример выполнения программы на матрицах 100x100, 300x300, 500x500 можно увидеть на рисунке ниже.
+![Результат выполнения программы](result.png)

balakhonov_danila_lab_6/program.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+import random as rnd
+import time
+import concurrent.futures
+def gen_square_matrix(size):
+    return [[rnd.randint(1, 100) for _ in range(size)] for _ in range(size)]
+# Параллельное вычисление определителя
+def parallel_det(matrix, num_threads):
+    n = len(matrix)
+    # Определитель
+    det_value = 1
+    def process_row(i, j):
+        factor = matrix[j][i] / matrix[i][i]
+        for k in range(i, n):
+            matrix[j][k] -= factor * matrix[i][k]
+    for i in range(n):
+        if matrix[i][i] == 0:
+            for j in range(i + 1, n):
+                if matrix[j][i] != 0:
+                    matrix[i], matrix[j] = matrix[j], matrix[i]
+                    det_value *= -1
+                    break
+                else:
+                    return 0
+        # Параллельное вычисление
+        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
+            futures = [
+                executor.submit(process_row, i, j) for j in range(i + 1, n)
+            ]
+            concurrent.futures.wait(futures)
+        # Обновление определителя
+        det_value *= matrix[i][i]
+    return det_value
+    
+if __name__ == "__main__":
+    sizes = [100, 300, 500]
+    num_threads = [1, 5, 8]
+    for size in sizes:
+        matrix = gen_square_matrix(size)
+        for threads in num_threads:
+            start_time = time.time()
+            parallel_det(matrix, threads)
+            end_time = time.time()
+            print(f"Параллельное вычисление определителя.\tРазмер: {size}, {threads} потоков\t|\t {end_time - start_time}")
+        print("=" * 100)