done

tsukanova_irina_lab_6/README.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Цуканова Ирина ПИбд-42
+# Лабораторная работа №6 - Определение детерминанта матрицы
+
+
+## Результат:
+![results](./img.png)
+
+## Выводы:
+
+1. Увеличение числа потоков ускоряет вычисление детерминанта для больших матриц. 
+Как видно по результатам для матрицы 11 × 11 при использовании 1 потока время составляет 260 секунд, 
+тогда как при 10 потоках оно сокращается до 62 секунд.
+2. Производительность снижается при увеличении числа потоков на малых матрицах. 
+Для матрицы 8×8 использование 10 потоков оказывается медленнее, чем использование 4 или 8 потоков. 
+Это связано с накладными расходами на создание и управление потоками, которые становятся ощутимыми при малых объемах вычислений.
+3. Подход с многопоточностью эффективно снижает время выполнения для больших матриц, 
+однако оптимальное количество потоков следует выбирать в зависимости от размера задачи, 
+чтобы избежать накладных расходов и добиться наилучших результатов.
+
+
+## [Видео](https://drive.google.com/file/d/1tVVQwmh3W9HEEn6WrqEEiB9n-cEI8aGW/view?usp=sharing)

tsukanova_irina_lab_6/main.py

@@ -19,7 +19,6 @@ def do_task(matrix, start_j, stop_j, queue):
                 res += a * b
             else:
                 res += a * b * (-1)
-        # print(res)
         if queue:
             queue.put(res)
         return res
@@ -50,16 +49,9 @@ def do_threads(matrix, size, threads):
     print(f'{size}x{size}, time: {stop_test - start_test}')
 
 
-matrix2 = np.array([
-    [3, -3, -5, 8],
-    [-3, 2, 4, -6],
-    [2, -5, -7, 6],
-    [-4, 3, 5, -6]
-])
-
 if __name__ == '__main__':
-    sizes = [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
-    threads_counts = [1, 4, 6, 8, 12]
+    sizes = [8, 9, 10, 11]
+    threads_counts = [1, 4, 6, 8, 10]
 
     for threads in threads_counts:
         print('-------------------------------------------------')