diff --git a/polevoy_sergey_lab_5/cargo.toml b/polevoy_sergey_lab_5/cargo.toml
new file mode 100644
index 0000000..42b884c
--- /dev/null
+++ b/polevoy_sergey_lab_5/cargo.toml
@@ -0,0 +1,11 @@
+[package]
+name = "matrix"
+version = "0.1.0"
+edition = "2021"
+
+[profile.release]
+strip = true
+opt-level = 3
+panic = "abort"
+
+[dependencies]
diff --git a/polevoy_sergey_lab_5/image.png b/polevoy_sergey_lab_5/image.png
new file mode 100644
index 0000000..d92b5b3
Binary files /dev/null and b/polevoy_sergey_lab_5/image.png differ
diff --git a/polevoy_sergey_lab_5/readme.md b/polevoy_sergey_lab_5/readme.md
new file mode 100644
index 0000000..b39617f
--- /dev/null
+++ b/polevoy_sergey_lab_5/readme.md
@@ -0,0 +1,12 @@
+# Лабораторная работа №5
+## Полевой Сергей ПИбд-42
+### Реализация
+Для выполнения работы было решено разбивать матрицы на диапазоны строк и столбцов, которые будут передаваться в потоки, которые в свою очередь результаты для этих диапазонов будут возвращать обратно в виде сообщений в канале mpsc для обеспечения безопасности доступа к памяти
+
+### Скриншот работы
+![alt text](image.png)
+
+### Выводы
+Исходя из полученых результатов можно сделать следующие выводы: использование потоков рационально только в случае больших матриц, так как для малых больше времени уходит на создание и управление потоками
+
+### Демонстрация работы доступна по [ссылке](https://disk.yandex.ru/i/hRymVDcqrKDsoQ)
\ No newline at end of file
diff --git a/polevoy_sergey_lab_5/src/main.rs b/polevoy_sergey_lab_5/src/main.rs
new file mode 100644
index 0000000..1beeb1e
--- /dev/null
+++ b/polevoy_sergey_lab_5/src/main.rs
@@ -0,0 +1,100 @@
+use std::thread;
+use std::sync::mpsc;
+use std::time;
+
+// Квадратная матрица хранится в куче как последовательность всех её элементов, при этом на этапе компиляции всегда известен её размер
+struct Matrix<const N: usize> {
+    inner: Vec<[i32; N]>
+}
+
+impl<const N: usize> Matrix<N> {
+    fn new() -> Matrix<N> {
+        Matrix { inner: vec![[0; N]; N] }
+    }
+    
+    // Псевдослучайная генерация данных для матрицы
+    fn random(seed: i32) -> Matrix<N> {
+        let mut matrix = Matrix::new();
+
+        for i in 0..N {
+            for j in 0..N {
+                matrix.inner[i][j] = i as i32 + j as i32 - seed;
+            }
+        }
+
+        matrix
+    }
+}
+
+// Перемножение матриц с помощью произвольного количества потоков, размер матриц и количество потоков известно на этапе компиляции
+fn multiply<const N: usize, const M: usize>(f: &Matrix<N>, s: &Matrix<N>) -> Matrix<N> {
+    let mut result = Matrix::<N>::new();
+    let part_size = N / M;
+    let last_part_size = N - (N / M) * (M - 1);
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    
+    // Конструкция scope гарантирует, что созданные внутри потоки завершат работу там же и не буду существовать дольше, чем сами данные
+    thread::scope(move |scope| {
+        for n_part in 1..M {
+            let sender = sender.clone();
+            scope.spawn(move || {
+                for row in (if n_part != 0 {n_part - 1} else {n_part}) * part_size..n_part * part_size {
+                    let mut data = Box::new([0; N]);
+                    for col in 0..N {
+                        data[col] = f.inner[row].iter().zip(s.inner.iter().map(|row| row[col])).map(|(v1, v2)| v1 * v2).sum()
+                    }
+                    sender.send((row, data)).unwrap();
+                }
+            });
+        }
+        // В случае одного потока или если осталась часть матрицы, которую не удалось передать в поток
+        if last_part_size != 0 {
+            for row in N-last_part_size..N {
+                let mut data = Box::new([0; N]);
+                for col in 0..N {
+                    data[col] = f.inner[row].iter().zip(s.inner.iter().map(|row| row[col])).map(|(v1, v2)| v1 * v2).sum()
+                }
+                sender.send((row, data)).unwrap();
+            }
+        }
+    });
+    
+    // Потоки отдают результаты в виде сообщений в mpsc канале, при этом передаётся указатель на данные, а не сами данные
+    while let Ok((row, data)) = receiver.recv() {
+        for col in 0..N {
+            result.inner[row][col] = data[col];
+        }
+    }
+
+    result
+}
+
+// Замер времени выполнения, при этом размеры матриц и количество потоков известны на этапе компиляции
+fn benchmark<const N: usize, const M: usize>() {
+    let first = Matrix::<N>::random(1);
+    let second = Matrix::<N>::random(2);
+
+    let start_time = time::Instant::now();
+    multiply::<N, M>(&first, &second);
+    println!("{0:>4}x{0:<4} ({1:>2} потоков): {2} сек", N, M, (time::Instant::now() - start_time).as_secs_f64())
+}
+
+fn main() {
+    benchmark::<100, 1>();
+    benchmark::<300, 1>();
+    benchmark::<500, 1>();
+    benchmark::<1000, 1>();
+    benchmark::<1200, 1>();
+
+    benchmark::<100, 4>();
+    benchmark::<300, 4>();
+    benchmark::<500, 4>();
+    benchmark::<1000, 4>();
+    benchmark::<1200, 4>();
+
+    benchmark::<100, 8>();
+    benchmark::<300, 8>();
+    benchmark::<500, 8>();
+    benchmark::<1000, 8>();
+    benchmark::<1200, 8>();
+}