# Отчет по лабораторной работе №6 ## Описание задачи Данная работа нацелена на изучение эффективности параллельных вычислений при нахождении детерминанта квадратной матрицы. Были реализованы два алгоритма: 1. **Последовательный алгоритм**: рекурсивное вычисление детерминанта методом разложения по строкам. 2. **Параллельный алгоритм**: вычисление детерминанта с использованием многопоточности, где различные миноры матрицы вычисляются в отдельных потоках. Целью эксперимента было сравнение времени выполнения последовательного и параллельного алгоритмов для матриц разного размера и с разным количеством потоков. ## Структура проекта Проект состоит из двух файлов с реализацией алгоритмов: - regular.go (в папке alg) — рекурсивное вычисление детерминанта методом разложения по строкам. - parallel.go (в папке alg) — вычисление детерминанта с использованием многопоточности, где различные миноры матрицы вычисляются в отдельных потоках. - matrix.go (в папке util) — вспомогательные функции для матриц. - run.go - запуск бенчмарков. ## Результаты ### Последовательный алгоритм ![img.png](images%2Fimg.png) | Размер матрицы | Время выполнения | |----------------|------------------| | 7x7 | 525.1µs | | 8x8 | 5.8494ms | | 9x9 | 35.3115ms | ### Параллельный алгоритм ![img_1.png](images%2Fimg_1.png) | Размер матрицы | Количество потоков | Время выполнения | |----------------|--------------------|------------------| | 7x7 | 2 | 2ms | | 7x7 | 4 | 2.0009ms | | 7x7 | 6 | 1.0002ms | | 7x7 | 8 | 1.9989ms | | 8x8 | 2 | 5.0014ms | | 8x8 | 4 | 21.5145ms | | 8x8 | 6 | 16.3851ms | | 8x8 | 8 | 17.9676ms | | 9x9 | 2 | 65.099ms | | 9x9 | 4 | 115.9553ms | | 9x9 | 6 | 161.408ms | | 9x9 | 8 | 117.4747ms | ## Анализ полученных данных 1. **Последовательный алгоритм**: Последовательный алгоритм показал ожидаемую тенденцию: с увеличением размера матрицы, время выполнения увеличивается экспоненциально. Это связано с тем, что сложность рекурсивного алгоритма вычисления детерминанта составляет O(n!), где n — размер матрицы. Даже небольшое увеличение размера матрицы приводит к значительному росту времени вычислений. 2. **Параллельный алгоритм**: **Матрицы 7x7**: - Время параллельного алгоритма оказалось больше, чем последовательного. Это связано с тем, что накладные расходы на создание потоков, синхронизацию данных и распределение задач превышают выгоду от параллельного выполнения для небольших задач. Матрица 7x7 слишком мала, чтобы эффективно распределить вычисления между потоками, поэтому многопоточность не дает прироста в производительности. **Матрицы 8x8**: - Параллельное вычисление снова оказалось медленнее последовательного. Время выполнения с увеличением количества потоков увеличивалось вплоть до 4 потоков, что демонстрирует отрицательный эффект от создания избыточного числа потоков для задач такого размера. Наибольшее ускорение удалось достичь с 2 и 6 потоками, но даже в этом случае результат (5.0014 и 16.3851 ms) был хуже и менее стабильным последовательного (5.8494 ms). **Матрицы 9x9**: - Здесь также наблюдается значительное замедление при увеличении количества потоков. Время с 8 потоками составило 117.4747 ms, что все равно больше времени последовательного алгоритма (35.3115 ms). Это связано с тем, что при увеличении числа потоков на задаче, где каждая операция по вычислению минора требует больших вычислительных затрат, накладные расходы на управление потоками могут стать слишком велики. ## Демонстрационное видео Видеозапись доступна по адресу: [https://vk.com/video193898050_456240874](https://vk.com/video193898050_456240874)