# Лабораторная работа №5 ПИбд-42 Артамоновой Татьяны

## Запуск лабораторной работы

1. Установить библиотеки Python и NumPy
3. Запустить скрипт matrix.py с помощью команды: *python matrix.py*

## Используемые технологии

- Язык программирования: Python
- Библиотеки:
  * numpy: Для работы с массивами и матрицами
  * multiprocessing: Для параллельного выполнения кода
  * time: Для измерения времени выполнения

## Задание на лабораторную работу

**Кратко:** реализовать умножение двух больших квадратных матриц.

**Подробно:** в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный (задание со * - 
реализовать это в рамках одного алгоритма). В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества 
потоков (число потоков = 1 как раз и реализует задание со *), каждый из которых будет выполнять умножение 
элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.

## Результаты

![Результат работы](images/results.png)

## Вывод

Результаты показывают, что для маленьких матриц последовательное умножение быстрее. 
Оптимальное количество потоков близко к количеству ядер процессора. Увеличение количества потоков сверх 
оптимального значения не всегда ускоряет вычисления. Параллелизм эффективнее для больших матриц.

### [Видео](https://vk.com/video212084908_456239362)