DAS_2024_1/yakovleva_yulia_lab_6/README.md
2024-10-27 13:04:11 +04:00

17 lines
2.6 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Лабораторная работа №6 - Определение детерминанта матрицы с помощью параллельных вычислений
## Описание
Были реализованы 2 алгоритма для определения детерминанта матрицы: обычный и параллельный. Для больших матриц лучше использовать метод Гаусса, который имеет временную сложность 𝑂(𝑛^3) и более подходящий для бенчмаркинга.
# Результат
Общий результат
![результат работы](./images/image1.jpg)
# Описание работы алгоритмов с матрицами 100x100 и 300x300
Здесь мы видим, что в случае с матрицами 100x100 и 300x300 самым быстрым алгоритмом является обычный. Параллельный алгоритм при одном потоке выполняет задачу медленнее, чем при обычном алгоритме и при большем количестве потоков. Также здесь заметно, что начиная с двух потоков задача выполняется дольше. Это связано с тем, что на управление большим количеством потоков тратятся ресурсы. Чем больше потоков, тем больше ресурсов требуется процессору для управления ими, возникает конкуренция за ресурсы.
# Описание работы алгоритмов с матрицей 500x500
В случае с матрицей 500x500 мы видим, что параллельный алгорит быстрее выполняет свою задачу, чем обычный. Чем больше потоков - тем быстрее расчитывается детерминант. Это связано с тем, что потоки распределяют между собой задачи по расчетам детерминанта, и соотвественно заканчивают быстрее. Из этого можем сделать вывод, что параллельный алгоритм больше подходит для работы с большими матрицами.
## Отчет
Работоспособность: [Видео](https://vk.com/video372869030_456239959)