diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/README.md b/antonov_dmitry_lab_5/README.md
new file mode 100644
index 0000000..dc87597
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_5/README.md
@@ -0,0 +1,91 @@
+# Лабораторная работа №5 - Вспоминаем математику или параллельное перемножение матриц
+
+Изучение параллельного умножения матриц
+
+# Задачи
+
+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.
+
+Сделать несколько бенчмарков последовательного и параллельного алгоритма на умножение двух матриц
+размером 100x100, 300x300, 500x500 элементов.
+# Запуск
+
+Проект запускается в ide просто по нажатию у питон файла на функцию мейн.
+Нужно последовательно запустить функцию мейн у файлов simple_app.py, benchmark.py.
+
+# Описание работы:
+Развернули два приложения
+
+1. Приложение 1 - веб приложение для умножения матриц
+2. Приложение 2 - консольное приложение для сравнения эффективности работы алгоритмов.
+
+Первое приложение дает нам возможность умножить матрицы, получить результат в интерактивном режиме
+с указанием используемого алгоритма и с указанием размера матрицы.
+В программе предусмотрена возможность задания количества процессов для распараллеливания.
+Используется библиотека python multiprocessing.
+
+На рис 3 видно, что с использованием параллельного алгоритма скорость обработки увеличивается довольно
+существенно. Но оптимальная скорость достигается при кол-ве потоков = кол-ву потоков процессора
+У меня их 16.
+
+
+
Форма веб приложения для указания парметров умножения матриц
+
+
+
+
Результат умножения в интерактивном режиме
+
+
+
+
Сравнение бенчмарков
+
+
+
+
Параллельное умножение в коде
+
+
+
+* Время обычное: 0.43517565727233887 с
+* Размер матрицы: 100x100
+* Время обычное: 11.15409231185913 с
+* Размер матрицы: 300x300
+* Время обычное: 53.64867091178894 с
+* Размер матрицы: 500x500
+* Размер матрицы: 100x100
+* Время параллельное: 0.582118034362793 с
+* Потоков: 2
+* Размер матрицы: 300x300
+* Время параллельное: 6.083630800247192 с
+* Потоков: 2
+* Размер матрицы: 500x500
+* Время параллельное: 26.892888069152832 с
+* Потоков: 2
+* Размер матрицы: 100x100
+* Время параллельное: 0.9034981727600098 с
+* Потоков: 16
+* Размер матрицы: 300x300
+* Время параллельное: 2.9237937927246094 с
+* Потоков: 16
+* Размер матрицы: 500x500
+* Время параллельное: 10.55041241645813 с
+* Потоков: 16
+* Размер матрицы: 100x100
+* Время параллельное: 1.5674595832824707 с
+* Потоков: 32
+* Размер матрицы: 300x300
+* Время параллельное: 4.185227394104004 с
+* Потоков: 32
+* Размер матрицы: 500x500
+* Время параллельное: 11.912990808486938 с
+* Потоков: 32
+
+
+
+# Ссылка на видео
+https://disk.yandex.ru/i/I_1oUuNTveYUdg
+
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/benchmark.py b/antonov_dmitry_lab_5/benchmark.py
new file mode 100644
index 0000000..ca0a66f
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_5/benchmark.py
@@ -0,0 +1,82 @@
+import multiprocessing
+
+import numpy as np
+import time
+
+
+def multiply_matrices(matrix_a, matrix_b):
+ if len(matrix_a[0]) != len(matrix_b):
+ raise ValueError("матрицы имеют разную длину")
+
+ result = [[0 for _ in range(len(matrix_b[0]))] for _ in range(len(matrix_a))]
+
+ for i in range(len(matrix_a)):
+ for j in range(len(matrix_b[0])):
+ for k in range(len(matrix_b)):
+ result[i][j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
+
+ return result
+
+
+def multiply_row(args):
+ matrix_a, matrix_b, i = args
+ row_result = [0 for _ in range(len(matrix_b[0]))]
+ for j in range(len(matrix_b[0])):
+ for k in range(len(matrix_b)):
+ row_result[j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
+ return row_result, i
+
+
+def multiply_matrices_parallel(matrix_a, matrix_b, threads):
+ if len(matrix_a[0]) != len(matrix_b):
+ raise ValueError("матрицы имеют разную длину")
+
+ result = [[0 for _ in range(len(matrix_b[0]))] for _ in range(len(matrix_a))]
+
+ with multiprocessing.Pool(processes=threads) as pool:
+ args_list = [(matrix_a, matrix_b, i) for i in range(len(matrix_a))]
+ rows_results = pool.map(multiply_row, args_list)
+
+ for row_result, row_index in rows_results:
+ result[row_index] = row_result
+
+ return result
+
+
+def benchmark_sequential(size):
+ matrix_a = np.random.rand(size, size)
+ matrix_b = np.random.rand(size, size)
+
+ start_time = time.time()
+ multiply_matrices(matrix_a, matrix_b)
+ end_time = time.time()
+
+ return end_time - start_time
+
+
+def benchmark_parallel(size, num_threads):
+ matrix_a = np.random.rand(size, size)
+ matrix_b = np.random.rand(size, size)
+
+ start_time = time.time()
+ multiply_matrices_parallel(matrix_a, matrix_b, num_threads)
+ end_time = time.time()
+
+ return end_time - start_time
+
+
+if __name__ == "__main__":
+ sizes = [100, 300, 500]
+ threads = [2, 16, 32]
+
+ for size in sizes:
+ sequential_time = benchmark_sequential(size)
+ print(f"Время обычное: {sequential_time} с")
+ print(f"Размер матрицы: {size}x{size}")
+
+ for thread in threads:
+ for size in sizes:
+ parallel_time = benchmark_parallel(size, thread)
+ print(f"Размер матрицы: {size}x{size}")
+ print(f"Время параллельное: {parallel_time} с")
+ print(f"Потоков: {thread}")
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/screens/img.png b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img.png
new file mode 100644
index 0000000..ba5b28a
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_1.png b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_1.png
new file mode 100644
index 0000000..72e917f
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_1.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_2.png b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_2.png
new file mode 100644
index 0000000..24fb785
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_2.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_3.png b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_3.png
new file mode 100644
index 0000000..9f58aba
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_5/screens/img_3.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/simple_app.py b/antonov_dmitry_lab_5/simple_app.py
new file mode 100644
index 0000000..740bcda
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_5/simple_app.py
@@ -0,0 +1,73 @@
+import multiprocessing
+
+from flask import Flask, render_template, request
+import numpy as np
+import concurrent.futures
+
+app = Flask(__name__)
+
+
+def multiply_matrices(matrix_a, matrix_b):
+ if len(matrix_a[0]) != len(matrix_b):
+ raise ValueError("матрицы имеют разную длину")
+
+ result = [[0 for _ in range(len(matrix_b[0]))] for _ in range(len(matrix_a))]
+
+ for i in range(len(matrix_a)):
+ for j in range(len(matrix_b[0])):
+ for k in range(len(matrix_b)):
+ result[i][j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
+
+ return result
+
+
+def multiply_row(args):
+ matrix_a, matrix_b, i = args
+ row_result = [0 for _ in range(len(matrix_b[0]))]
+ for j in range(len(matrix_b[0])):
+ for k in range(len(matrix_b)):
+ row_result[j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
+ return row_result, i
+
+
+def multiply_matrices_parallel(matrix_a, matrix_b, threads):
+ if len(matrix_a[0]) != len(matrix_b):
+ raise ValueError("матрицы имеют разную длину")
+
+ result = [[0 for _ in range(len(matrix_b[0]))] for _ in range(len(matrix_a))]
+
+ with multiprocessing.Pool(processes=threads) as pool:
+ args_list = [(matrix_a, matrix_b, i) for i in range(len(matrix_a))]
+ rows_results = pool.map(multiply_row, args_list)
+
+ for row_result, row_index in rows_results:
+ result[row_index] = row_result
+
+ return result
+
+
+@app.route('/')
+def index():
+ return render_template('index.html')
+
+
+@app.route('/multiply', methods=['POST'])
+def multiply():
+ n = int(request.form.get('matrix_a'))
+ matrix_a = np.random.randint(10, size=(n, n))
+ matrix_b = np.random.randint(10, size=(n, n))
+
+ operation_type = request.form.get('operation_type')
+
+ if operation_type == 'sequential':
+ result = multiply_matrices(matrix_a, matrix_b)
+ elif operation_type == 'parallel':
+ result = multiply_matrices_parallel(matrix_a, matrix_b, 16)
+ else:
+ return "Invalid operation type"
+
+ return render_template('result.html', matrix_a=matrix_a, matrix_b=matrix_b, result=result)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+ app.run(debug=True)
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/templates/index.html b/antonov_dmitry_lab_5/templates/index.html
new file mode 100644
index 0000000..c08fa5e
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_5/templates/index.html
@@ -0,0 +1,24 @@
+
+
+
+
+
+
+ Умножение матриц
+
+
+ Умножение матриц
+
+
+
diff --git a/antonov_dmitry_lab_5/templates/result.html b/antonov_dmitry_lab_5/templates/result.html
new file mode 100644
index 0000000..23bdc89
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_5/templates/result.html
@@ -0,0 +1,19 @@
+
+
+
+
+
+
+ Результат
+
+
+ Результат
+ Матрица A:
+ {{ matrix_a }}
+ Матрица B:
+ {{ matrix_b }}
+ Результат:
+ {{ result }}
+ Назад
+
+