diff --git a/tsukanova_irina_lab_5/README.md b/tsukanova_irina_lab_5/README.md
index 512c50b..f220fca 100644
--- a/tsukanova_irina_lab_5/README.md
+++ b/tsukanova_irina_lab_5/README.md
@@ -3,9 +3,14 @@
 
 
 ## Результат:
+![results](./img.png)
 
+## Выводы:
 
-## Вывод:
-
+1. Для маленьких матриц выгоднее использовать последовательное умножение (1 поток)
+2. Для больших матриц лучше использовать параллельное умножение, так как временные затраты
+последовательного умножения в этом случае существенно выше, чем затраты на управление потоками.
+3. Увеличение количества потоков для осуществления умножения больших матриц в определенный момент не дает
+прироста в скорости выполнения. Это значит, что достигнуто оптимальное количество потоков.
 
 ## [Видео]()
\ No newline at end of file
diff --git a/tsukanova_irina_lab_5/img.png b/tsukanova_irina_lab_5/img.png
new file mode 100644
index 0000000..52dd803
Binary files /dev/null and b/tsukanova_irina_lab_5/img.png differ
diff --git a/tsukanova_irina_lab_5/main.py b/tsukanova_irina_lab_5/main.py
index 2f6ffd2..eb9627a 100644
--- a/tsukanova_irina_lab_5/main.py
+++ b/tsukanova_irina_lab_5/main.py
@@ -31,22 +31,25 @@ def do(first, second, size, threads):
     for p in processes:
         p.join()
     stop_test = time()
-    print(f'{n}x{n}, time: {stop_test - start_test}')
+    print(f'{size}x{size}, time: {stop_test - start_test}')
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    threads_count = 20  # задание кол-ва потоков
     sizes = [100, 300, 500]
-    test = [[5, 3, 4], [2, 8, 3], [6, 3, 4]]
-    test2 = [[4, 3, 6], [2, 8, 3], [5, 6, 4]]
-
-    threads_counts = [1, 4, 6, 8]
+    threads_counts = [1, 4, 6, 8, 12]
     for threads in threads_counts:
         print('-------------------------------------------------')
         print(f'Threads:{threads}')
         for n in sizes:
             first_matrix = np.random.randint(3, size=(n, n))
             second_matrix = np.random.randint(3, size=(n, n))
-            do(first_matrix, second_matrix, n, threads)
+            if threads == 1:
+                res = np.zeros((n, n))
+                start = time()
+                matrix_multi(first_matrix, second_matrix, res, 0, n, n)
+                stop = time()
+                print(f'{n}x{n}, time: {stop - start}')
+            else:
+                do(first_matrix, second_matrix, n, threads)
 
         print('-------------------------------------------------')