distributed-computing/tasks/ostrovskaya-sf/lab_6/README.md

66 lines
2.8 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2023-12-17 15:31:55 +04:00
# Отчет по лабораторной работе №6
2023-12-17 15:30:42 +04:00
2023-12-17 15:31:55 +04:00
Выполнила студентка гр. ИСЭбд-41 Островская С. Ф.
2023-12-17 15:30:42 +04:00
## Создание приложения
Было выбрано консольное приложение, язык программирования - c#.
Обычный алгоритм:
```cs
static void SequentialDeterminantCalculation(int matrixSize, int lowerLimit, int upperLimit)
{
int[][] randomMatrix = GenerateRandomMatrix(matrixSize, lowerLimit, upperLimit);
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
int result = Determinant(randomMatrix);
stopwatch.Stop();
TimeSpan elapsedTime = stopwatch.Elapsed;
Console.WriteLine($"Последовательный детерминант: {result}");
Console.WriteLine($"Последовательное время: {elapsedTime.TotalSeconds:F7} секунд");
}
```
Параллельный алгоритм:
```cs
static void ParallelDeterminantCalculation(int matrixSize, int lowerLimit, int upperLimit, int numProcesses)
{
int[][] randomMatrix = GenerateRandomMatrix(matrixSize, lowerLimit, upperLimit);
int[][] matricesToProcess = new int[matrixSize][];
for (int col = 0; col < matrixSize; col++)
{
matricesToProcess[col] = Submatrix(randomMatrix, 0, col)[0];
}
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
int[] determinants = new int[matrixSize];
Parallel.For(0, matrixSize, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = numProcesses }, col =>
{
determinants[col] = Determinant(new int[][] { matricesToProcess[col] });
});
int result = 0;
for (int col = 0; col < matrixSize; col++)
{
result += ((-1) * col) * randomMatrix[0][col] * determinants[col];
}
stopwatch.Stop();
TimeSpan elapsedTime = stopwatch.Elapsed;
Console.WriteLine($"Параллельный детерминант: {result}");
Console.WriteLine($"Параллельное время: {elapsedTime.TotalSeconds:F7} секунд");
}
```
## Бенчмарки
Для примера была взята матрица размерностью 10х10, поскольку для матриц больших размеров детерминант вычисляется слишком долго.
![](pic/pic1.jpg)
``Вывод``: Обыный алгоритм работает быстрее, если количество элементов не слишком много. Параллельный же алгоритм работает быстрее только при наличии большого количества операций и данных.