distributed-computing/tasks/klementeva-ja/lab_5
2023-12-16 11:48:57 +04:00
..
pic Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
RVIP_Lab5 Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
10х10 Матрица2.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
10х10 Матрица.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
100х100 Матрица2.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
100х100 Матрица.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
300х300 Матрица2.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
300х300 Матрица.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
500х500 Матрица2.txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
500х500 Матрица .txt Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00
README.md Lab 8 Ready 2023-12-16 11:48:57 +04:00

Отчет по лабораторной работе №5

Выполнила студентка группы ИСЭбд-41 Клементьева Жанна

Разработка приложения на С# с использованием Windows Forms.

Особенности разработанного приложения:

  1. В данном приложении есть два поля для ввода матриц, которые затем переумножаются, и одно поле-результат.

  2. Матрицы можно сгенерировать внутри программы.

  3. Размер матрицы также можно регулировать в поле "размер матрицы".

  4. При необходимости можно очистить все матрицы.

  5. Также есть флажок выключения вывода значений матриц в текстовые поля, т.к. это занимает слишком много времени.

  6. Количество потоков в параллельном алгоритме регулируется в соответствующем поле.

Таким образом выглядит форма приложения:

При выборе обычного алгоритма:

При выборе параллельного алгоритма:

Время выполнения обычного алгоритма: 00:00:00.0004469

Время выполнения параллельного алгоритма: 00:00:00.0176337

Бенчмарки

Далее по заданию необходимо было протестировать два алгоритма с матрицами размеров 100х100, 300х300 и 500х500. Сверху отображен результат обычного алгоритма, снизу паралелльного.

Матрицы 100х100 (приложены в .txt форматах):

Обычный алгоритм:

Параллельный алгоритм:

Матрицы 300х300(приложены в .txt форматах):

Обычный алгоритм:

Параллельный алгоритм:

Матрицы 500х500(приложены в .txt форматах):

Обычный алгоритм:

Параллельный алгоритм:

Заключение: параллельный алгоритм работает быстрее, если данных больше. Если элементов немного, то обычный алгоритм справляется быстрее.