# Лабораторная работа №5 - Алгоритмы перемножения матриц ## Описание Были реализованы 2 алгоритма для перемножения больших матриц: обычный и параллельный. Для тестирования производительности обоих алгоритмов был установлен пакет BenchmarkDotNet. ## Прохождение tutorials: # Параметры Mean: Среднее время выполнения одного теста. StdErr (Standard Error): Погрешность среднего времени выполнения. N: Количество измерений — 98. Чем больше N, тем точнее статистические результаты. StdDev (Standard Deviation): Стандартное отклонение. Min и Max: Минимальное и максимальное зафиксированные значения. ConfidenceInterval: Доверительный интервал для среднего значения. Это диапазон, в который с высокой вероятностью попадёт среднее значение, если провести ещё одну серию тестов. Матрицы 100х100  Матрицы 300х300  Матрицы 500х500  Общий результат  ## Вывод По общему результату мы можем сделать вывод, что Параллельный алгоритм быстрее обычного за счет того, что он распределяет вычисления по нескольким потокам, что позволяет выполнять разные части задачи одновременно. ## Отчет Работоспособность: [Видео](https://vk.com/video372869030_456239958?list=ln-gxUH2mdzTSJOvos5g3)