# Лабораторная работа №6 ## Задание Реализовать последователный и параллельный алгоритм поиска детерминанта матрицы размером 100x100, 300x300, 500x500 элементов, сравнить результаты. ## Описание алгоритмов ### Последовательное поиск детерминанта - Использует метод Гаусса для приведения матрицы к верхней треугольной форме. Детерминант равен произведению элементов на диагонали. Время работы — O(n³). ### Параллельное поиск детерминанта - Разделяет матрицу на блоки, каждый из которых обрабатывается отдельным потоком. ### Поиск с использованием библиотеки Numpy - Использует оптимизированную функцию np.linalg.det, которая применяет методы, такие как LU-разложение, для быстрого вычисления детерминанта. ## Результаты  ### Вывод - Параллельное умножение матриц эффективно при работе с большими матрицами при увеличении потоков. - Последовательное умножение матриц эффективно использовать при меньших размерах матриц, где выйгрыш от управления потоками минимален. - Numpy показал блестящий результат. ## Видеодемонстрация работоспособности [Демонстрация работы](https://files.ulstu.ru/s/nWF9CGBGA6Kxw5T)