ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ПАРАЛЕЛЬНОГО ПРОГРАМУВАННЯ ДЛЯ ГЕНЕРУВАННЯ КОЛЬОРОВИХ ФРАКТАЛІВ ЗАСОБАМИ ПЛАТФОРМИ .NET
DOI:
https://doi.org/10.36074/grail-of-science.20.03.2026.073Keywords:
паралельне програмування, синхронність, асинхронність, багатопоточність, кольорові фрактали, мова C#, платформа .NETSummary
Паралельне асинхронне програмування давно засвідчує переваги над синхронним підходом. У той же час малодослідженим залишається питання абсолютності цього твердження або наявності меж доцільності переходу від синхронного до асинхронного виконання коду. Причиною можна вважати відсутність потреб у великій кількості паралельних виконавців для більшості типових задач. Задачі моделювання фракталів надають для програмування фактично необмежені можливості щодо чисельності одночасних робіт і стають інструментом пошуку меж оптимальності паралельного програмування, наявність якої припускається гіпотезою дослідження. У роботі проведено ряд експериментальних досліджень мовою C#.NET, серед яких було відібрано та проілюстровано три відмінні варіанти, за яких переважає синхронний чи асинхронний підходи, або їх ефективність зрівнюється. Показано, що за певних умов синхронний варіант може дати перевагу у десятки разів за загальним часом виконання програм, що підтверджує гіпотезу та ставить під сумнів абсолютність твердження про перевагу асинхронних рішень.
Downloads
Downloads
License
Copyright (c) 2026 Євген Данилець, Сергій Новак, Денис Самойленко, Микола Суліма
References
Zhang, Q. & Deng, H. & Song, K. (2025). BREAKING PHYSICS LIMITS: HOW 2NM CHIP TECHNOLOGY POWERS NEXT-GEN 3D ICS. Fusion of Multidisciplinary Research An International Journal, (6), 685-706. 10.63995/BRIT1756. https://doi.org/10.63995/BRIT1756 DOI: https://doi.org/10.63995/BRIT1756
"Fundamental physical constants". physics.nist.gov. NIST. Retrieved 17 January 2020. https://physics.nist.gov/cgi-bin/cuu/Value?asil
K. Nesterenko, I. Stetsenko (2023). METHOD OF AUTOMATING THE DEVELOPMENT OF A MULTITHREADED PROGRAM IN C++ ON THE EXAMPLE OF CONVERSION OF IMAGES INTO THE DDS TEXTURE. Adaptive Systems of Automatic Control, (l). No. 42 DOI: https://doi.org/10.20535/1560-8956.42.2023.279168 DOI: https://doi.org/10.20535/1560-8956.42.2023.279168
Tokpayev, K., & Bedelbayev, A. (2024). ASYNCHRONOUS PROGRAMMING BASED ON SERVICES WITH APPLICATION OF NEURAL NETWORKS AS A METHOD OF TAKING LEGITIMATE MEASURES AT DDOS ATTACKS. Journal of Applied Data Sciences, 5(3), 997-1007. doi:https://doi.org/10.47738/jads.v5i3.276 DOI: https://doi.org/10.47738/jads.v5i3.276
Guntupalli, B. (2022). ASYNCHRONOUS PROGRAMMING IN JAVA/PYTHON: A DEVELOPER’S GUIDE. International Journal of Emerging Research in Engineering and Technology, 3(2), 70-78. https://doi.org/10.63282/3050-922X.IJERET-V3I2P108 DOI: https://doi.org/10.63282/3050-922X.IJERET-V3I2P108
Samoidiuk, А., & Ostapchuk, О. (2025). OPTIMIZING HIGH-LOAD SYSTEMS WITH ASYNCHRONOUS PROGRAMMING TECHNIQUES. Modeling, Control and Information Technologies: Proceedings of International Scientific and Practical Conference, (7), 130–131. https://doi.org/10.31713/MCIT.2024.036 DOI: https://doi.org/10.31713/MCIT.2024.036
Samoilenko, D. (2024). DETERMINING OPTIMAL PARAMETERS OF ALGEBRAIC FRACTALS IN ZERO-KNOWLEDGE AUTHENTICATION PROTOCOLS. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(9 (131), 79–87. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.313471 DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.313471
Downloads
How to Cite
Issue
Section
Categories
