Matrix Multiplication Benchmark

Este repositório contém códigos para realizar um benchmark de multiplicação de matrizes em várias linguagens de programação (C, C++, Python, Java – com expansão planejada para Rust e Elixir).
O objetivo é comparar o desempenho de cada linguagem em uma operação intensiva de cálculo: a multiplicação de matrizes quadradas de diferentes tamanhos.

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🎯 Objetivo

• Avaliar o tempo de execução e o uso de memória na multiplicação de matrizes.
• Comparar implementações equivalentes entre diferentes linguagens.
• Construir uma base colaborativa de resultados, permitindo que qualquer pessoa rode os testes em sua máquina e contribua com seus dados.

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🚀 Como começar

Clone o repositório:

git clone https://github.com/<usuario>/<repo>.git
cd <repo>

Execute os benchmarks:

• Linux/WSL:

  chmod +x run_all.sh
  ./run_all.sh

• Windows (PowerShell):

  .\run_all.ps1

Os resultados serão salvos em:

out/<NOME_DA_EXECUCAO>/

com arquivos resultado_c.csv, resultado_cpp.csv, resultado_java.csv, resultado_python.csv.

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📊 Gráficos automáticos

Ao final da execução no Linux/WSL, o script run_all.sh chama automaticamente o plot_benchmarks.py, que gera gráficos comparativos para:

• TCS: Tempo de Cálculo da Multiplicação
• TAM: Tempo de Alocação de Memória
• TDM: Tempo de Desalocação de Memória (quando disponível na linguagem)

Cada gráfico inclui também uma curva de referência baseada em $N^3$, representando a complexidade teórica.

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Resultados Esperados

• C e C++ tendem a ter desempenho mais rápido em operações intensivas de CPU.
• Rust oferece segurança de memória com um impacto mínimo no desempenho.
• Python, por ser interpretado, tende a ser mais lento.
• Elixir e Java podem variar em desempenho dependendo da implementação e do uso de paralelismo.

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📚 Documentação complementar

• EXECUTION.md → Guia completo de execução (Linux/WSL e Windows).
• CONTRIBUTING.md → Como rodar localmente e contribuir com seus resultados.
• OPERATIONS.md → Análise teórica do número de operações na multiplicação de matrizes.

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👥 Colaboração

• Projeto iniciado por Lucas Kriesel Sperotto.
• Expansão com a participação de Marcos Adriano Silva David.
• Aberto para contribuições de estudantes, pesquisadores e entusiastas.

Sinta-se à vontade para contribuir com melhorias ou incluir outras linguagens para comparação. Basta abrir uma issue ou enviar um pull request. Veja CONTRIBUTING.md para saber como participar.

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📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Entre em contato conosco e colabore.

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