Add matrix multiplication report

CHANGELOG.md

@@ -1,3 +1,13 @@
+## [1.3.0] - 2026-03-20
+
+### Added
+
+- Matrix multiplication report
+
+### Fixed
+
+- `md` report generation - images and code blocks
+
 ## [1.2.0] - 2026-03-19
 
 ### Added

generate_report.py

@@ -15,8 +15,11 @@ def md_to_pdf(md_path: Path, pdf_path: Path):
     with open(md_path, encoding="utf-8") as f:
         md_text = f.read()
 
-    html = markdown.markdown(md_text)
-    HTML(string=html).write_pdf(str(pdf_path))
+    html = markdown.markdown(
+        md_text,
+        extensions=["fenced_code", "codehilite"],
+    )
+    HTML(string=html, base_url=md_path.parent).write_pdf(str(pdf_path))
 
 
 def resolve_module_path(module_name):

pyproject.toml

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "setuptools.build_meta"
 
 [project]
 name = "matrix_calculus"
-version = "1.2.0"
+version = "1.3.0"
 description = "Matrix calculus toolkit"
 requires-python = ">=3.10"
 dependencies = ["numpy", "seaborn", "matplotlib", "weasyprint", "markdown"]

reports/matrix_multiplication_report.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+# Mnożenie Macierzy
+
+*Autorzy: Maja Byrecka, Michał Kowalczyk*
+
+## Tradycyjne mnożenie macierzy
+
+### Pseudokod
+
+Mnożenie macierzy kwadratowych o rozmiarach `SIZE x SIZE`
+
+```
+for (i = 0; i < SIZE; i++) {
+    for (j = 0; j < SIZE; j++) {
+        for (k = 0; k < SIZE; k++) {
+                s = s + m_1[i][k]*m_2[k][j];
+            }
+            res[i][j] = s;
+            s = 0;
+        }
+    }
+return res;
+```
+
+### Złożoność
+
+Tradycyjne mnożenie macierzy posiada ogólną złożoność n^3
+
+Ilość operacji podczas mnożenia macierzy k x k:
+
+* Mnożenia: k^3
+* Dodawania: k^2 * (k-1)
+* Dzielenia: 0
+* Odejmowania: 0
+
+Algorytm nie wymaga alokacji dodatkowej pamięci (poza pamięcią na macierz wynikową), w trakcie wykonywania operacji.
+
+## Algorytm Strassena
+
+### Pseudokod
+
+```
+Strassen – funkcja główna z dopełnieniem do potęgi 2
+Input: A ∈ Rn×n, B ∈ Rn×n
+Output: C = A · B ∈ Rn×n
+
+1 if (A i B nie są kwadratowe lub dim(A)̸ = dim(B)) then
+2   return błąd
+3 n ← dim(A)
+4 if n = 1 then
+5   return [[A11 · B11]]
+6 m ← NextPowerOf2(n)
+7 if m = n then
+8   return StrassenRec(A, B, n)
+9 A′ ← Pad(A, m)
+10 B′ ← Pad(B, m)
+11 C′ ← StrassenRec(A′, B′, m)
+12 return Unpad(C′, n)
+```
+
+## Połączenie metod
+
+### Pseudokod
+
+```
+if SIZE<=2 {
+    for (i = 0; i < SIZE; i++) {
+        for (j = 0; j < SIZE; j++) {
+            for (k = 0; k < SIZE; k++) {
+                    s = s + m_1[i][k]*m_2[k][j];
+                }
+                res[i][j] = s;
+                s = 0;
+            }
+        }
+    return res;
+} else {
+    k = SIZE / 2
+
+    # Podział macierzy na bloki
+    podziel m_1 na: A11, A12, A21, A22  (każda k x k)
+    podziel m_2 na: B11, B12, B21, B22  (każda k x k)
+
+    # Rekurencyjne obliczenie 7 iloczynów
+    M1 = Strassen(A11 + A22, B11 + B22)
+    M2 = Strassen(A21 + A22, B11)
+    M3 = Strassen(A11, B12 - B22)
+    M4 = Strassen(A22, B21 - B11)
+    M5 = Strassen(A11 + A12, B22)
+    M6 = Strassen(A21 - A11, B11 + B12)
+    M7 = Strassen(A12 - A22, B21 + B22)
+
+    # Obliczenie bloków wynikowych
+    C11 = M1 + M4 - M5 + M7
+    C12 = M3 + M5
+    C21 = M2 + M4
+    C22 = M1 - M2 + M3 + M6
+
+    # Złożenie macierzy wynikowej
+    wstaw C11, C12, C21, C22 do odpowiednich ćwiartek macierzy res
+
+    return res;
+}
+```
+
+## Porównanie Metod
+
+<img src="imgs/time_benchmark.jpeg" style="max-width:100%; height:auto;" />
+
+<img src="imgs/image_time_logx.png" style="max-width:100%; height:auto;" />
+
+<img src="imgs/execution_time.png" style="max-width:100%; height:auto;" />
+
+
+Na podstawie przedstawionych wykresów można zauważyć, że dla badanych rozmiarów macierzy szybsze jest mnożenie tradycyjne. Jednocześnie widoczna jest tendencja wskazująca, że wraz ze wzrostem n algorytm Strassena powinien stać się korzystniejszy, a dla bardzo dużych n może wykonywać się szybciej od podejścia klasycznego. Oba algorytmy posiadają zbliżoną złożoność  obliczeniową.
+
+---
+
+Wykonanie:
+
+* Język: Python3
+* Podział zadań:
+    * Tradycyjne mnożenie macierzy, testy, analizy - Maja Byrecka
+    * Metoda Strassena, wykresy, analizy - Michał Kowalczyk