Как улучшить производительность умножения матриц в JavaScript для образовательного веб-калькулятора?

Я разрабатываю калькулятор для умножения матриц в учебных целях. Сейчас использую стандартный алгоритм O(n³), но хочу оптимизировать его для работы с большими матрицами.

Вот пример моего текущего кода:

function перемножитьМатрицы(матрицаА, матрицаБ) {
  let результат = [];
  for (let i = 0; i < матрицаА.length; i++) {
    результат[i] = [];
    for (let j = 0; j < матрицаБ[0].length; j++) {
      let сумма = 0;
      for (let k = 0; k < матрицаА[0].length; k++) {
        сумма += матрицаА[i][k] * матрицаБ[k][j];
      }
      результат[i][j] = сумма;
    }
  }
  return результат;
}

Как можно оптимизировать этот код, сохранив возможность показывать пошаговые вычисления? Я рассматривал алгоритм Штрассена, но не уверен, подходит ли он для учебных целей. Также думал о веб-воркерах, но их реализация кажется сложной. Какие есть варианты улучшить производительность, не жертвуя наглядностью для студентов?

вау, крутая задумка с калькулятором! я тоже когда-то пытался оптимизировать матричные вычисления. попробуй использовать typed arrays, они должны дать прирост производительности. еще можно разбить матрицу на блоки и обрабатывать их параллельно, это позволит эффективнее использовать кэш процессора. а для наглядности можно сделать визуализацию – показывать как заполняются ячейки результирующей матрицы. это будет круто смотреться и поможет студентам лучше понять процес. удачи с проектом!

Для оптимизации можно использовать кэширование промежуточных результатов. Вот пример:

function перемножитьМатрицы(матрицаА, матрицаБ) {
  let результат = [];
  let кэш = new Array(матрицаБ[0].length);
  for (let i = 0; i < матрицаА.length; i++) {
    результат[i] = [];
    for (let j = 0; j < матрицаБ[0].length; j++) {
      if (!кэш[j]) {
        кэш[j] = матрицаБ.map(row => row[j]);
      }
      результат[i][j] = матрицаА[i].reduce((sum, el, k) => sum + el * кэш[j][k], 0);
    }
  }
  return результат;
}

Это уменьшит количество обращений к элементам матрицы Б и ускорит вычисления. Для наглядности можно добавить визуализацию заполнения результирующей матрицы.

А может попробовать использовать библиотеку math.js? Она оптимизирована для матричных операций и поддерживает большие матрицы. Плюс там есть функции для пошаговых вычислений, что удобно для обучения. Еще можно добавить визуализацию – показывать как заполняется результирующая матрица в реальном времени. Студентам будет понятнее и интереснее. Как думаешь, подойдет такой вариант?