这是一个使用Python3.6编写的简单的分布式矩阵计算的测试程序，支持分布式矩阵乘法与分布式矩阵求逆。整个项目使用Docker封装，容易批量配置。矩阵乘法使用分块乘法实现分布式，矩阵求逆使用分块消元算法实现分布式，仅仅实现功能，在网络传输、性能与并行度上依旧有所不足。
multiprocessing实现分布式的任务分配flask实现Web控制界面h5py实现结果HDF5格式存储
已发布到Docker Hub：https://hub.docker.com/r/wnjxyk/simple_distributed_matrix ，可以在这个网址拉取镜像并且测试。
This is a really big change.
- 首先从镜像仓库拉取本镜像。
docker pull wnjxyk/simple_distributed_matrix- 从镜像新建了若干容器，例如如下代码：创建5个容器，分别映射端口号为8080、8081～8084。这里8080作为主控节点，8081～8084作为分布式计算节点。
docker run -d -it -p 8080:80 matrix python /root/Distributed_Matrix_Method/Distributed.py
docker run -d -it -p 8081:80 --cpus=0.01 matrix python /root/Distributed_Matrix_Method/Distributed.py
docker run -d -it -p 8082:80 --cpus=0.01 matrix python /root/Distributed_Matrix_Method/Distributed.py
docker run -d -it -p 8083:80 --cpus=0.01 matrix python /root/Distributed_Matrix_Method/Distributed.py
docker run -d -it -p 8084:80 --cpus=0.01 matrix python /root/Distributed_Matrix_Method/Distributed.py-
浏览器中打开
0.0.0.0:8080的控制页面，开始控制节点。然后进入0.0.0.0:8081~0.0.0.0:8084的控制页面，设置控制节点IP与端口，将计算节点连接到控制节点。 -
返回控制节点控制页面，可以自动矩阵的大小与分块大小进行矩阵乘法与求逆操作，任务完成后可以下载HDF5格式文件核对是否计算正确（系统也会自动核对，显示为Correct即为正确）。
