Умножение матрицы типично выполняется с помощью алгоритма Копперсмита-Винограда, который имеет время выполнения O(n^2.376), где n - размер матрицы. Если мы сравним умножение матрицы 8x8 и 10x10, то умножение 10x10 матрицы будет более эффективным в плане времени выполнения, поскольку 10^2.376 = 318.94, а 8^2.376 = 93.02. То есть, при умножении матрицы 10x10 выполняется примерно в 3.38 раз быстрее, чем 8x8 матрицы, используя алгоритм Копперсмита-Винограда.
Это происходит из-за особенностей алгоритма. Он разбивает умножение матрицы на более мелкие операции и использует оптимизации для уменьшения количества вычислений. В случае с матрицей 10x10, это позволяет значительно уменьшить общую сложность алгоритма и ускорить вычисления.
Однако, стоит отметить, что скорость выполнения может различаться в зависимости от многих факторов, включая аппаратное обеспечение, оптимизации компилятора и другие факторы. Также, есть другие алгоритмы умножения матриц, которые могут быть эффективными для определенных размеров матрицы, но алгоритм Копперсмита-Винограда является одним из наиболее широко используемых и эффективных алгоритмов для умножения матриц в общем случае.