编写程序，使用多线程实现两个4*4行列式乘法，比较单核与多核运行时间。

编写一个使用多线程的程序来计算两个4x4矩阵的行列式乘法，首先你需要了解几个关键概念：

1. **行列式**：它是一个数值，用于衡量方阵对角线元素的乘积减去非对角线元素乘积的值。

2. **多线程**：这是一种并发编程技术，允许一个程序同时执行多个任务，每个任务在独立的线程中运行，提高处理能力。

3. **线程池**：可以预先创建一定数量的工作线程，当有新的任务到来时，从线程池中取出线程执行，而不是每次都创建新线程，提高了效率。

下面是一个简单的Python示例，使用`concurrent.futures`库来实现并行计算，对比单核和多核运行时间：

import numpy as np
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义一个计算4x4矩阵行列式的函数
def determinant(matrix):
    return np.linalg.det(matrix)

# 创建两个4x4矩阵
matrix1 = np.random.rand(4, 4)
matrix2 = np.random.rand(4, 4)

# 单核计算
start_single = time.time()
determinant_product = determinant(matrix1) * determinant(matrix2)
end_single = time.time()

print(f"单核计算时间: {end_single - start_single}秒")

# 多核计算
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    future1 = executor.submit(determinant, matrix1)
    future2 = executor.submit(determinant, matrix2)
    
    result1 = future1.result()
    result2 = future2.result()
    determinant_product = result1 * result2
    
start_multi = time.time()
end_multi = time.time()

print(f"多核计算时间: {end_multi - start_multi}秒")