[转载]Fortran 77, C, C++ 和 Fortran 90 的比较收藏发信人: quasar (飞贼克斯), 信区: Fortran标题: Fortran 77, C, C++ 和 Fortran 90 的比较(转载)发信站: 南京大学小百合站 (Tue Jun 1 10:59:14 2004)瀚海星云 -- 文章阅读 [讨论区: MathTools]发信人: HuiCai (老灰菜), 信区: SciComp标题: Fortran 77, C, C++ 和 Fortran 90 的比较(转载)发信站: 瀚海星云 (2002年12月19日10:40:38 星期四), 站内信件【以下文字转载自 Fortran 讨论区】【原文由 HuiCai 所发表】Fortran 77, C, C++ 和 Fortran 90 的比较/develop/article/16/16085.shtm三十年来, 从 Fortran 77 开始, Fortran 成为了计算科学的主要语言.在这段时间里, Fortran 的数值能力变得非常稳定而且优于其它计算机语言; 最大的改变来自于不断增长的各种可靠的数值过程库的种类. Fortran 联合(union), 它的使用技巧, 扩充的数值库为计算科学赋予了良好的基础.可是在过去十几年中, 动态数据结构(特别是动态数组)的重要性不窜上升, UNIX 工作站, 复杂的交互式可视化工具, 以及更近的并行体系结构--Fortran 77 都没有实现--刺激了其它语言作为计算语言的使用, 最明显的一个例子是C. 最近C++ 也已经引起人们的兴趣, Fortran 通过发展到 Fortran 90来弥补它在现代科学计算方面的不足. 这部分的一个通常的工作是比较四种语言对科学计算的适应性的, 这四种语言是两个C 的代表(C, C++) 和两个Fortran的代表(Fortran 77, Fortran 90). 下面的表格总结了这种比较, 后面的内容试图合理地解释这种等级排序, 从最好(1)到最差(4)..功能 ------------ F77 - C - C++ - F90数值健壮性 ---- 2 ---- 4 --- 3 ----- 1数据并行性 ---- 3 ---- 3 --- 3 ----- 1数据抽象 ------- 4 ---- 3 --- 2 ----- 1面向对象编程 - 4 ---- 3 --- 1 ----- 2函数型编程 ---- 4 ---- 3 --- 2 ----- 1平均等级 ------ 3.4 - 3.2 - 2.2 -- 1.21 数值健壮性Numeric Polymorphism(数值多态性)中是一个给定一个通用名称的几种版本的图形平滑过程的例子. 这里描述的通用能力是作为Fortran 90提供的一种额外的数值健壮性超过Fortran 77和C的特性. Fortran 77, Fortran 90 , 和 C 版本的SMOOTH子过程也在下面给出, 用于比较. (注意, Fortran 90版使用了第4部分描述的并行性)数值多态性, 加上实际类型的参数, 小数精度选择, 和数字环境变量检查等, 证明了Fortran 90排在这四种语言中的第一位. Fortran 77 列在第二为的原因在于它支持复杂变量, 这在很多计算科学应用中是很重要的. C ++ 把 C 挤出了第三位是由于它在通常领域多态性上的能力.2 数据并行化部分在这四种语言中, 只有Fortran 90具有对科学计算有价值的数据并行能力; 其它三种语言在这方面的特性基本上是一样的, 即全都没有. 这解释了四种语言在这个方面的排名.这里是完成高斯消去的一套Fortran 77 和 C 过程:****************************************************************** 编程决定正确的子过程处理过程: pivot.f , triang.f , 和 back.f. ** 子过程决定一系列同步方程的解*******************************************************************234567PROGRAM testgINTEGER IMAX, JMAXPARAMETER (IMAX = 3, JMAX = 4)REAL matrix(IMAX, JMAX)REAL matrix(IMAX)INTEGER i, j, nDATA ( ( matrix(i,j), j = 1, JMAX), i = 1, IMAX)+ /-1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 3.0, -1.0, 1.0, 6.0,+ -1.0, 3.0, 4.0, 4.0/n = IMAXwrite(*,*) \"The original matrix,\",n,\"by\",n=1,\":\"call wrtmat(matrix, n, n +1)call pivot(matrix, n)write(*,*) \"The matrix after pivoting:\"call wrtmat(matrix, n, n +1)call triang(matrix, n)write(*,*) \"The matrix after lower triangulation:\"call wrtmat(matrix, n, n + 1)call back(solvec, matrix, n)write(*,*) \"The solution vector after back substitution:\"write(*,*) \"********************************************\"write(*,*) (solvec(i), i = 1, n)write(*,*) \"********************************************\"end******************************************************************** *子过程决定第一列系数矩阵的最大值, 把最大值所在的行和第一行交换, **处理器然后重复对其他的行和列做这种处理, 对于每一次叠代, 列的位置**和行的位置增加一(即, 第1行-第1列, 然后第2行-第2列, 然后第3行-第 **3列, 等 ********************************************************************* *234567SUBROUTINE pivot(matrix, n)INTEGER i, j, k, nREAL matrix(n, n + 1), maxval, tempvaldo 10, j = 1, nmaxval = matrix(j,j)do 20, i = j + 1, nif (maxval .lt. matrix(i,j)) thenmaxval = matrix(i,j)do 30, k = 1, n + 1tempval = matrix(i,k)matrix(i,k) = matrix(j, k)matrix(j,k) = tempval30continue20 continue10 continueend****************************************完成一个输入矩阵的低级分解的子过程 *****************************************234567SUBROUTINE triang(matrix, n)INTEGER i, j, k, nREAL matrix(n, n + 1), pivot, pcelemdo 10, j = 1, npivot = matrix(j,j)do 20, k = j + 1, n + 1matrix(j,k) = matrix(j,k) / pivot20 continuedo 30, i = j + 1, npcelem = matrix(i,j)do 40, k = j + 1, n + 1matrix(i,k) = matrix(i,k) - pcelem * matrix(j,k)40 continue30continueend********************************************************** * 子过程从一个已经经历了低级分解的参数矩阵计算一个解向量 *********************************************************** *234567SUBROUTINE back(solvec, matrix, n)REAL solvec(n), matrix(n, n + 1), sumsolvec(n) = matrix(n, n + 1)do 10, i = n -1, 1, -1sum = 0.0do 20, j = i + 1, nsum = sum + matrix(i, j) * solvec(j)20 continuesolvec(i) = matrix(i, n + 1) - sum10 continueend*********************************************************** * 测试子过程bisec.f的程序, bisec.f 决定一个方程(f.f中)的解** 可是这个函数确实假设函数-f由两个值支撑. 即在用户给定的终** 点之间的解不超过一个************************************************************ *234567PROGRAM testbsREAL xleft, xrightREAL fEXTERNAL fwrite(*,*) \"Please enter an initial left and right value:\"read(*,*) xleft, xrightcall bisec(f, xleft, xright)end这里是同一个算法的C 过程:/********************************************************* 决定三个函数(pivot.c, triang.c, back.c)正确处理的程序 ** 这些函数决定了一系列同步方程的解*********************************************************/#include <stdio.h>#define IMAX 3#define JMAX 4float matrix[IMAX][JMAX] = {{-1.0, 1.0, 2.0, 2.0 },{3.0, -1.0, 1.0, 6.0 },{-1.0, 3.0, 4.0, 4.0 }};float solvec[IMAX] = { 0.0, 0.0, 0.0 };main(){void wrt_output(void);void pivot(void);void triang(void);void back(void);void wrt_vector(void);(void)printf("The original matrix %d by %d :\n", IMAX, JMAX);(void)wrt_output();(void)pivot();(void)printf("The matrix after pivoting:\n");(void)wrt_output();(void)triang();(void)printf("The matrix after lower decomposition:\n");(void)wrt_output();(void)back();(void)printf("The solution vector after back substitution:\n");(void)wrt_vector();}/*********************************************************** * 决定参数矩阵中第一列的最大元素并移动第一列含有最大值的行 ** 到第一行. 然后重复对其他的行和列做这种处理, 对于每一次叠 ** 代, 列的位置和行的位置增加一(即, 第1行-第1列, 然后第2行- ** 第2列, 然后第3行-第3列, 等*************************************************************/ void pivot(){int i, j, k;float maxval, tempval;for(j = 1; j < IMAX; j++) {maxval = matrix[j][j];for ( i = (j + 1); i < IMAX; i++) {if ( maxval < matrix[i][j] ) {maxval = matrix[i][j];for( k = 0; k <= IMAX; k++) {tempval = matrix[i][k];matrix[i][k] = matrix[j][k];matrix[j][k] = tempval;}}}}}/************************************ 完成一个输入矩阵的低级分解的函数 *************************************/void triang(void){int i, j, k;float pivot, pcelem;for ( j = 0; j < IMAX; j++) {pivot = matrix[j][j];for ( k = ( j + 1 ); k <= IMAX; K++) {matrix[j][k] = matrix[j][k] / pivot;}for ( i = ( j + 1 ); i < IMAX; i++) {pcelem = matrix[i][j];for ( k = ( j + 1 ); k <= IMAX; k++) {matrix[i][k] = matrix[i][k] - ( pcelem * matrix[j][k] );}}}}/********************************************************* * 子过程从一个已经经历了低级分解的参数矩阵计算一个解向量 **********************************************************/ void back(void){int i, j;float sum;solvec[IMAX - 1] = matrix[IMAX - 1][JMAX -1];for ( i = (IMAX -1); i > -1; i--) {sum = 0.0;for ( j = (i + 1); j < IMAX; j++) {sum = sum + matrix[i][j] * solvec[j];}solvec[i] = matrix[i][IMAX] - sum;}}void wrt_output(void){int i, j;(void)printf("**************************************\n");for ( i = 0; i < IMAX; i++) {for ( j = 0; j < (JMAX - 1); j++) {(void)printf("%f", matrix[i][j]);}(void)printf("%f\n", matrix[i][JMAX - 1]);}(void)printf("****************************************\n"); }void wrt_vector(void);{(void)printf("*************************************\n");(void)printf("%f", solvec[0]);(void)printf(" %f", solvec[1]);(void)printg(" %f\n", solvec[2]);(void)printf("****************************************\n");}/************************************************************ 测试函数bisec.f的程序, bisec.f 决定一个方程(f中)的解** 可是这个函数确实假设函数-f由两个值支撑. 即在用户给定的终 ** 点之间的解不超过一个 *************************************************************/#include <stdio.h>#include <math.h>main(){void bisec(float init_left_val, float init_right_val);float f(float value):float xleft, xright;char line[100];(void)printf("Please enter an initial left and right value:");(void)fgets(line, sizeof(line), stdin);(void)sscanf(line, "%f %f", &xleft, &xright );(void)bisec(xleft, xright);return(0);}3 数据抽象Fortran 90有一个非常使用的，使用简单的数据抽象能力。
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