[转载]Fortran 77, C, C++ 和 Fortran 90 的比较

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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 -- 1.2

1 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*

*****************************************************************

*234567

PROGRAM testg

INTEGER IMAX, JMAX

PARAMETER (IMAX = 3, JMAX = 4)

REAL matrix(IMAX, JMAX)

REAL matrix(IMAX)

INTEGER i, j, n

DATA ( ( 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 = IMAX

write(*,*) \"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 *

******************************************************************** *234567

SUBROUTINE pivot(matrix, n)

INTEGER i, j, k, n

REAL matrix(n, n + 1), maxval, tempval

do 10, j = 1, n

maxval = matrix(j,j)

do 20, i = j + 1, n

if (maxval .lt. matrix(i,j)) then

maxval = matrix(i,j)

do 30, k = 1, n + 1

tempval = matrix(i,k)

matrix(i,k) = matrix(j, k)

matrix(j,k) = tempval

30continue