FORTRAN_77,_C,_C++_和_FORTRAN_90_的比较.doc

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*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 endif 20 continue 10 continue end*完成一个输入矩阵的低级分解的子过程 *234567 subroutine triang(matrix, n) integer i, j, k, n real matrix(n, n + 1), pivot, pcelem do 10, j = 1, n pivot = matrix(j,j) do 20, k = j + 1, n + 1 matrix(j,k) = matrix(j,k) / pivot20 continue do 30, i = j + 1, n pcelem = matrix(i,j) do 40, k = j + 1, n + 1 matrix(i,k) = matrix(i,k) - pcelem * matrix(j,k)40 continue30continue end* 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 *234567 subroutine back(solvec, matrix, n) integer n real solvec(n), matrix(n, n + 1), sum solvec(n) = matrix(n, n + 1) do 10, i = n -1, 1, -1 sum = 0.0 do 20, j = i + 1, n sum = sum + matrix(i, j) * solvec(j)20 continue solvec(i) = matrix(i, n + 1) - sum10 continue end* 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*234567 program testbs real xleft, xright real f external f write(*,*) please enter an initial left and right value: read(*,*) xleft, xright call 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 #define imax 3#define jmax 4float matriximaxjmax = -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 solvecimax = 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 = matrixjj;for ( i = (j + 1); i imax; i+) if ( maxval matrixij ) maxval = matrixij;for( k = 0; k = imax; k+) tempval = matrixik;matrixik = matrixjk;matrixjk = 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 = matrixjj; for ( k = ( j + 1 ); k = imax; k+) matrixjk = matrixjk / pivot; for ( i = ( j + 1 ); i imax; i+) pcelem = matrixij; for ( k = ( j + 1 ); k -1; i-) sum = 0.0; for ( j = (i + 1); j imax; j+) sum = sum + matrixij * solvecj; solveci = matrixiimax - 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, matrixij); (void)printf(%fn, matrixijmax - 1); (void)printf(*n);void wrt_vector(void);(void)printf(*n);(void)printf(%f, solvec0);(void)printf( %f, solvec1);(void)printg( %fn, solvec2);(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 #include main()void bisec(float init_left_val, float init_right_val);float f(float value):float xleft, xright;char line100;(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。 c +作为面向对象程序设计的一个重要部分，也有很出色的数据抽象能力. 对于计算科学来说, 很多好处可以从数