小弟最近正在研究数值演算法 顺利的话，希望能将程式回馈给LAPACK 在此之前我主要进行C/C++/Python的程式设计 Fortran是我在研究数值演算法的同时，顺带一起学的 我的分析以 Fortran 90 为主，并且遵循 LAPACK 设计守则 比较对象包含C/C++/Python 最大的优点，就是多维资料及定址 real, intent(in) :: A(LDA, *) 可以轻松的使用 A(i, j) 来定址资料 在Fortron 90 甚至可以进行向量版本的计算 例如 y(1:n) = a * x(1:n) + y(1:n) 只要加入 -mavx2 或是 -mavx512f 就能轻松编译出使用SIMD指令集的程式 https://godbolt.org/z/EPxsPsdoW numpy 虽然也有支持 a[1:m, 1:n] 这样的定址模式 但我们很难期待它有高效能 C/C++ 对应同样的资料结构，就必须写 A[j*lda + i]，非常的不方便 一不小心弄错i, j，程式就会出错 需要多写一层回圈也会影响程式的阅读性 这个独特的优点直接压过所有的缺点，使得它成为设计数值程式的首选 其语法与matlab, numpy类似 却有C/C++的速度 如果是作为数值演算法的使用者，那麽numpy/scipy/matlab等都是好选择 但如果是要作为数值演算法的实作者，fortran的效能还是上述语言无法取代的 可惜的是Fortran让人恼人的缺点也不少 1. 无法内嵌组合语言 高效能需求的矩阵乘法函式库BLAS，效能好的都已经改用C+组合语言来撰写 毕竟编译器能提供的帮助有限，少数的地方我们还是希望能精准的控制组合语言的输出 一个算是重视效能的语言却禁止结合组合语言，我觉得其决策弊大於利 （官方说法是Fortran的设计初衷就是不绑定机器） 连rust都能使用assembly intrinsics了 对於习惯使用intrinsics来加速的我来说，这个禁令非常的绑手绑脚 2. 缺乏标准测试环境 作为软体工程师，我的开发习惯从设立一个测试环境开始 不论是测试自己对语法的熟悉度、函式库使用起来是否正确 或是一些用来验证开发中程式内部结构的程式，都非常的好用 我一开始是从fortran维基上找 https://fortranwiki.org/fortran/show/Unit+testing+frameworks 我不知道别人实测的心得如何 我自己是觉得相当难以上手 所以我早期的测试程式是帮fortran写c header file後 再以google test来进行测试 後来乾脆自己开发一个与cmake结合的版本： https://github.com/dryman/fortran_unit_test 它符合多数程式语言在写测试时的习惯 也就是一个测试就是一个function 然後测试环境会依序测试每个function是否正确执行 3. 与主流程式语言不同的语意 例如不能使用 IF (A .and. B) ，在 A 为非的时候不执行 B (no short circuit) 不能使用 X = A ? B : C; 这种在一般CPU都有特殊的优化组语 (conditional move) 不过fortran 2023就真的可以写 value = ( a > 0.0 ? a : 0.0) 4. 与 C 的程式作连结时，字串处理的问题 在我撰写CMake/Ctest for fortran时，最让我苦恼的问题是处理字串 在 C 当中，我们使用int argc, char** argv来传递arguments 然而在fortran当中，要将char**转成fortran容易处理的资料，却相当痛苦 最简单的选项，是将其变为array of size-1 array, each contain a character 但是这样的资料却又没办法丢给其他的fortran字串处理程式 例如ctest其实支援传递parameterized arguments ./my_test test_fn 50 100 50 和 100 会被当作 5, 1 我最後的解法是把C stdlib的atoi搬进fortran来使用 这问题在fortran 2023似乎也能解决： US 09 会增加 call c_f_strpointer 5. 变数宣告必需要在程式开头 这点也是对开发相当冗余的设计 不过看起来没有机会改善 :( 写了这麽多，对缺点的抱怨多过优点 不过实际上我是真的蛮感激fortran 90的语法对开发数值程式的帮助 要在其他语言上开发相同的功能，其实更加不容易 以上就是我的心得，也欢迎对程式语言及数值程式有兴趣的朋友分享想法 --

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