我不时地读到Fortran在繁重的计算中比C更快。这是真的吗?我必须承认我几乎不懂Fortran，但是到目前为止我看到的Fortran代码并没有显示出该语言具有C语言所不具备的特性。
如果是真的，请告诉我原因。请不要告诉我什么语言或库适合处理数字，我不打算写一个应用程序或库来做这个，我只是好奇。
当前回答
Fortran有更好的I/O例程，例如隐含的do工具提供了C标准库无法比拟的灵活性。
Fortran编译器直接处理更复杂的 涉及到语法，而且这样的语法不能轻易简化 参数传递形式，C不能有效地实现它。
其他回答
The faster code is not really up to the language, is the compiler so you can see the ms-vb "compiler" that generates bloated, slower and redundant object code that is tied together inside an ".exe", but powerBasic generates too way better code. Object code made by a C and C++ compilers is generated in some phases (at least 2) but by design most Fortran compilers have at least 5 phases including high-level optimizations so by design Fortran will always have the capability to generate highly optimized code. So at the end is the compiler not the language you should ask for, the best compiler i know is the Intel Fortran Compiler because you can get it on LINUX and Windows and you can use VS as the IDE, if you're looking for a cheap tigh compiler you can always relay on OpenWatcom.
更多信息: http://ed-thelen.org/1401Project/1401-IBM-Systems-Journal-FORTRAN.html
一般来说，FORTRAN比C慢。C可以使用硬件级指针，允许程序员手动优化。FORTRAN(在大多数情况下)不能访问硬件内存寻址黑客。(VAX FORTRAN是另一回事。)我从70年代开始断断续续地使用FORTRAN。(真的)。
然而，从90年代开始，FORTRAN已经发展到包括特定的语言结构，可以优化成内在的并行算法，真正可以在多核处理器上运行。例如，自动矢量化允许多个处理器同时处理数据向量中的每个元素。16个处理器——16个元素向量——处理需要1/16的时间。
在C语言中，您必须管理自己的线程并为多处理仔细设计算法，然后使用一堆API调用来确保并行性正确发生。
在FORTRAN中，您只需要为多处理仔细设计算法。编译器和运行时可以为您处理其余的工作。
您可以阅读一些关于高性能Fortran的内容，但是您会发现许多死链接。你最好阅读并行编程(比如OpenMP.org)以及FORTRAN如何支持并行编程。
Fortran速度更快有几个原因。然而，它们的重要性是如此无关紧要，或者可以通过任何方式解决，所以它不应该是重要的。现在使用Fortran的主要原因是维护或扩展遗留应用程序。
PURE and ELEMENTAL keywords on functions. These are functions that have no side effects. This allows optimizations in certain cases where the compiler knows the same function will be called with the same values. Note: GCC implements "pure" as an extension to the language. Other compilers may as well. Inter-module analysis can also perform this optimization but it is difficult. standard set of functions that deal with arrays, not individual elements. Stuff like sin(), log(), sqrt() take arrays instead of scalars. This makes it easier to optimize the routine. Auto-vectorization gives the same benefits in most cases if these functions are inline or builtins Builtin complex type. In theory this could allow the compiler to reorder or eliminate certain instructions in certain cases, but likely you'd see the same benefit with the struct { double re; double im; }; idiom used in C. It makes for faster development though as operators work on complex types in Fortran.
我将Fortran、C和c++的速度与netlib中的经典Levine-Callahan-Dongarra基准进行了比较。使用OpenMP的多语言版本是 http://sites.google.com/site/tprincesite/levine-callahan-dongarra-vectors C语言更丑陋，因为它一开始是自动翻译，加上某些编译器的限制和pragmas插入。 c++就是在适用的地方使用STL模板的C。在我看来，STL在是否能提高可维护性方面好坏参半。
为了了解自动函数内联在多大程度上改进了优化，只需要进行很少的练习，因为示例基于传统的Fortran实践，其中很少依赖内联。
到目前为止使用最广泛的C/ c++编译器缺乏自动向量化，而这些基准测试严重依赖于此。
关于这之前的帖子:在Fortran中使用括号来指示更快或更准确的求值顺序的例子有两个。已知的C编译器没有在不禁用更重要的优化的情况下观察括号的选项。
Fortran有更好的I/O例程，例如隐含的do工具提供了C标准库无法比拟的灵活性。
Fortran编译器直接处理更复杂的 涉及到语法，而且这样的语法不能轻易简化 参数传递形式，C不能有效地实现它。
