最高优先级HPF算法C语言模拟,算法及编程语言 - 声振论坛 - 振动,动力学,声学,信号处理,故障诊断 - Powered by Discuz!...

本文主要是介绍最高优先级HPF算法C语言模拟,算法及编程语言 - 声振论坛 - 振动,动力学,声学,信号处理,故障诊断 - Powered by Discuz!...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?我要加入

e19ed853d3484852efacc2c786c38037.gif

x

4. 高性能的Fortran

与其他科学计算语言或工具相比,Fortran语言在性能上历来是出类拔萃的。因为语言本身专门针对数值计算、矩阵处理等功能进行了优化,大多数Fortran编译器产生的可执行代码在效率上甚至会超过以高效著称的C或C++语言。为了在高性能的并行处理系统(如IBM的“深蓝”和我国的“曙光”)上获得更出色的执行效率,Fortran 95还特意吸收了HPF语言的优点,为Fortran语言增添了若干支持并行计算的语法特征(比如著名的FORALL语句和PURE过程)。

继续改进Fortran语言的计算性能当然也是Fortran 2003的任务之一。一个最明显的例子是,Fortran 2003引入了VOLATILE属性。这个属性类似于C语言或Java语言中的volatile关键字。编写过并发或实时应用的程序员都知道这个含义为“易变”的关键字的价值:在并发系统中,如果没有这个关键字的帮助,我们就必须时刻警惕共享数据的取值是否已被正确刷新。

不过,相对而言,Fortran语言本身的并行计算机制仍不算十分健全。编写并发或实时程序时,Ada语言中的任务(Task)管理和同步(Synchronization)机制,或是Java语言中的多线程同步特性都可以为程序员提供更有力的支持。

实际上,Fortran 95和Fortran 2003陆续引入并行语法的目的之一是消除标准Fortran语言与已经存在并得到广泛应用的各种Fortran语言变种之间的隔阂,允许同一份Fortran代码在不同的语言环境间移植。至少到Fortran 2003为止,标准Fortran语言还没有能力完全替代以HPF为代表的“高性能”Fortran语言变种。仅就适应高性能并行计算环境的能力而言, HPF等Fortran变种也仍有足够的理由继续存在和发展,直到未来某一个大而全的Fortran标准把它们真正统一起来为止。

为了适应现代CPU的时钟精度,Fortran 2003扩展了内部过程SYSTEM_CLOCK的功能,允许其COUNT_RATE参数为INTEGER或REAL类型。

对IEEE浮点数标准(IEEE 754)的完全支持是Fortran 2003在提高计算精确度和规范性方面的又一个努力。在Fortran 2003中,IEEE标准中描述的下溢(Underflow)可以被正确识别和处理,内部模块IEEE_ARITHMETIC中也为此增加了IEEE_SUPPORT_UNDERFLOW_CONTROL、IEEE_GET_UNDERFLOW_MODE、IEEE_SET_UNDERFLOW_MODE等几个相关的内部过程。

另一个可以大幅提升程序执行效率的改进是Fortran 2003新增加的异步I/O机制。也就是说,执行比较耗时的I/O操作时,程序不必阻塞在I/O语句上,可以继续执行后续的指令。这种机制类似于我们用WIN32函数操作磁盘文件时,可以借助FILE_FLAG_OVERLAPPED标记指明I/O操作应异步进行。

基于Fortran 2003,当我们在外部文件的OPEN语句中指明ASYNCHRONOUS=’YES’时,后续拥有ASYNCHRONOUS=’YES’属性的READ或WRITE语句即以异步方式执行。此后,我们可以继续执行其他语句,或使用WAIT语句等待异步I/O执行完毕。

异步I/O是高性能应用软件必备的特性之一。在Fortran 90/95的时代里,为了实现异步I/O功能,不同的开发商总会在自己的Fortran编译器或程序库中以各自不同的方式,增加对异步I/O的支持。Fortran 2003统一异步I/O语法的做法显然有助于Fortran应用的移植和推广。

5. 开放的Fortran

传统意义上的Fortran语言看上去并不那么开放,这恐怕和Fortran语言向来只注重科学计算,而忽视语言通用性的习惯有关。中国的Fortran用户最常抱怨的两件事情是:不同的Fortran编译器连接外部程序(如C语言程序或Matlab程序)的方法不尽相同,不同的Fortran编译器对中文的支持能力也强弱有别。人们迫切希望制定Fortran标准的专家们能体谅到最终用户的苦衷,尽早将Fortran纳入开放、规范的发展轨道。

在开放性方面,Fortran 2003为我们带来的第一个福音是,新标准终于规范了Fortran语言与C语言的连接方式。Fortran 2003提供了一个名为ISO_C_BINDING的内部模块,该模块定义了Fortran与C语言连接时必需的类型常量。引用了ISO_C_BINDING模块后,我们就可以将Fortran变量定义成与C语言数据结构兼容的数据类型:

REAL(C_FLOAT), DIMENSION(100) :: ALPHA

或者利用C_PTR、C_FUNPTR类型与C语言中的指针或函数指针交互操作:

TYPE(C_PTR) :: BETA

IF (.NOT. C_ASSOCIATED(BETA)) THEN

BETA = C_LOC(ALPHA)

END IF

对于下面这样的C语言函数:

int foo(void* buf, int count, int *ret)

它对应的Fortran函数接口是:

INTERFACE

INTEGER (C_INT) FUNCTION foo &

(buf, count, ret), BIND(C, NAME='foo')

USE ISO_C_BINDING

TYPE (C_PTR), VALUE :: buf

INTEGER (C_INT), VALUE :: count

TYPE (C_PTR), VALUE :: ret

END FUNCTION

END INTERFACE

这样,C语言和Fortran语言就可以通过上述接口相互调用。当Fortran语言和C语言之间拥有了统一的连接方式后,Fortran语言与其他语言之间的连接也就不再是困难重重的事了。借助ISO_C_BINDING模块,Fortran语言可以直接(在二进制层面连接)或间接(以C语言为媒介)地与Delphi、C++、Ada、Java、C#等我们常见的通用编程语言交流、沟通。

在国际化方面,Fortran 90已经为Fortran引入了不少国际化支持功能。Fortran 2003则全面支持ISO 10646标准,可以正确处理双字节或四字节的国际字符集。Fortran 2003程序可以通过SELECTED_CHAR_KIND内部过程指明字符数据的编码方式;打开文件时,可以在OPEN语句内利用ENCODING=’UTF-8’或类似的方式指明文件内字符的编码;可以在读写文件时完成ASCII、ISO 10646、UTF-8之间的转换;Fortran 2003代码本身的字符集,以及标识符和字符串常量的长度范围也有所扩充。

另一个和开放性相关的新特性是Fortran 2003对流I/O(Stream Access Input/Output)的支持。作为一种以科学计算为目的的语言,传统的Fortran只提供了读写以记录为单位的外部文件的语法。在单纯的科学计算任务里,这种简单的I/O功能也许可以满足文件读写的需要,但当我们希望Fortran程序和外部应用交换数据的时候,有时就不得不面对如何读取没有固定记录结构的字节流数据的问题了。在Fortran 2003发布以前,我们只能通过编译器提供的扩展功能解决问题。现在,我们可以用标准的方式,在Fortran语言中随机访问外部文件的字节数据。应当说,直到Fortran 2003,Fortran语言才拥有了与C语言的I/O库大致相仿的I/O功能,才在I/O领域具备了通用语言的基本特征。

当我们在C语言中通过main函数的argc和argv参数获取命令行参数的时候,也许我们不会想到,在传统的Fortran语言中,要完成类似的任务,Fortran用户也必须求助于编译器提供的扩展功能。Fortran 2003显著增强了Fortran语言与外部环境的沟通能力。新引入的内部模块ISO_FORTRAN_ENV拥有INPUT_UNIT、OUTPUT_UNIT、ERROR_UNIT这一组对应于标准输入输出的常量(相当于C语言里的stdin、stdout和stderr),拥有GET_COMMAND、GET_COMMAND_ARGUMENT等获取命令行指令,以及GET_ENVIRONMENT_VARIABLE等访问环境变量或系统参数的内部过程。这些都是Fortran语言走向开放的重要标志。

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62500a1b0100n5eq.html

这篇关于最高优先级HPF算法C语言模拟,算法及编程语言 - 声振论坛 - 振动,动力学,声学,信号处理,故障诊断 - Powered by Discuz!...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/174312

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

usaco 1.2 Transformations(模拟)

我的做法就是一个一个情况枚举出来 注意计算公式: ( 变换后的矩阵记为C) 顺时针旋转90°:C[i] [j]=A[n-j-1] [i] (旋转180°和270° 可以多转几个九十度来推) 对称:C[i] [n-j-1]=A[i] [j] 代码有点长 。。。 /*ID: who jayLANG: C++TASK: transform*/#include<

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验