fortran2008数组操作-2
在 Fortran 2008 中,矩阵和数组的乘法可以通过内置的数组操作和函数来实现。Fortran 提供了多种方式来执行矩阵乘法,包括逐元素乘法和矩阵-矩阵乘法。以下是一些常见的操作:
1. 逐元素乘法
逐元素乘法是指两个矩阵或数组的对应元素相乘。这在 Fortran 中非常直观,可以直接使用 * 运算符。
示例代码
program elementwise_multiply
implicit none
real, dimension(2, 3) :: A, B, C
! 初始化矩阵 A 和 B
A = reshape([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [2, 3])
B = reshape([7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0], [2, 3])
! 逐元素乘法
C = A * B
! 输出结果矩阵 C
print *, "Elementwise multiplication result:"
print *, C
end program elementwise_multiply
2. 矩阵-矩阵乘法
矩阵-矩阵乘法是指两个矩阵的线性代数乘法。Fortran 2008 提供了 matmul 内置函数来执行矩阵乘法。
示例代码
program matrix_multiply
implicit none
real, dimension(2, 3) :: A
real, dimension(3, 2) :: B
real, dimension(2, 2) :: C
! 初始化矩阵 A 和 B
A = reshape([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [2, 3])
B = reshape([7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0], [3, 2])
! 矩阵乘法
C = matmul(A, B)
! 输出结果矩阵 C
print *, "Matrix multiplication result:"
print *, C
end program matrix_multiply
3. 矩阵-向量乘法
矩阵-向量乘法是指一个矩阵与一个向量的线性代数乘法。Fortran 2008 也支持这种操作。
示例代码
program matrix_vector_multiply
implicit none
real, dimension(2, 3) :: A
real, dimension(3) :: x
real, dimension(2) :: y
! 初始化矩阵 A 和向量 x
A = reshape([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [2, 3])
x = [7.0, 8.0, 9.0]
! 矩阵-向量乘法
y = matmul(A, x)
! 输出结果向量 y
print *, "Matrix-vector multiplication result:"
print *, y
end program matrix_vector_multiply
4. 使用 BLAS 进行矩阵乘法
虽然 Fortran 2008 提供了 matmul 函数,但在某些情况下,使用 BLAS 库可以提供更高的性能。BLAS 提供了 sgemm 函数用于矩阵乘法。
示例代码
program blas_matrix_multiply
implicit none
integer, parameter :: m = 2, n = 3, k = 2
real, dimension(m, k) :: A
real, dimension(k, n) :: B
real, dimension(m, n) :: C
! 初始化矩阵 A 和 B
A = reshape([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [m, k])
B = reshape([5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0], [k, n])
! 调用 BLAS 的 sgemm 函数
call sgemm('N', 'N', m, n, k, 1.0, A, m, B, k, 0.0, C, m)
! 输出结果矩阵 C
print *, "Matrix multiplication result using BLAS:"
print *, C
end program blas_matrix_multiply
编译和运行
将上述代码保存为 .f90 文件,然后使用以下命令编译和运行:
如果使用 BLAS,需要链接 BLAS 库:
总结
Fortran 2008 提供了多种方式来执行矩阵和数组的乘法:
- 逐元素乘法:直接使用 * 运算符。
- 矩阵-矩阵乘法:使用 matmul 函数。
- 矩阵-向量乘法:使用 matmul 函数。
- 高性能矩阵乘法:使用 BLAS 库的 sgemm 函数。
通过这些方法,你可以高效地处理矩阵和数组的乘法操作。