Fortranの解説

開発背景と歴史
Fortranの長所
Fortranの短所
Fortranのサンプルコード：行列式の計算

開発背景と歴史

Fortran（Formula Translation）は、1950年代初頭に開発されたプログラミング言語で、科学技術計算や数値解析の分野において、現在も使用され続けています。
Fortranは1957年にIBMのジョン・バッカス（John Backus）率いるチームによって、科学技術計算や数値解析を効率的に行う目的で開発されました。
当時のプログラムは機械語やアセンブリ言語で書かれていたため、計算プログラムの記述には膨大な作業が必要でした。Fortranの登場によって、
こうした手間を省き、科学技術者が効率よく計算処理を行えるようになりました。

1957年の初版リリース（Fortran I）以降、FortranはFortran 77、Fortran 90、Fortran 2003、Fortran 2008、Fortran 2018といったバージョンを重ね、
現代でも科学技術計算分野で使用されています。Fortran 90以降は構造化プログラミングやオブジェクト指向プログラミングの要素も取り入れられ、柔軟なプログラム設計が可能です。

Fortranの長所

高速な計算性能: Fortranは数値計算に特化して設計されているため、特にベクトルや行列操作、科学技術計算で他の言語よりも速い計算が可能です。
C++やCと比較しても、最適化された処理が多く、特に大規模な数値演算に強みがあります。
長い歴史と豊富なライブラリ: 科学技術計算に特化した多くのライブラリや関数が提供されています。これにより、既存のコード資産を活用して効率的に計算を進められます。
優れた互換性と移植性: Fortranは旧バージョンとの互換性が重視されており、多くのプラットフォームに対応可能です。
科学技術者やエンジニアに親しみやすい: Fortranは数式や行列操作を表現しやすく、特に科学技術分野でのシミュレーションやモデル構築に適しています。

Fortranの短所

汎用性の低さ: Fortranは科学技術計算以外の用途には適していません。特に、GUI開発やWebアプリケーションには他の言語の方が適しています。
学習コストと理解しづらさ: Fortranは特定の分野に特化しているため、他のモダンな言語に比べて学習が難しく感じられることもあります。
限定的なエコシステム: Fortranのエコシステムは科学技術計算に特化しており、データサイエンスやWeb開発などの分野ではPythonやJavaScriptに依存する傾向があります。
並列計算やマルチコア対応の複雑さ: 高性能計算には外部ライブラリやGPU対応が必要で、現代のビッグデータ処理には少しハードルがある場合もあります。

Fortranのサンプルコード：行列式の計算

以下はFortranで行列式を計算するサンプルコードです。これは小さな n × n 行列の行列式を再帰的に展開して計算するプログラムです。

program main
    implicit none
    real(8), allocatable :: matrix(:,:)
    integer :: n, i, j

    ! 行列のサイズを設定
    n = 3
    allocate(matrix(n, n))

    ! 行列の要素を設定
    matrix = reshape([ &
        2.0_8, 1.0_8, 3.0_8, &
        4.0_8, 2.0_8, 1.0_8, &
        1.0_8, 5.0_8, 2.0_8], &
        shape(matrix))

    ! 行列を表示
    print *, "Input matrix:"
    do i = 1, n
        print *, (matrix(i, j), j=1, n)
    end do

    ! 行列式を計算して出力
    print *, "Determinant:", determinant(matrix)

    ! メモリ解放
    deallocate(matrix)
end program main

!=============================
! 行列式を計算する関数
!=============================
recursive function determinant(matrix) result(det)
    implicit none
    real(8), intent(in) :: matrix(:,:)
    real(8) :: det
    integer :: n, i, sign
    real(8), allocatable :: submatrix(:,:)

    n = size(matrix, 1)

    ! 1x1の行列の場合、要素そのものが行列式
    if (n == 1) then
        det = matrix(1,1)
    else
        det = 0.0_8
        allocate(submatrix(n-1, n-1))

        ! 第1行でLaplace展開
        do i = 1, n
            call get_submatrix(matrix, submatrix, 1, i)
            sign = (-1) ** (1 + i)  ! 交代符号
            det = det + sign * matrix(1, i) * determinant(submatrix)
        end do

        deallocate(submatrix)
    end if
end function determinant

!=============================
! 指定された行と列を削除して小行列を作成するサブルーチン
!=============================
subroutine get_submatrix(matrix, submatrix, row, col)
    implicit none
    real(8), intent(in) :: matrix(:,:)
    real(8), intent(out) :: submatrix(:,:)
    integer, intent(in) :: row, col
    integer :: n, i, j, subi, subj

    n = size(matrix, 1)
    subi = 0
    do i = 1, n
        if (i == row) cycle
        subi = subi + 1
        subj = 0
        do j = 1, n
            if (j == col) cycle
            subj = subj + 1
            submatrix(subi, subj) = matrix(i, j)
        end do
    end do
end subroutine get_submatrix

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