Fortran

FORTRAN (FORmula TRANslation) wurde in den 1950er Jahren von einem Team bei IBM unter der Leitung von John W. Backus entwickelt. Die Sprache war die erste Hochsprache, die speziell für wissenschaftliche und technische Berechnungen konzipiert wurde. Zuvor wurden Computerprogramme meist in Assembler oder Maschinensprache geschrieben, was sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig war. FORTRAN ermöglichte es, mathematische Formeln und Gleichungen in einer für Menschen leichter verständlichen Weise zu schreiben, die dann vom Compiler in Maschinencode übersetzt wurde.

Die Entwicklung von FORTRAN war ein bedeutender Schritt in der Geschichte der Informatik. John W. Backus und sein Team erkannten die Notwendigkeit einer effizienteren Methode zur Programmierung von Computern, insbesondere für numerische Berechnungen, die in Wissenschaft und Technik entscheidend sind. Das Ziel war es, eine Sprache zu schaffen, die es Wissenschaftlern und Ingenieuren ermöglichen würde, ihre Berechnungen in einer syntaktisch einfacheren und verständlicheren Form zu formulieren.

Die Motivation hinter FORTRAN war klar: Es sollte die Lücke zwischen den Bedürfnissen der wissenschaftlichen Gemeinschaft und den technischen Einschränkungen der frühen Computer schließen. Mit der Fähigkeit, komplexe mathematische Formeln in einfacheren Ausdrücken zu kodieren, erleichterte FORTRAN die Lösung wissenschaftlicher und technischer Probleme erheblich. Diese Effizienz führte zu seiner weit verbreiteten Akzeptanz in den folgenden Jahrzehnten.

Warum FORTRAN relevant bleibt

Trotz der Entwicklung moderner Programmiersprachen bleibt FORTRAN bis heute relevant, insbesondere in wissenschaftlichen und technischen Bereichen. Einer der Hauptgründe dafür ist die Effizienz der Sprache bei numerischen Berechnungen. FORTRAN-Compiler sind extrem optimiert und auf Hochleistungsrechnen (HPC) ausgelegt, was es zu einer bevorzugten Wahl in Bereichen wie numerische Simulationen, Wettervorhersagen und Strömungsmechanik macht.

In der modernen Welt konkurriert FORTRAN mit Sprachen wie Python, C++ und MATLAB, die ebenfalls in wissenschaftlichen Bereichen weit verbreitet sind. Dennoch hat FORTRAN einen entscheidenden Vorteil: Seine historische Verankerung und die enorme Menge an vorhandener Codebasis und Bibliotheken, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden. Viele dieser Codes sind in kritischen Bereichen der Wissenschaft und Technik immer noch unverzichtbar.

Während neuere Programmiersprachen oft aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit bevorzugt werden, übertrifft FORTRAN diese oft in Sachen Geschwindigkeit und Effizienz, insbesondere bei großen numerischen Berechnungen. Dies ist der Grund, warum viele Forscher und Ingenieure weiterhin auf FORTRAN zurückgreifen, um rechenintensive Probleme zu lösen, die eine hohe Präzision und Leistung erfordern.

Die Evolution von FORTRAN

FORTRAN I bis IV

Die erste Version von FORTRAN, bekannt als FORTRAN I, wurde 1957 veröffentlicht und richtete sich an Ingenieure und Wissenschaftler, die komplexe mathematische Berechnungen durchführen mussten. Die Hauptidee hinter FORTRAN I war es, eine effizientere und weniger fehleranfällige Alternative zur Assemblerprogrammierung zu bieten. Einige der technischen Details von FORTRAN I umfassten die Unterstützung für einfache Schleifen, bedingte Anweisungen und mathematische Operationen. Eines der bemerkenswertesten Merkmale von FORTRAN I war sein Compiler, der Code auf eine Weise optimierte, die damals revolutionär war.

Mit FORTRAN II, das 1958 eingeführt wurde, wurden einige der Schwächen von FORTRAN I behoben. Die neue Version ermöglichte es den Programmierern, Unterprogramme zu schreiben, was die Modularität und Wiederverwendbarkeit des Codes erhöhte. FORTRAN III, das nur intern bei IBM verwendet wurde, experimentierte mit der Einführung von Assembleranweisungen in den FORTRAN-Code, wurde jedoch nie kommerziell veröffentlicht.

FORTRAN IV, das 1962 erschien, war ein großer Fortschritt in Bezug auf Standardisierung und Portabilität. Es führte wichtige Konzepte wie den Datentyp LOGICAL und die IF-THEN-ELSE-Strukturen ein, die die Sprache leistungsfähiger und flexibler machten. Die Einführung dieser Standards ermöglichte es, FORTRAN-Code auf verschiedenen Plattformen mit minimalen Anpassungen auszuführen, was zu seiner weiten Verbreitung beitrug.

FORTRAN 77

FORTRAN 77 markierte einen Wendepunkt in der Entwicklung der Sprache. Diese Version führte neue Programmierkonzepte ein, darunter die strukturierte Programmierung, die es ermöglichte, Programme übersichtlicher und leichter wartbar zu gestalten. Mit der Einführung der DO-Schleifen und BLOCK IF-Anweisungen wurde die Handhabung von Schleifen und Bedingungen erheblich vereinfacht. FORTRAN 77 unterstützte auch Zeichenkettenverarbeitung, ein Merkmal, das in den vorherigen Versionen fehlte.

Eine der wichtigsten Errungenschaften von FORTRAN 77 war die Standardisierung. Diese Version wurde zur Grundlage für den internationalen Standard für FORTRAN, was die Portabilität und Kompatibilität der Programme weiter verbesserte. Dies half, die Verwendung von FORTRAN in Wissenschaft und Industrie zu festigen, und trug zur Verbreitung von FORTRAN-Compilern bei.

FORTRAN 90 und 95

FORTRAN 90 brachte wesentliche Neuerungen in die Sprache ein und bereitete den Weg für moderne Programmierparadigmen. Eine der wichtigsten Verbesserungen war die Einführung von Modularität. Mit der Fähigkeit, Module zu erstellen, konnten Programmierer nun größere und komplexere Programme erstellen, die übersichtlicher und wartbarer waren. Darüber hinaus unterstützte FORTRAN 90 rekursive Funktionen, was die Flexibilität in der Programmgestaltung erweiterte.

Ein weiterer bedeutender Fortschritt war die Einführung dynamischer Arrays, die es ermöglichten, Arrays zur Laufzeit zu definieren, anstatt ihre Größe zur Kompilierzeit festzulegen. Dies ermöglichte es, Programme zu schreiben, die Speicher effizienter nutzen konnten. FORTRAN 90 führte auch die elementare Form der objektorientierten Programmierung ein, obwohl diese in späteren Versionen weiter ausgebaut wurde.

FORTRAN 95 baute auf diesen Fortschritten auf und fügte weitere Verbesserungen hinzu. Diese Version standardisierte einige der optionalen Funktionen von FORTRAN 90 und optimierte die Leistung von Programmen. Eine bemerkenswerte Ergänzung war die Unterstützung für parallele Programmierung mit FORALL-Schleifen, die in Hochleistungsrechenanwendungen nützlich waren.

FORTRAN 2003 und 2008

FORTRAN 2003 war ein bedeutendes Update, das die Sprache auf moderne Programmieranforderungen ausrichtete. Eine der wichtigsten Erweiterungen war die vollständige Unterstützung der objektorientierten Programmierung, einschließlich Vererbung und Polymorphie. Dies ermöglichte es den Entwicklern, komplexere und strukturierte Software zu erstellen, was insbesondere in der Wissenschaft und im Ingenieurwesen von Vorteil war.

Ein weiteres großes Feature von FORTRAN 2003 war die Einführung von Erweiterungen für parallele Programmierung, einschließlich der Unterstützung von Coarrays, einer Datenstruktur, die für die parallele Programmierung nützlich ist. Diese Erweiterungen machten FORTRAN zu einer leistungsfähigen Wahl für Hochleistungsrechnen.

FORTRAN 2008 baute auf diesen Konzepten auf und fügte weitere fortgeschrittene Konzepte hinzu, wie asynchrone Ein- und Ausgabe (I/O) sowie Submodule, die die Modularität und Organisation von Programmen weiter verbesserten. Asynchrone I/O ermöglichte es Programmen, effizienter mit großen Datenmengen zu arbeiten, ohne durch langsame I/O-Vorgänge blockiert zu werden.

FORTRAN 2018

Die neueste Version, FORTRAN 2018, brachte einige wichtige Aktualisierungen, um die Sprache an die Anforderungen moderner Rechenumgebungen anzupassen. Ein Schwerpunkt lag auf der Weiterentwicklung der Parallelisierung und der Unterstützung für Multithreading, die in Hochleistungsrechenumgebungen von entscheidender Bedeutung sind. FORTRAN 2018 führte die Möglichkeit ein, parallele Programme effizienter zu schreiben und auszuwerten, indem es die Unterstützung für Coarrays und parallele Schleifen weiter ausbaute.

Zusätzlich zu diesen Entwicklungen beinhaltete FORTRAN 2018 Verbesserungen für die Interoperabilität mit anderen Sprachen wie C und Python, was es ermöglicht, FORTRAN-Code in modernen wissenschaftlichen Workflows zu integrieren. Diese Anpassungen haben dazu beigetragen, FORTRAN auch in modernen, heterogenen Rechenumgebungen relevant zu halten.

Architektur von FORTRAN

Grundlagen der Syntax

Die Syntax von FORTRAN ist darauf ausgelegt, mathematische Berechnungen und wissenschaftliche Anwendungen zu erleichtern. Die grundlegenden Syntaxelemente von FORTRAN umfassen einfache, aber leistungsfähige Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen, die für numerische Berechnungen optimiert sind.

Datentypen:

FORTRAN unterstützt eine Reihe von grundlegenden Datentypen wie:

• INTEGER: Für ganzzahlige Werte
• REAL: Für Gleitkommazahlen
• COMPLEX: Für komplexe Zahlen
• CHARACTER: Für Zeichen und Zeichenketten
• LOGICAL: Für Wahrheitswerte (wahr oder falsch)

Zum Beispiel könnte eine Variablenzuweisung wie folgt aussehen:

\( \text{INTEGER :: i} \)
\( \text{REAL :: x} \)
\( \text{LOGICAL :: isTrue} \)

Kontrollstrukturen:

FORTRAN bietet Standard-Kontrollstrukturen, die in den meisten modernen Programmiersprachen zu finden sind:

• IF-ELSE-Konstrukte: Bedingte Anweisungen
• DO-Schleifen: Zum Iterieren über Blöcke von Code
• SELECT CASE: Ein Mehrfachauswahlkonstrukt

Zum Beispiel eine IF-ELSE-Struktur:

\( \text{IF (i > 10) THEN} \)
\( \text{ x = 2.5} \)
\( \text{ELSE} \)
\( \text{ x = 1.0} \)
\( \text{END IF} \)

Schleifen:

Die DO-Schleife ist die am häufigsten verwendete Schleifenstruktur in FORTRAN. Sie ermöglicht das Wiederholen von Anweisungen eine feste Anzahl von Malen:

\( \text{DO i = 1, 10} \)
\( \text{ x = x + i} \)
\( \text{END DO} \)

Vergleich der Syntax mit moderneren Programmiersprachen:

Im Vergleich zu moderneren Programmiersprachen wie Python oder C++ hat FORTRAN eine weniger flexible, aber sehr leistungsfähige Syntax, die stark auf numerische Effizienz und Lesbarkeit optimiert ist. Während FORTRAN auf die Arbeit mit Arrays und Schleifen spezialisiert ist, bieten moderne Sprachen wie Python fortschrittlichere Bibliotheken und Abstraktionen, die komplexe Berechnungen vereinfachen können, aber oft auf Kosten der Leistung.

Stärken und Schwächen von FORTRAN

Effizienz in numerischen Berechnungen:

Eine der größten Stärken von FORTRAN ist seine Effizienz bei numerischen Berechnungen. FORTRAN wurde speziell entwickelt, um mit großen Datenmengen und numerisch intensiven Anwendungen wie Wettervorhersagen, Strömungssimulationen und atomaren Berechnungen umzugehen. Die Sprache ist darauf optimiert, Rechenzeit und Speicherplatz effizient zu nutzen, insbesondere durch die Verwendung von hochoptimierten Compilern.

Zum Beispiel ist die Arbeit mit Arrays in FORTRAN besonders effizient, da die Sprache von Anfang an dafür ausgelegt wurde, diese Struktur zu handhaben. Eine einfache Zuweisung über ein ganzes Array könnte wie folgt aussehen:

\( \text{A(:) = B(:) + C(:)} \)

Diese Direktheit führt zu einer signifikanten Leistungssteigerung in großen numerischen Berechnungen.

Mängel in der Handhabung von moderneren Softwareentwicklungsparadigmen:

Obwohl FORTRAN in der numerischen Welt stark ist, weist es Schwächen auf, wenn es um moderne Softwareentwicklungsparadigmen geht. Aspekte wie funktionale Programmierung, erweiterte Objektorientierung und dynamische Speicherverwaltung sind in moderneren Sprachen wie Python, C++ oder Java besser entwickelt.

Ein weiteres Problem ist die mangelnde Flexibilität in Bezug auf Datenstrukturen und Algorithmen, die für die heutige Softwareentwicklung entscheidend sind. FORTRAN kann bei komplexen Projekten schwerfällig sein, insbesondere wenn diese erweiterte Funktionen erfordern, die nicht explizit für numerische Berechnungen vorgesehen sind.

Compiler und plattformübergreifende Kompatibilität

Überblick über FORTRAN-Compiler und Plattformunterstützung:

Es gibt eine Reihe von FORTRAN-Compilern, die auf verschiedenen Plattformen zur Verfügung stehen, darunter:

• GNU Fortran (gfortran): Der am weitesten verbreitete Open-Source-Compiler, der Teil des GNU Compiler Collection (GCC) ist.
• Intel Fortran Compiler (ifort): Ein sehr leistungsstarker Compiler, der besonders für Hochleistungsrechnen optimiert ist.
• NAG Fortran Compiler: Bekannt für seine strikte Einhaltung der Standards und umfangreiche Fehlerüberprüfung.

FORTRAN wird auf den meisten Betriebssystemen unterstützt, darunter Linux, Windows und macOS, was es ideal für wissenschaftliche Anwendungen macht, die plattformübergreifend laufen müssen.

Rolle von FORTRAN in der Hochleistungsrechnerei (HPC):

FORTRAN spielt nach wie vor eine Schlüsselrolle in der Hochleistungsrechnerei (HPC). Viele der weltweit leistungsstärksten Supercomputer verwenden FORTRAN-basierte Anwendungen zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme, wie etwa Simulationen in der Astrophysik oder Klimaforschung.

Die Fähigkeit von FORTRAN, mit großen Arrays und parallelen Berechnungen effizient umzugehen, ist eine der Hauptgründe für seine anhaltende Relevanz in diesem Bereich. Mit Unterstützung für parallele Programmierparadigmen wie MPI (Message Passing Interface) und OpenMP kann FORTRAN für die Verteilung von Berechnungen auf mehrere Prozessoren optimiert werden, was die Leistung in HPC-Umgebungen weiter steigert.

Anwendungsbereiche von FORTRAN

Wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen

FORTRAN ist seit Jahrzehnten die bevorzugte Programmiersprache für wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen. In der Astrophysik, Meteorologie und Chemie spielt FORTRAN eine entscheidende Rolle, da es in der Lage ist, numerisch intensive Berechnungen mit hoher Präzision und Effizienz durchzuführen.

Einsatz in der Astrophysik:

In der Astrophysik wird FORTRAN häufig verwendet, um komplexe Simulationen von Galaxien, Sternentwicklungen und kosmischen Ereignissen durchzuführen. Die enormen Datenmengen und die Rechenkomplexität, die bei diesen Simulationen erforderlich sind, machen FORTRAN zu einer bevorzugten Wahl. FORTRANs Fähigkeit, präzise mit Gleitkommazahlen umzugehen, ist ein wesentlicher Faktor für seine anhaltende Verwendung in dieser Disziplin.

Beispielsweise wird FORTRAN in hydrodynamischen Simulationen verwendet, um die Bewegung von Gasen und Flüssigkeiten in astronomischen Umgebungen zu modellieren. Dies erfordert umfangreiche Berechnungen über große räumliche und zeitliche Skalen, die mit den numerischen Fähigkeiten von FORTRAN effizient umgesetzt werden können.

Meteorologie:

In der Meteorologie ist FORTRAN für die numerische Wettervorhersage von entscheidender Bedeutung. Modelle, die das Wetter simulieren, basieren auf partiellen Differentialgleichungen, die über große geografische Bereiche und Zeiträume hinweg gelöst werden müssen. FORTRAN ermöglicht eine präzise und schnelle Verarbeitung dieser Modelle, was es Meteorologen ermöglicht, Vorhersagen für Tage oder sogar Wochen im Voraus zu treffen.

Numerische Wettermodelle wie das WRF-Modell (Weather Research and Forecasting) sind oft in FORTRAN geschrieben, um die Berechnungsgeschwindigkeit und die Genauigkeit der Simulationen zu maximieren. Hier wird die Fähigkeit von FORTRAN, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, besonders deutlich.

Chemie:

In der Chemie wird FORTRAN häufig für die Quantenchemie und molekulare Simulationen verwendet. Programme wie Gaussian und GAMESS, die für die Berechnung der elektronischen Struktur von Molekülen entwickelt wurden, sind in FORTRAN geschrieben. Diese Programme führen extrem rechenintensive Berechnungen durch, um chemische Eigenschaften und Reaktionen zu simulieren, wobei die Präzision von FORTRAN eine entscheidende Rolle spielt.

Ingenieurwesen und Finite-Elemente-Analyse

Im Ingenieurwesen ist FORTRAN nach wie vor eine der bevorzugten Programmiersprachen, insbesondere in der Finite-Elemente-Analyse (FEA), die zur Lösung komplexer Probleme in Bereichen wie Strukturanalyse, Wärmetransport und Strömungsmechanik verwendet wird.

Einsatz in der Finite-Elemente-Analyse (FEA):

FEA ist eine numerische Methode, um Probleme der Festkörpermechanik, der Wärmeübertragung und der Fluiddynamik zu lösen. FORTRAN bietet eine exzellente Leistung in der FEA, da es große Matrizen effizient verarbeiten und die komplexen Berechnungen, die für die Lösung der zugrunde liegenden Differentialgleichungen erforderlich sind, schnell durchführen kann.

Softwarepakete wie ANSYS und Abaqus, die in der FEA verwendet werden, basieren häufig auf FORTRAN-Code oder verwenden FORTRAN-Bibliotheken, um numerische Lösungen zu berechnen. In der Strukturanalyse wird FORTRAN verwendet, um die Belastungen und Spannungen in Gebäuden, Brücken und anderen Konstruktionen zu simulieren, was Ingenieuren hilft, sicherere und effizientere Designs zu erstellen.

Hochleistungsrechnen (HPC)

FORTRANs Rolle in Supercomputing und parallelen Berechnungen:

Im Bereich des Hochleistungsrechnens (HPC) hat FORTRAN eine langjährige Geschichte und spielt nach wie vor eine Schlüsselrolle in der Supercomputing-Welt. Viele der weltweit leistungsstärksten Supercomputer führen FORTRAN-basierte Anwendungen aus, um Simulationen in Bereichen wie Klimaforschung, Erdbebenmodellierung und Nuklearforschung zu bewältigen.

Die Fähigkeit von FORTRAN, parallelisierte Berechnungen effizient zu verwalten, ist besonders wichtig in der HPC-Welt. Parallelisierungsmethoden wie MPI (Message Passing Interface) und OpenMP sind nahtlos in FORTRAN integriert und ermöglichen es, große Datenmengen auf mehrere Prozessoren zu verteilen und die Rechenzeiten drastisch zu reduzieren.

Optimierungsmöglichkeiten für moderne HPC-Architekturen:

Moderne HPC-Architekturen bestehen aus Tausenden oder Millionen von Prozessorkernen, und FORTRAN ist für die Nutzung dieser Ressourcen gut gerüstet. Durch den Einsatz von Coarrays, einem Parallelisierungsmechanismus, kann FORTRAN die Berechnungen auf verschiedene Kerne verteilen und die Leistung maximieren.

Ein Beispiel für die Nutzung von FORTRAN in der Klimaforschung ist das Community Earth System Model (CESM), das auf Supercomputern ausgeführt wird, um langfristige Klimasimulationen durchzuführen. Diese Berechnungen erfordern die Verwendung von fortschrittlichen Parallelisierungsstrategien, die in FORTRAN optimal implementiert sind.

Vergleich mit modernen Sprachen (Python, C++)

Obwohl FORTRAN bei numerischen Berechnungen und wissenschaftlichen Anwendungen nach wie vor eine dominierende Rolle spielt, wird es zunehmend mit moderneren Programmiersprachen wie Python und C++ verglichen, die über fortschrittliche Bibliotheken und Tools verfügen.

Python:

Python hat in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen, insbesondere durch seine benutzerfreundliche Syntax und die riesige Anzahl an Bibliotheken wie NumPy, SciPy und TensorFlow, die es ermöglichen, wissenschaftliche Berechnungen durchzuführen. Python bietet eine schnelle Entwicklungszeit und Flexibilität, was es ideal für Prototyping und kleinere Projekte macht. Allerdings ist die Ausführungszeit von Python im Vergleich zu FORTRAN oft langsamer, besonders bei großen numerischen Berechnungen.

C++:

C++ ist eine leistungsfähige Sprache, die in der wissenschaftlichen Programmierung eine wichtige Rolle spielt, besonders in Verbindung mit parallelen Berechnungen und maschinennaher Programmierung. C++ bietet eine größere Flexibilität als FORTRAN, insbesondere bei der Verwaltung komplexer Datenstrukturen und Algorithmen. Allerdings erfordert die Programmierung in C++ oft mehr Aufwand und führt nicht immer zu einer so hohen numerischen Effizienz wie FORTRAN.

Fazit:

In wissenschaftlichen Workflows, bei denen Präzision und Rechenleistung von größter Bedeutung sind, behält FORTRAN seine Relevanz. Es wird jedoch oft in Kombination mit modernen Sprachen wie Python verwendet, wobei FORTRAN die schweren numerischen Berechnungen übernimmt und Python für die Benutzerfreundlichkeit und Datenverarbeitung verwendet wird. Dies ermöglicht eine optimale Kombination aus Leistung und Benutzerfreundlichkeit.

Vor- und Nachteile der Verwendung von FORTRAN heute

Vorteile

Stabilität und Effizienz in numerischen und wissenschaftlichen Berechnungen:

FORTRAN ist für seine herausragende Leistung in numerischen und wissenschaftlichen Berechnungen bekannt. Die Sprache wurde von Anfang an für numerisch intensive Aufgaben wie die Lösung von Differentialgleichungen, Matrixoperationen und große Simulationen entwickelt. Diese Spezialisierung hat dazu geführt, dass FORTRAN-Compiler besonders optimiert sind, um Berechnungen schneller und effizienter durchzuführen als viele moderne Sprachen. Besonders in Hochleistungsrechenzentren, in denen jede Millisekunde zählt, bietet FORTRAN eine unvergleichliche Effizienz.

Zum Beispiel sind mathematische Operationen in FORTRAN wie folgt besonders effizient zu implementieren:

\( A = B + C \)

Das Pluszeichen bedeutet hier eine elementweise Addition von Arrays, was in FORTRAN hochoptimiert ist.

Große vorhandene Bibliotheken und Tools:

Ein weiterer großer Vorteil von FORTRAN ist die umfangreiche Codebasis und die Vielzahl an bestehenden Bibliotheken, die in den letzten Jahrzehnten aufgebaut wurden. Viele dieser Bibliotheken wurden speziell für wissenschaftliche und technische Anwendungen entwickelt und sind hochoptimiert für numerische Berechnungen. Beispiele für weit verbreitete FORTRAN-Bibliotheken sind:

• LAPACK (Linear Algebra PACKage) für lineare Algebraoperationen.
• BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) für grundlegende lineare Algebra-Routinen.
• MPI (Message Passing Interface) und OpenMP für parallele Programmierung.

Diese gut etablierten Bibliotheken und Tools machen FORTRAN zu einer starken Wahl für viele bestehende wissenschaftliche Projekte, die kontinuierliche und zuverlässige Berechnungen erfordern.

Nachteile

Eingeschränkte Unterstützung für moderne Programmierparadigmen:

Ein wesentlicher Nachteil von FORTRAN ist die begrenzte Unterstützung für moderne Programmierparadigmen wie objektorientierte und funktionale Programmierung, die in vielen modernen Sprachen wie Python, Java und C++ weit verbreitet sind. Während neuere Versionen von FORTRAN grundlegende objektorientierte Prinzipien unterstützen, bleibt die Sprache im Vergleich zu anderen modernen Sprachen in diesen Aspekten eingeschränkt.

Darüber hinaus fehlen in FORTRAN fortgeschrittene Features, die in neueren Sprachen zur Standardausstattung gehören, wie etwa flexible Datenstrukturen, fortschrittliche Speicherverwaltung und dynamische Typisierung. Dies kann die Entwicklung moderner, komplexer Software in FORTRAN erschweren und dazu führen, dass Entwickler zu flexibleren Sprachen wechseln, wenn sie auf mehr als nur numerische Berechnungen angewiesen sind.

Lernkurve für Neuentwickler:

Ein weiterer Nachteil von FORTRAN ist die steile Lernkurve für Neuentwickler. Obwohl FORTRAN für erfahrene Ingenieure und Wissenschaftler, die seit Jahrzehnten mit der Sprache arbeiten, gut zugänglich ist, empfinden junge Programmierer die Syntax und die Struktur von FORTRAN oft als veraltet und weniger intuitiv als moderne Sprachen wie Python oder JavaScript.

Beispielsweise ist das Arbeiten mit Arrays in FORTRAN einfach, aber die Art und Weise, wie Schleifen und Bedingungen in früheren Versionen der Sprache implementiert wurden, kann für Neulinge schwierig zu erlernen sein. Hier ein Beispiel für eine einfache Schleife in FORTRAN:

\( \text{DO i = 1, N} \)
\( \text{ A(i) = A(i) + 1} \)
\( \text{END DO} \)

Obwohl dies eine grundlegende Schleife ist, fehlt FORTRAN einige der syntaktischen Vereinfachungen, die moderne Sprachen bieten, was die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen kann.

Langfristige Perspektiven

Zukunft der FORTRAN-Sprache in der modernen Wissenschafts- und Technologiewelt:

Trotz seiner Einschränkungen bleibt FORTRAN in bestimmten wissenschaftlichen und technischen Bereichen unverzichtbar. Insbesondere in der Hochleistungsrechnerei, numerischen Simulationen und Modellierung spielt FORTRAN weiterhin eine wichtige Rolle. Die vorhandene Codebasis und die Zuverlässigkeit von FORTRAN bedeuten, dass bestehende Programme und Systeme in der nahen Zukunft nicht einfach auf andere Sprachen migriert werden.

Ein großer Teil der wissenschaftlichen Infrastruktur, insbesondere in der Astrophysik, Meteorologie und Ingenieurwissenschaften, basiert auf FORTRAN, und das Umschreiben dieser Software in eine neue Sprache würde enorme Ressourcen und Zeit in Anspruch nehmen.

Möglichkeiten für Weiterentwicklungen:

Trotz der nachlassenden Popularität gibt es Möglichkeiten, FORTRAN in die moderne Softwareentwicklung zu integrieren. Durch die Interoperabilität mit modernen Sprachen wie C und Python können FORTRAN-Bibliotheken und -Programme in eine breitere wissenschaftliche Workflow-Umgebung eingebettet werden. Projekte wie f2py (Fortran to Python Interface Generator) ermöglichen es, FORTRAN-Routinen direkt aus Python-Skripten heraus zu nutzen, was die Leistungsvorteile von FORTRAN mit der Flexibilität von Python kombiniert.

Darüber hinaus bietet die kontinuierliche Entwicklung von FORTRAN-Standards, wie FORTRAN 2018, Hoffnung für die Zukunft der Sprache. Verbesserungen in der parallelen Programmierung, Multithreading und Interoperabilität mit anderen Sprachen sind Schritte in Richtung einer langfristigen Relevanz von FORTRAN in der modernen Wissenschaft und Technologie.

Langfristig könnte FORTRAN auch von Entwicklungen im Bereich der Quanten- und Hochleistungsrechner profitieren, da die Sprache bereits gut an die Anforderungen von massiv parallelen Systemen angepasst ist. Auch wenn FORTRAN vielleicht nicht die erste Wahl für viele Neuentwickler ist, bleibt es eine leistungsfähige und effiziente Sprache für spezialisierte Anwendungen.

Zukunft von FORTRAN

Trends und neue Entwicklungen

In den letzten Jahrzehnten hat FORTRAN eine Reihe von Updates und Erweiterungen durchlaufen, um seine Relevanz in der modernen Softwareentwicklung zu bewahren. Diese Entwicklungen konzentrieren sich vor allem auf die Verbesserung der Sprache für Hochleistungsrechnen (HPC) und die Einführung neuer Standards, die die Verwendung von FORTRAN in komplexeren, parallelen Umgebungen ermöglichen.

Geplante Standards und zukünftige Erweiterungen:

Eine der zentralen Entwicklungen in der Zukunft von FORTRAN sind neue Standards wie FORTRAN 202X, die darauf abzielen, die Sprache weiter an die Anforderungen der modernen wissenschaftlichen und technischen Anwendungen anzupassen. Einige der geplanten Erweiterungen umfassen:

• Verbesserungen der Parallelisierungsfähigkeiten von FORTRAN, um die Leistung auf Mehrkernprozessoren und Supercomputern zu maximieren.
• Erweiterte Unterstützung für Coarrays, die eine leistungsfähige und einfache Möglichkeit zur parallelen Programmierung bieten.
• Verbesserungen in der Fehlerbehandlung und Speicherverwaltung, um FORTRAN an die Sicherheitsstandards moderner Programmiersprachen anzupassen.

Darüber hinaus gibt es Diskussionen über die Verbesserung der Interoperabilität mit anderen Sprachen wie Python und C++, um die Nutzung von FORTRAN in modernen wissenschaftlichen Workflows weiter zu vereinfachen.

Integration von FORTRAN in moderne Entwicklungsumgebungen

Die zunehmende Integration von FORTRAN in moderne Entwicklungsumgebungen ist ein weiterer Trend, der die Zukunft der Sprache sichert. Da viele moderne Entwickler auf Sprachen wie Python und C++ setzen, wird die Fähigkeit von FORTRAN, nahtlos in diese Workflows integriert zu werden, von entscheidender Bedeutung sein.

Interoperabilität mit anderen Sprachen und Frameworks:

Eine der wichtigsten Entwicklungen in den letzten Jahren ist die Interoperabilität von FORTRAN mit modernen Sprachen und Frameworks. Mit Tools wie f2py können FORTRAN-Routinen direkt aus Python-Skripten aufgerufen werden, wodurch Entwickler die numerische Effizienz von FORTRAN mit der Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit von Python kombinieren können.

Auch die Integration mit modernen Entwicklungsframeworks für maschinelles Lernen und Datenanalyse wird zunehmend vorangetrieben. Zum Beispiel kann FORTRAN in Kombination mit MPI und OpenMP in parallelen Rechenumgebungen eingesetzt werden, während Python oder C++ für die Entwicklung der Benutzerschnittstellen und die Datenverarbeitung verwendet werden.

FORTRAN wird so zu einem wichtigen Baustein in komplexeren, hybriden Systemen, die verschiedene Programmiersprachen und Technologien nutzen, um optimale Leistung zu erzielen.

Der Einfluss von Parallelisierung und Quantencomputing auf FORTRAN

Parallelisierung in FORTRAN:

Parallelisierung ist ein Bereich, in dem FORTRAN traditionell stark ist, und die Zukunft der Sprache wird weiterhin stark mit der Weiterentwicklung von Parallelisierungsstrategien verbunden sein. Mit der wachsenden Bedeutung von Supercomputern und Multikernprozessoren wird die Fähigkeit von FORTRAN, parallele Berechnungen effizient zu verwalten, entscheidend bleiben.

Coarrays und OpenMP sind wichtige Werkzeuge, die es FORTRAN ermöglichen, parallele Rechenvorgänge zu vereinfachen und zu optimieren. Durch die Verwendung von Coarrays kann FORTRAN Daten auf mehrere Prozessoren verteilen, was die Rechenleistung erheblich steigert. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig in der Wissenschaft, wo Simulationen oft enorme Datenmengen verarbeiten müssen.

Darüber hinaus ist FORTRAN gut auf die Anforderungen des exascale computing vorbereitet, einer neuen Generation von Supercomputern, die in der Lage sein werden, mindestens eine Exaflop (eine Milliarde Milliarden Berechnungen pro Sekunde) zu verarbeiten.

Der Einfluss von Quantencomputing:

Quantencomputing stellt eine neue Herausforderung und gleichzeitig eine Möglichkeit für FORTRAN dar. Obwohl es noch in den Kinderschuhen steckt, könnte das Quantencomputing die Art und Weise revolutionieren, wie Berechnungen durchgeführt werden. FORTRAN könnte durch Erweiterungen und neue Paradigmen in den Bereich des Quantenrechnens integriert werden, um weiterhin von der Effizienz und Präzision zu profitieren, die es in der klassischen numerischen Berechnung bietet.

Die Implementierung von Algorithmen, die auf quantenmechanischen Prinzipien beruhen, könnte in der Zukunft auch in FORTRAN stattfinden, insbesondere im Bereich der Quantenchemie und der Physiksimulation. Die parallele Natur von Quantencomputern passt gut zu den Prinzipien der Parallelisierung, die bereits in FORTRAN etabliert sind, was möglicherweise neue Wege für die Zukunft der Sprache eröffnet.

Fazit:

FORTRAN wird sich in den kommenden Jahren weiterhin anpassen und weiterentwickeln, insbesondere in Bezug auf neue Technologien wie Quantencomputing und Supercomputing. Durch seine Integration in moderne Entwicklungsumgebungen und die kontinuierliche Verbesserung seiner Parallelisierungsfähigkeiten bleibt FORTRAN eine wichtige Sprache für wissenschaftliche Berechnungen und numerisch intensive Anwendungen.

Zusammenfassung

FORTRAN hat eine bemerkenswerte Reise hinter sich, von seiner Einführung in den 1950er Jahren als erste Hochsprache für wissenschaftliche Berechnungen bis hin zu seiner anhaltenden Relevanz in der modernen Welt des Hochleistungsrechnens. Die Sprache hat sich im Laufe der Jahrzehnte immer wieder weiterentwickelt, um den Anforderungen komplexer numerischer und wissenschaftlicher Berechnungen gerecht zu werden. Trotz der Konkurrenz durch moderne Sprachen wie Python und C++ bleibt FORTRAN dank seiner Effizienz, Stabilität und umfangreichen Bibliotheken ein unverzichtbares Werkzeug für Wissenschaftler und Ingenieure weltweit.

Die Stärke von FORTRAN liegt in seiner Fähigkeit, numerisch intensive Aufgaben mit unvergleichlicher Präzision und Geschwindigkeit zu bewältigen. In Bereichen wie Astrophysik, Meteorologie, Ingenieurwesen und Hochleistungsrechnen bleibt die Sprache oft die erste Wahl für rechenintensive Anwendungen. Ihre optimierten Compiler und parallelen Programmiermöglichkeiten ermöglichen es, auch in Supercomputing-Umgebungen maximale Leistung zu erzielen.

Jedoch ist FORTRAN nicht ohne Herausforderungen. Die eingeschränkte Unterstützung für moderne Programmierparadigmen und die steile Lernkurve für neue Entwickler machen es schwierig, in Bereichen außerhalb der traditionellen wissenschaftlichen und technischen Anwendungen Fuß zu fassen. Dennoch gibt es vielversprechende Entwicklungen, die darauf abzielen, FORTRAN in die moderne Softwarelandschaft zu integrieren. Die Interoperabilität mit Sprachen wie Python und C++ sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Parallelisierungsfähigkeiten und neuer Standards sichern FORTRANs Platz in der Zukunft.

In einer Welt, die zunehmend von neuen Rechentechnologien wie Quantencomputing und exascale computing bestimmt wird, hat FORTRAN das Potenzial, weiterhin eine Schlüsselrolle zu spielen. Seine Anpassungsfähigkeit und Effizienz in parallelen Berechnungen positionieren es gut, um den Anforderungen dieser neuen Ära gerecht zu werden.

Abschließend lässt sich sagen, dass FORTRAN, obwohl es nicht mehr die dominierende Sprache der Programmierwelt ist, nach wie vor ein unverzichtbares Werkzeug in der wissenschaftlichen und technischen Gemeinschaft darstellt. Mit kontinuierlichen Innovationen und einer großen bestehenden Codebasis wird FORTRAN auch in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle in der Welt der numerischen Berechnungen und Simulationen spielen.

Mit freundlichen Grüßen

 

---

Referenzen

Wissenschaftliche Zeitschriften und Artikel

• Backus, J. W. et al. (1957). The FORTRAN Automatic Coding System. IBM Journal of Research and Development. Dies ist eine der ersten Veröffentlichungen zur Entwicklung und Einführung von FORTRAN. Sie gibt einen detaillierten Einblick in die frühen Entstehungsgeschichten der Sprache und deren Designziele.
• Dongarra, J., & Sullivan, F. (2000). The Top 10 Algorithms in 20th Century Computing. Computing in Science & Engineering. Dieser Artikel listet die wichtigsten Algorithmen des 20. Jahrhunderts auf, von denen viele in FORTRAN implementiert wurden, und zeigt die Bedeutung der Sprache in der Wissenschaft.
• Kowalik, J. S. (1979). Applications of FORTRAN in High-Performance Computing. ACM Computing Surveys. Eine Analyse der Anwendungsgebiete von FORTRAN in der Hochleistungsrechnerei, insbesondere in wissenschaftlichen und technischen Bereichen.
• Kernighan, B. W., & Plauger, P. J. (1976). FORTRAN Programming Concepts and Problem Solving. IEEE Transactions on Computers. Eine tiefere Analyse von FORTRAN als Programmiersprache und dessen Einsatz in der Problemlösung in der Softwareentwicklung.
• Adams, M., Norman, M., & Wright, S. (2015). The Evolution of FORTRAN in Scientific Computing: A Retrospective. Journal of Computational Science. Dieser Artikel beschreibt die Evolution von FORTRAN in der wissenschaftlichen Gemeinschaft und wie die Sprache weiterhin eine bedeutende Rolle spielt.

Bücher und Monographien

• Metcalf, M., Reid, J., & Cohen, M. (2018). Modern FORTRAN Explained. Oxford University Press. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die modernen Versionen von FORTRAN und ist eine unverzichtbare Ressource für Entwickler, die die neueren Sprachstandards verstehen möchten.
• Brainerd, W. S., & Goldberg, C. H. (1999). FORTRAN 90/95 for Scientists and Engineers. Addison-Wesley. Eine Einführung in die Verwendung von FORTRAN 90 und 95 für wissenschaftliche und technische Anwendungen, mit vielen Praxisbeispielen und Übungen.
• Chapman, S. J. (2017). FORTRAN for Scientists and Engineers. McGraw-Hill Education. Dieses Buch erklärt die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte von FORTRAN und ist besonders nützlich für Ingenieure und Wissenschaftler.
• Adams, M. (2008). FORTRAN 2003 and 2008 Explained. Springer. Eine detaillierte Beschreibung der Features und Erweiterungen in FORTRAN 2003 und 2008, einschließlich der neuen objektorientierten Funktionen.
• Patterson, R. (1990). A FORTRAN Primer. Cambridge University Press. Eine Einführung in die grundlegende Syntax und Semantik von FORTRAN, ideal für Neulinge in der Sprache.

Online-Ressourcen und Datenbanken

• GNU Fortran (gfortran) Dokumentation – Offizielle Dokumentation zum gfortran-Compiler, einem der am weitesten verbreiteten Open-Source-Compiler für FORTRAN: https://gcc.gnu.org/fortran/
• Intel Fortran Compiler – Ressourcen und Anleitungen für die Verwendung des Intel Fortran Compilers, der für Hochleistungsanwendungen optimiert ist: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/fortran-compiler.html
• FortranWiki – Eine Community-geführte Webseite mit Tutorials, Beispielen und Diskussionsforen zur FORTRAN-Entwicklung: https://fortranwiki.org/
• NAG Fortran Compiler – Offizielle Webseite der Numerical Algorithms Group mit Ressourcen zum NAG Fortran Compiler, der für seine strikte Einhaltung von FORTRAN-Standards bekannt ist: https://www.nag.com/nagware/fortran
• Stack Overflow – Fortran Tag – Eine aktive Community auf Stack Overflow, in der Fragen zu FORTRAN gestellt und beantwortet werden: https://stackoverflow.com/questions/tagged/fortran

Anhänge

Glossar der Begriffe

• Compiler: Ein Programm, das den in FORTRAN geschriebenen Quellcode in Maschinencode übersetzt, der von einem Computer ausgeführt werden kann.
• DO-Schleife: Eine Schleifenstruktur in FORTRAN, die wiederholte Anweisungen für eine festgelegte Anzahl von Iterationen ermöglicht. Beispiel: \(\text{DO i = 1, N}\).
• Coarrays: Eine in neueren FORTRAN-Versionen eingeführte Datenstruktur, die für parallele Programmierung verwendet wird. Sie ermöglicht es, Daten auf mehrere Prozessoren zu verteilen.
• High-Performance Computing (HPC): Ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung und Anwendung von Supercomputern zur Lösung von rechenintensiven Aufgaben befasst. FORTRAN ist eine der bevorzugten Sprachen für HPC.
• MPI (Message Passing Interface): Ein Standard für parallele Programmierung, der in vielen FORTRAN-Programmen verwendet wird, um Daten zwischen Prozessoren in einem HPC-System zu übertragen.
• OpenMP: Ein API (Application Programming Interface), das zur Unterstützung von Multithreading in FORTRAN und anderen Sprachen verwendet wird, um parallele Prozesse auf mehreren Prozessorkernen zu ermöglichen.
• Gleitkommazahl: Ein Datentyp in FORTRAN (REAL), der für die Darstellung von Zahlen mit Dezimalstellen verwendet wird. Dies ist entscheidend für präzise wissenschaftliche Berechnungen.
• Modularität: In FORTRAN 90 eingeführtes Konzept, das es Programmierern ermöglicht, Programme in kleinere, wiederverwendbare Module zu zerlegen. Dies erhöht die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes.
• Vererbung: Ein Konzept aus der objektorientierten Programmierung, das in FORTRAN 2003 eingeführt wurde. Es ermöglicht die Erstellung von Klassen, die Eigenschaften und Methoden von anderen Klassen übernehmen.
• Finite-Elemente-Analyse (FEA): Eine numerische Methode, die in Ingenieurwesen und Wissenschaft verwendet wird, um physikalische Systeme zu analysieren. FORTRAN wird häufig für die Berechnung der Finite-Elemente-Modelle verwendet.

Zusätzliche Ressourcen und Lesematerial

• Numerical Recipes in Fortran (William H. Press et al.): Ein umfassendes Buch über numerische Methoden in FORTRAN, ideal für Entwickler, die wissenschaftliche Berechnungen durchführen möchten.
• Modern Fortran: Style and Usage (Clive G. Page): Eine ausgezeichnete Ressource für erfahrene FORTRAN-Programmierer, die ihre Fähigkeiten auf die neuesten Standards bringen möchten.
• Online-Tutorial auf FortranWiki: https://fortranwiki.org/ – Eine Sammlung von Tutorials, die von der FORTRAN-Community zusammengestellt wurden. Besonders hilfreich für Anfänger und Fortgeschrittene.
• Fortran90.org: http://www.fortran90.org/ – Ein hervorragendes Online-Tutorial für die modernere FORTRAN-Syntax (FORTRAN 90 und darüber).
• Stack Overflow – Fortran Tag: https://stackoverflow.com/questions/tagged/fortran – Eine Community, in der FORTRAN-Fragen von Entwicklern beantwortet werden.
• Coursera: High-Performance Scientific Computing: Ein Kurs, der die Grundlagen der Hochleistungsrechnen (HPC) abdeckt und FORTRAN als Beispielsprache für numerische Berechnungen verwendet.
• Fortran Discussion auf Reddit: https://www.reddit.com/r/fortran/ – Eine aktive Diskussionsgruppe zu allen Themen rund um FORTRAN.