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。

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。

这两种语言具有相似的特性集。性能上的差异来自Fortran不允许混淆的事实，除非使用了EQUIVALENCE语句。任何有别名的代码都不是有效的Fortran，但是它是由程序员而不是编译器来检测这些错误的。因此，Fortran编译器忽略了可能的内存指针别名，并允许它们生成更有效的代码。看一下C语言中的这个小例子:

void transform (float *output, float const * input, float const * matrix, int *n)
{
    int i;
    for (i=0; i<*n; i++)
    {
        float x = input[i*2+0];
        float y = input[i*2+1];
        output[i*2+0] = matrix[0] * x + matrix[1] * y;
        output[i*2+1] = matrix[2] * x + matrix[3] * y;
    }
}

这个函数在优化后会比Fortran函数运行得慢。为什么如此?如果你在输出数组中写入值，你可能会改变矩阵的值。毕竟，指针可以重叠并指向相同的内存块(包括int指针!)C编译器被迫从内存中重新加载所有计算的四个矩阵值。

在Fortran中，编译器只加载一次矩阵值，并将它们存储在寄存器中。它可以这样做是因为Fortran编译器假定指针/数组在内存中不重叠。

Fortunately, the restrict keyword and strict-aliasing have been introduced to the C99 standard to address this problem. It's well supported in most C++ compilers these days as well. The keyword allows you to give the compiler a hint that the programmer promises that a pointer does not alias with any other pointer. The strict-aliasing means that the programmer promises that pointers of different type will never overlap, for example a double* will not overlap with an int* (with the specific exception that char* and void* can overlap with anything).

If you use them you will get the same speed from C and Fortran. However, the ability to use the restrict keyword only with performance critical functions means that C (and C++) programs are much safer and easier to write. For example, consider the invalid Fortran code: CALL TRANSFORM(A(1, 30), A(2, 31), A(3, 32), 30), which most Fortran compilers will happily compile without any warning but introduces a bug that only shows up on some compilers, on some hardware and with some optimization options.

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。

I was doing some extensive mathematics with FORTRAN and C for a couple of years. From my own experience I can tell that FORTRAN is sometimes really better than C but not for its speed (one can make C perform as fast as FORTRAN by using appropriate coding style) but rather because of very well optimized libraries like LAPACK (which can, however, be called from C code as well, either linking against LAPACK directly or using the LAPACKE interface for C), and because of great parallelization. On my opinion, FORTRAN is really awkward to work with, and its advantages are not good enough to cancel that drawback, so now I am using C+GSL to do calculations.

Fortran可以非常方便地处理数组，特别是多维数组。在Fortran中对多维数组元素进行切片比在C/ c++中容易得多。c++现在有库可以做这项工作，比如Boost或Eigen，但它们毕竟是外部库。在Fortran中，这些函数是固有的。

对于开发来说，Fortran是更快还是更方便主要取决于您需要完成的工作。作为地球物理的科学计算人员，我用Fortran(我指的是现代Fortran， >=F90)进行了大部分计算。