fortranの学習

1. 導入：なぜDOT_PRODUCTが重要なのか数値計算の現場では、ベクトルの内積計算は避けて通れない処理です。例えば、物理シミュレーションにおけるエネルギーの算出や、統計解析での相関係数の計算など、あらゆる場面で登場します。多くの初心者...

はじめに「MATMUL関数」という言葉を聞いたことはありますか？これは、配列同士の行列演算を驚くほど高速に実行してくれる、非常に便利な組み込み関数です。特に、大量のデータを扱う科学技術計算や機械学習の分野では、計算速度はプロジェクトの成否を...

はじめに：FORALL構文がもたらす恩恵と課題数値計算の世界では、大量のデータを効率的に処理することが求められます。特に、配列に対する演算を高速化することは、計算時間を大幅に短縮し、より複雑な解析を可能にする鍵となります。FORALL構文は...

はじめに：なぜWHERE構文が重要なのか？プログラミングをしていると、「配列の中の特定の条件を満たす要素だけを更新したい」という場面に頻繁に出くわします。例えば、ある値より大きい要素だけを別の値に置き換えたい、といったケースです。従来の方法...

導入：なぜ次元を維持することが重要なのか数値計算の現場では、巨大な行列の一部を切り出して演算を行うことが頻繁にあります。しかし、プログラミング言語によっては、配列の要素を抽出した際に「次元数」が自動的に減少してしまうという挙動（ランク低下）...

導入数値計算において、多次元配列から特定の断面を切り出す操作は頻繁に行われます。特に「ランク落ちスライシング（Rank Reduction）」は、2次元行列の特定列や、3次元テンソルのある断面を抽出して1次元のプロファイルデータを作成する際...

1. 導入：なぜストライド指定が重要なのか数値計算において、膨大なデータから特定の要素だけを効率よく取り出すことは非常に重要です。例えば、センサーデータの間引きや、画像処理における画素のスキップなどがこれに当たります。PythonのNumP...

1. 導入：なぜ部分配列が重要なのか数値計算において、大規模な配列を扱う際、メモリのコピーはパフォーマンスを低下させる大きな要因です。今回解説する「部分配列」は、配列全体を複製することなく、特定の範囲や特定の次元だけを切り出して計算対象にす...

導入数値計算において、計算速度が理論値から大きく乖離してしまうことは珍しくありません。その主因の一つが「メモリレイアウトの不一致」です。特にFortranやMATLAB、あるいはPythonのNumPy（デフォルト設定）などで採用されている...

導入: なぜ「ループ」を避けるべきなのか？数値計算プログラムを書く際、配列のすべての要素に対して同じ計算を行うために「doループ」を何重にも重ねていませんか？実は、ループを多用するとコードが長くなるだけでなく、計算速度の向上を阻む原因にもな...