centos 上的 fortran 科学计算应用全景
在 centos 环境中，fortran 凭借对数组和数值线性代数的高效支持，被广泛用于高性能计算与工程仿真。典型应用涵盖数值线性代数、微分方程求解、计算流体力学与气象模式、分子动力学，以及与 python 等生态的集成数据处理等场景。
典型应用与代表软件
| 应用方向 | 代表软件或技术 | 主要用途 | 在 centos 上的要点 |
|---|---|---|---|
| 数值线性代数与矩阵计算 | blas、lapack、openblas、scalapack、mkl | 稠密/稀疏矩阵运算、特征值与线性方程组求解 | 通过 yum 安装 blas/lapack/openblas/scalapack；mkl 需 intel 渠道安装并配置环境变量 |
| 偏微分方程与 cfd/气象 | wrf（weather research and forecasting） | 大气与数值天气预报、区域气候模拟 | 依赖 mpich、netcdf 等；源码配置编译，支持 mpi 并行 |
| 分子动力学 | lammps（large-scale atomic/molecular massively parallel simulator） | 材料与生物体系的原子级模拟 | 支持 mpi 并行；centos 上常以源码构建并行版本 |
| 并行计算框架 | openmp、mpi（openmpi、mpich） | 多核共享内存与分布式内存并行 | gfortran/openmpi 组合常见；mpif90 进行 mpi 编译链接 |
| 数据读写与格式 | netcdf、hdf5 | 大规模网格/时间序列数据 i/o 与归档 | 作为 wrf/lammps 等模型的输入输出依赖库 |
| 工程与科学计算基础 | fortran 2003/2008/2018 | 数值积分、矩阵运算、非线性方程求根等通用计算 | 结合 blas/lapack 获得高性能与数值稳定性 |
| 与 python 集成 | f2py | 将 fortran 子程序封装为 python 可调用的扩展模块 | 便于在科学 python 工作流中复用 fortran 代码与性能关键例程 |
开发与运行要点
环境与安全提示