Is Fortran better than Python for teaching basics of numerical linear algebra?
Современный Fortran может быть предпочтительнее Python для обучения основам численной линейной алгебры из-за строгой типизации и явного управления памятью, что помогает студентам лучше понять внутреннюю работу алгоритмов. В Python студенты часто полагаются на готовые функции вроде np.linalg.solve, что скрывает детали реализации и приводит к ошибкам, связанным с динамической типизацией и неправильной индексацией массивов. Например, путаница между списками и массивами NumPy или неявное приведение типов могут затруднить отладку.
Fortran, напротив, требует чёткого объявления переменных и размеров массивов, что снижает риски ошибок и заставляет студентов продумывать структуру данных. Это особенно важно для таких задач, как метод Гаусса-Зейделя или метод наименьших квадратов, где понимание циклов и операций с матрицами критично. Хотя Python с его экосистемой удобен для сложных проектов, Fortran обеспечивает более прозрачный переход от математических формул к коду, укрепляя фундаментальные навыки.