当一个人使用一种低级编程语言（例如 C++ 或 FORTRAN）时，基本上可以控制很多事情：如何传递参数、如何在内存中对齐数据结构、循环大稀疏矩阵元素的最有效方法是什么（请参阅缓存抖动）当一个倍数时，依此类推。相比之下，当一个人使用高级软件时，很多事情都是“黑匣子”——通常不知道底层发生了什么。

事实上，这个问题还有很多，但这是基本的区别。我不是一个自信的 Matlab 用户，但我可以给你一个关于 Wolfram 语言的例子：尽管它是非常高级的，但它使用 LAPACK进行密集矩阵计算（这是一个用 FORTRAN 编写的为此目的的标准软件库）。它还依赖于再次用 FORTRAN / C 编写的Intel MKL。（因此高级软件严重依赖遗留代码。）它还具有Compile[]功能，可以显着加快速度。

所以这些可能是你们大学的一些学生更喜欢 FORTRAN 的原因：它具有低级功能，便于矩阵/向量操作，它相当古老并且拥有巨大的遗产（英特尔 MKL 就是一个很好的例子），它是可编译且快速。

如果您查看现代开源 FEM 软件库（deal.II、mfem、FEniCS），您会注意到它们是使用 C++ 开发的。FEniCS 也有一个高级 Python 接口，它通常比 C++ 的接口慢。
由于我上面提到的原因，我相信他们倾向于使用 C++。

至于我，我使用 C++ 进行大型计算。我还使用 Mathematica 进行符号计算（这非常有用）或者如果我想快速编写代码。所以我的建议是：至少学习一门高级语言和至少一门低级语言。

一般而言，使用高级语言（例如 MATLAB）编写软件的效率会更高，该语言具有描述特定领域（例如计算科学中的矩阵）问题的有用功能。通常更多的时间花在 编写软件而不是实际运行它上，因此通过使用正确的高级语言来减少编程时间，而不是通过使用低级语言来减少运行时间是正确的权衡。

因此，您的问题与其说是 MATLAB 与 FORTRAN，不如说是高级语言与低级语言。甚至我关于高级语言导致代码运行速度变慢的假设也不一定正确。Julia编程语言项目的目标之一就是挑战这一假设。

为了更好地理解这种低级与高级语言的比较，我强烈建议查看 Julia 开发人员编写的一些文档（例如Julia: A Fresh Approach to Numerical Computing）

了解这些更广泛的问题将使您能够就特定问题（MATLAB 与 FORTRAN）做出明智的决定。

已经有很好的答案了，我只想补充两个方面：

供应商锁定：

如果您选择Matlab或类似的软件包（Mathematica 等），您将自己链接到该供应商。许多大学付费为他们的学生和研究人员提供这些课程。然而，有些人可能不会。如果您在专有软件包中开发您正在做的任何事情，那么只有那些有能力使用该软件的人才能从您的工作中受益。只有当第三方拥有 matlab 时，才能执行由第三方验证或伪造您的工作的非常重要的步骤！

与此相反，编程语言更自由。如果您进行了良好的研究，并发现了一些开创性的见解，那么验证/伪造可以像给您的代码免费许可一样容易地完成，然后将其上传到某个地方。

透明度：

想象一下，有人在会议上接近你并声称你的结果是错误的。他们不可能是对的！一定有什么错误。当然，您可以向那个人展示您在 matlab 中所做的事情，然后您可以向他证明您所做的事情是合理的。结果坚持下来了！然后你们两个会盯着matlab这个巨大的软件黑匣子，不知道到底出了什么问题。

与此相反，如果您将自己限制在开源语言和编译器上，那么如果出现一些错误或错误，您至少有机会一直追随兔子洞。

免责声明：我确实认为像 Matlab 这样的程序在快速原型设计中占有一席之地。如果你想检查一个想法并且你只有一周的时间去做，那么 Matlab 可能是一个很好的工具！

这个问题可以被认为是基于意见的，但对于从该领域开始的人来说可能很有用。在回答中，我尽量不使用个人意见，而是提出一些选择标准

好的开始 Fortran 是一种历史悠久的程序语言，它是为计算而生的。Matlab 更像是一个环境，它是建立在 Fortran 之上的（你可以阅读 make in）。

Matlab 的实现是为了提供一个用户友好的环境，在该环境中可以快速简单地开发数字代码（特别是用于处理矩阵）。它具有许多已经可用的功能和方法，可以立即投入使用。显然，这些优势被一些妥协所抵消，比如执行速度（这里我有点'简化，但我觉得思路还是挺清楚的）。

由于这些原因，Matlab 主要针对开发原型，滥用计算机术语不用于生产用途。相反，Fortran 是一种编译语言，其中代码的开发速度较慢，但​​具有一些优势，例如性能。

因此，这个问题的答案是依赖。根据什么？你的目标。我试图解释。

你可以用 Matlab 做 CFD。在这种情况下，我希望您的工作更专注于新数值方法的开发，而不是应用程序本身。这主要是因为易于开发（读取实现）新想法/算法，并且因为您会使用“小”尺寸的问题，其中计算性能的外观不太重要。

但是，如果您的兴趣是模拟结果，也许使用真正的问题，那么您很可能是更好的 Fortran 或特定领域的语言/程序（商业或其他）。