如何在C++和Fortran中使用OpenMP实现矩阵乘法的并行计算？请提供相应的代码示例。

OpenMP作为一种共享内存多线程并行计算的标准，使得在支持的语言中实现并行算法变得简单直接。在进行矩阵乘法这一经典问题的并行计算时，可以利用OpenMP提供的数据共享和任务并行特性，有效提高计算效率。下面提供了一个C++和Fortran的并行矩阵乘法示例代码。

参考资源链接：[OpenMP并行计算程序设计基础知识详解](https://wenku.csdn.net/doc/6h4xvo7wjq?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来看C++的示例代码：

#include <omp.h>
#include <vector>
#include <iostream>

using namespace std;

int main() {
    int N = 256; // 假设矩阵大小为256*256
    vector<vector<double>> A(N, vector<double>(N));
    vector<vector<double>> B(N, vector<double>(N));
    vector<vector<double>> C(N, vector<double>(N));

    // 初始化矩阵A和B
    #pragma omp parallel for collapse(2)
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            A[i][j] = rand() % 100;
            B[i][j] = rand() % 100;
        }
    }

    // 并行计算矩阵乘法
    #pragma omp parallel for collapse(2)
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            C[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < N; ++k) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }

    // 输出结果矩阵C
    #pragma omp parallel for collapse(2)
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            cout << C[i][j] << 

参考资源链接：[OpenMP并行计算程序设计基础知识详解](https://wenku.csdn.net/doc/6h4xvo7wjq?spm=1055.2569.3001.10343)