所寫教程是在win10 Ubuntu子系統下安裝（Ubuntu系統安裝操作一樣）

1. 在win10上安裝ubuntu子系統

可以參考以下鏈接：
安裝win10 Ubuntu子系統鏈接

2. 在Ubuntu子系統上安裝必要更新和所需基本配置

在子系統終端輸入如下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install alsa
sudo apt-get install xorg openbox

如圖所示：

3. 在ubuntu子系統上安裝圖形界面(非必須，可自行決定是否安裝)

同樣在終端輸入如下操作：

sudo apt-get install xfce4
sudo apt-get install xrdp

安裝完成后，輸入如下命令：

sudo sed -i 's/port=3389/port=3390/g' /etc/xrdp/xrdp.ini
sudo echo xfce4-session >~/.xsession
sudo service xrdp restart

都完成后，就可以在win10上遠程登錄子系統的圖形界面了，操作如下：

• 首先在win10電腦搜索遠程桌面連接:
  
• 然后在用戶名中輸入localhost:3390

• 然后輸入子系統的用戶名和你設定的密碼即可登錄
  
• 登錄后是這樣：
  

4. 在ubuntu子系統下安裝lapack和blas(后面編譯ModEM時需要)

不用從原始碼安裝，那樣編譯又慢而且操作很復雜容易出錯，在ubuntu上一條命令就可以解決安裝問題：

sudo apt-get install liblapack-dev libblas-dev

安裝完后用下面fortan程式進行驗證是否安裝好了lapack和blas

program main
   implicit none
   INTEGER :: N, LDA, LDB
   INTEGER :: NRHS
   INTEGER :: INFO
   INTEGER :: IPIV(4)
   REAL(8) :: A(4,4), B(4,1)
   
   N=4;LDA=4;LDB=4
   NRHS=1

   A=reshape((/1.80,2.88,2.05,-0.89,&
               5.25,-2.95,-0.95,-3.80,&
               1.58,-2.69,-2.90,-1.04,&
               -1.11,-0.66,-0.59,0.80/),(/4,4/))

   B=reshape((/9.52,24.35,0.77,-6.22/),(/4,1/))
   call DGESV( N, NRHS, A, LDA, IPIV, B, LDB, INFO )

   write(*,*) "Solution:"
   write(*,'(f8.3)') B
   write(*,*) "INFO=", INFO
end program

編譯和運行：

gfortran test1.f90 -o test1 -llapack -lblas
./test1

正確的運行結果如下：

5. 在ubuntu下安裝好intel fortran的編譯器：

前面準備作業做好了，其實安裝很簡單，推薦在圖形界面下安裝，因為這樣可以選擇模塊進行安裝，不然就只能全部進行安裝了，占用空間比較大，

• 把intel fortran安裝包進行解壓，解壓后輸入如下命令進行圖形界面安裝：

sudo ./install_GUI.sh

• 然后就會出現如下安裝界面，全部下一步即可，提供的下載包有永久使用的license：
  
• 安裝完成后需要設定下環境路徑：

sudo vim /etc/profile # 用vim打開進行編輯

在檔案最后加好如下路徑設定：

#intel 2019
export INTEL=/opt/intel  # the install directory of intel 
export PATH=$INTEL/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$INTEL/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$INTEL/mkl/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=$INTEL/lib/intel64:LIBRARY_PATH
source /opt/intel/bin/ifortvars.sh intel64
source /opt/intel/bin/iccvars.sh intel64
source /opt/intel/bin/compilervars.sh intel64

• 添加好后，關閉ubuntu子系統，然后再打開，使得環境變數生效，然后測驗一個例子，看看是否ifort命令可以用了，

program first
    print *, 'Hello World!'
    print *, sin(123.4)

end program first

編譯和運行：

ifort first.f90 –o first
./first

運行出如上結果就表示ifort安裝成功，

6. 最后進行ModEM的編譯安裝

• 進入提供的f90檔案夾修改下Makefile里面f90檔案夾所在的路徑：
  

其他的不用修改，我已經修改好了，

• 修改好后輸入以下命令就可以編譯：

make -j12  # 你自己電腦多少執行緒就輸入多少數字，我電腦12個執行緒，就寫-j12,這樣編譯快很多

這樣編譯好后會生成一個可執行檔案Mod3DMT, 然后把該檔案加入系統路徑，就可以在任意位置運行該可執行程式了，

• 添加任意位置執行的環境變數，命令如下：
  
  我的生成的可執行檔案Mod3DMT在上圖所示的路徑，添加到系統環境變數即可，

sudo vim /etc/profile # 用vim打開

export Modem=/home/think/fortran
export PATH=$PATH:$Modem/modem

添加完后如下圖所示：

• 進行測驗檢驗，在終端任意位置輸入如下命令，出現這些提示符就表示安裝好了：

Mod3DMT

正確資訊：

Copyright (c) 2004-2014 Oregon State University
 AUTHORS  Gary Egbert, Anna Kelbert & Naser Meqbel
 College of Earth, Ocean and Atmospheric Sciences
 
 Output information to files, and progress report to screen (default).
 Usage: Mod3DMT -[job] [args]
 
 [READ_WRITE]
  -R  rFile_Model rFile_Data [wFile_Model wFile_Data]
   Reads your input files and checks them for validity;
   optionally also writes them out
 [FORWARD]
  -F  rFile_Model rFile_Data wFile_Data [wFile_EMsoln rFile_fwdCtrl]
   Calculates the predicted data and saves the EM solution
 [INVERSE]
  -I NLCG rFile_Model rFile_Data [lambda eps]
   Here, lambda = the initial damping parameter for inversion
            eps = misfit tolerance for the forward solver
 OR
  -I NLCG rFile_Model rFile_Data [rFile_invCtrl rFile_fwdCtrl]
   Optionally, may also supply
       the model covariance configuration file   [rFile_Cov]
       the starting model parameter perturbation [rFile_dModel]
   Runs an inverse search to yield an inverse model at every iteration
 [COMPUTE_J]
  -J  rFile_Model rFile_Data wFile_Sens [rFile_fwdCtrl]
   Calculates and saves the full J(acobian)
 [MULT_BY_J]
  -M  rFile_Model rFile_dModel rFile_Data wFile_Data [rFile_fwdCtrl]
   Multiplies a model by J to create a data vector
 [MULT_BY_J_T]
  -T  rFile_Model rFile_Data wFile_dModel [rFile_fwdCtrl]
   Multiplies a data vector by J^T to create a model
 [MULT_BY_J_T_multi_Tx]
  -x  rFile_Model rFile_Data wFile_dModel [rFile_fwdCtrl]
   Multiplies a data vector by J^T to output models for each transmitter
 [APPLY_COV]
  -C FWD rFile_Model wFile_Model [rFile_Cov rFile_Prior]
   Applies the model covariance to produce a smooth model output
   Optionally, also specify the prior model to compute resistivities
   from model perturbation: m = C_m^{1/2} \\tilde{m} + m_0
 [TEST_ADJ]
  -A  J rFile_Model rFile_dModel rFile_Data [wFile_Model wFile_Data]
   Tests the equality d^T J m = m^T J^T d for any model and data.
   Optionally, outputs J m and J^T d.
 [TEST_SENS]
  -S  rFile_Model rFile_dModel rFile_Data wFile_Data [wFile_Sens]
   Multiplies by the full Jacobian, row by row, to get d = J m.
   Compare to the output of [MULT_BY_J] to test [COMPUTE_J]
 
 Optional final argument -v [debug|full|regular|compact|result|none]
 indicates the desired level of output to screen and to files.

• 教程到這里就結束了，大家可以運行自己的模型檔案，后面寫一個使用mtpy生成模型輸入檔案的教程，