^2和^ 2L有區別嗎？

Question

a^2和a^2L之間是否有差異R？

速度差？

精度？

到目前爲止，我看不到任何人，只是想知道^ 2是作爲log/exp對實現的，而^ 2L作爲乘法。那麼如果a不只是一個向量？

UPDATE

不，這不是重複的，我知道2和2L之間的差異。問題是，這種差異是否對電力運營商起作用？

Answer 1

R在內部使用整數指數版本R_pow_di，但^ operator僅調用R_pow。也就是說，R_pow確實特例x^2作爲。因此，精度是相同的，但2L版本應該稍慢，因爲在C級長時間>雙倍強制。這在下面的基準中得到了證明。

lngs<-rep(2L,1e6) 
dbls<-rep(2.0,1e6) 
n<-sample(100,1e6,replace=TRUE) 
x<-rnorm(1e6) 
microbenchmark(x^lngs,x^dbls,n^lngs,n^dbls) 
# Unit: milliseconds 
# expr  min  lq  mean median  uq  max neval cld 
# x^lngs 8.489547 9.804030 12.543227 11.719721 13.98702 19.92170 100 b 
# x^dbls 5.622067 6.724312 9.432223 7.949713 10.89252 59.15342 100 a 
# n^lngs 10.590587 13.857297 14.920559 14.200080 16.65519 19.55346 100 c 
# n^dbls 8.331087 9.699143 12.414267 11.403211 14.20562 19.66389 100 b 

這沒什麼可以讓我們失眠。

鏈接轉到源鏡像。請注意，R_ADD,R_SUB,R_MUL和R_DIV被定義爲利用類型過載的C宏，但R_POW被定義爲內嵌x^2 = x*x特殊情況，然後調用R_pow（小寫）。在R_pow中再次檢查該特殊情況將是重複的，但R_pow在內部被稱爲其他地方。

Answer 2

我的結論是，這是有史以來所以，稍微快當且僅當基本是一個整數，以及，標量。

我的風向標：

library(microbenchmark) 
set.seed(1230) 
num <- rnorm(1L) 
int <- sample(100L, 1L) 
microbenchmark(times = 100000L, 
       num^2L, 
       num^2, 
       int^2L, 
       int^2) 

而且我的機器上的時序：

# Unit: nanoseconds 
# expr min lq  mean median uq  max neval 
# num^2L 99 115 161.8495 121 166 11047 1e+05 
# num^2 97 113 196.8615 119 165 3645369 1e+05 
# int^2L 89 107 140.3745 111 120  3319 1e+05 
# int^2 98 115 525.1727 120 166 34776551 1e+05 

如果基或指數是一個數字的中位時間基本上是相同的（雖然也許num^num有脂肪高尾？）。

尺寸

的刑罰儘管integer^integer標量，它出現的優勢（在他自己的答案闡明通過@ A.Webb），對於任何合理大小的矢量，numeric^numeric速度更快，而且，對於相當常見的中等尺寸範圍的矢量，速度要快得多。從500點的基準

結果：

set.seed(1230) 
ns <- as.integer(10^(seq(0, 6, length.out = 500L))) 
mbs <- sapply(ns, function(n){ 
    num = rnorm(n); int = as.integer(num) 
    summary(microbenchmark(times = 2000L, num^2L, num^2, int^2L, int^2), 
      unit = "relative")$median 
}) 

這第一條曲線得到的東西的要點。 n表示numeric和i表示integer。

最後，向量的大小的固定成本併吞噬的優點：

只有在可忽略的長度是i^i最快：

---

繪圖的要點是：

matplot(ns[ns < 5000], t(mbs[ , ns < 5000]), 
     type = "l", lty = 1L, lwd = 3L, 
     xlab = "length", ylab = "Relative Time", 
     main = "Through Length 5000", 
     col = c("black", "red", "green", "blue")) 
legend("topleft", c("n^i", "n^n", "i^i", "i^n"), 
     col = c("black", "red", "green", "blue"), 
     lty = 1L, lwd = 3L)