R伽瑪函數的NaN警告

我試圖寫的R程序來優化功能，但我總是得到伽馬第（k + 1）產生的NaN警告。我不知道爲什麼，因爲K + 1應該非常小，但不是零。這裏是代碼：R伽瑪函數的NaN警告

x<-rlnorm(100,0,1) 
y<-x/(1+x) 
bernsum<-array(1:100) 
cvise1<-array(1:100) 
cvise2=0 
cvise<-0 
bernsum_temp1=0 
bernsum_temp2=0 
cvise1_temp1=0 
cvise1_temp2=0 

func_bernise<-function(bigm) 
{ 
    #Calculate the second part of CVISE 
    for (i in 1:100) 
{ 
    z<-y[-i] 
    for (j in 1:99) 
    { 
     for (k in 0:bigm-1) 
     { 
     bernsum_temp1=bernsum_temp1+bigm*((sum(z[j]<=(k+1)/bigm)-sum(z[j]    
<=k/bigm))/100)*(gamma(bigm)/(gamma(k+1)*gamma(bigm-k+1))) 
*(z[j]^k)*((1-z[j])^(bigm-k-1))/50 

     } 
     bernsum_temp2<-bernsum_temp2+bernsum_temp1 
     bernsum_temp1=0 
} 
bernsum[i]=bernsum_temp2 
bernsum_temp2=0 
} 



cvise=sum(bernsum)#+sum(cvise1) 
return(cvise) 
} 

bigmtrue=optimize(func_bernise,c(1,15))

在此先感謝！你可以看到k從0到bigm-1，bigm從1到15進行了優化，這使得k + 1也從1到15。

來源

2013-04-26 Nicholas Humphrey

我想我的問題。優化例程會將「bigm」設置爲某些非整數值。所以，我必須使用其中（k 0：圓（BIGM-1））來解決這個問題。我希望還有其他優化例程着重於整數。

來源

2013-04-26 21:08:07

你的函數返回'NaN'即使對於整數輸入'bigm'。 – 2013-04-27 01:53:53

這很奇怪，因爲在我做出改變後，程序從未發出警告。無論如何，它似乎現在工作。謝謝！ – 2013-04-27 12:53:43

爲了調用你的函數，你需要通過這一切在它使用的變量，或者變量需要定義/函數中初始化如果使用它們，並在執行函數結束時扔掉。

例如，你用你的函數內以下，而沒有經過變量函數：

y 
bernsum_temp1  #this is used in an assignment without being initialized

您可以check out this編寫函數。

EDIT1：我忘了提，NaN是產生的原因是：

gamma(0) = NaN

所以在您第一次通過時，以下等於零，你會得到錯誤

BIGM -k + 1個

來源

2013-04-27 21:22:51

謝謝Aaron Brown先生，我會詳細閱讀並做相應的修改。是的，錯誤來自gamma（0）。 – 2013-04-28 23:17:23

R伽瑪函數的NaN警告

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