更好庫矩陣運算

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這個問題是涉及到一個問題，我之前更好庫矩陣運算

Matrix and vector multiplication operation in R

特別要求，我覺得痛苦做一些矩陣運算在R.例如，對於下面的代碼，有幾個額外的步驟讓我運行它。

f<-function(x,A,b){ 
    e=A %*% x - b 
    v=t(e) %*% e 
    return(as.numeric(v)) 
} 

A=matrix(runif(300),ncol=3) 
b=matrix(runif(100),ncol=1) 
x0=runif(3) 

optimx::optimx(x0,f,A=A,b=b, method="BFGS")

optimx只接受一個向量作爲初始值，所以無法寫X0像分配爲Ab和一個列向量。
我的函數f有一些矩陣操作，但它返回一個標量，optimx也不喜歡那個（它把它當作矩陣類），所以我需要做as.numeric()。

有沒有更好的方法來讓我在像Matlab這樣的R中做矩陣運算？

來源

2016-08-18 hxd1011

我不確定這是否有幫助，但可以使用'return（v [1]）'而不是'return（as.numeric（v））'將標量值拉出R中放入的1x1矩陣。 – Austin

英語使用說明（對不起）：「我覺得做...很痛苦」或者「我覺得做一些手術很痛苦」會比「我感到痛苦」更習慣...... –

我是新來的，對於投票給我的人，你能說出理由嗎？謝謝 – hxd1011

我並不樂觀，你會找到你想要的東西，並試圖解決一種語言的習語 - 而不是吮吸它/適應它 - 往往是持續痛苦的祕訣。有幾個想法：

c(v)和drop(v)有同樣的效果as.numeric(v); c(v)是更簡潔和drop(v)是（可能）更清晰語義
optim()（不像optimx::optimx）不抱怨被切換的列向量（在R項中，1列的矩陣），並且其工作方式相同的例子
crossprod(e)相當於（和速度比）t(e) %*% e

您可以使用MATLAB（爲什麼你用R您還沒有告訴我們），或（如果你買不起）嘗試八度...

來源

2016-08-18 21:23:58

更好庫矩陣運算

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