兩個矩陣之間的相對誤差

給定R中的兩個浮點矩陣，我想得到每個條目之間的相對誤差，然後在所有誤差中搜索所有誤差的最大值並將其與10％進行比較，即MAX_ERROR <= 10%兩個矩陣之間的相對誤差

我知道raltive錯誤的是（對每個條目）：

|v_ij(MATRIX1) - v_ij(MATRIX2)|/| v_ij(MATRIX1)|

如何做到這一點的R，避免for循環？

來源

2011-10-12 cMinor

如果你想處理，其中基質中有零（這由零，否則會導致分裂）的情況下，這個答案有一些解決方案：Do you reassign == and != to isTRUE(all.equal())?

的almostEqual功能的一個稍微的改變我暗示將產生：

relativeError <- function(x, y, tolerance=1e-8) { 
    diff <- abs(x - y) 
    mag <- pmax(abs(x), abs(y)) 
    ifelse(mag > tolerance, diff/mag, diff) 
} 

m1 <- cbind(c(0,1), c(1,1)) 
m2 <- cbind(c(0,1), c(1,1.11)) 
any(relativeError(m1, m2) > 0.01) # TRUE 

# Building on @DWin's answer: 
which(relativeError(m1, m2) > 0.01, arr.ind=TRUE) # 2 2

注意，這不是你的定義略有不同，計算相對誤差：它是對稱的，並處理小的值 - 這是因爲它慢一點。 ...

來源

2011-10-12 16:54:38 Tommy

好的工作。我們正在接近防彈而靈活的答案。 –

下面應該工作：

maxerr <- max(abs((a - b)/a))

其中a和b是兩個矩陣。將結果轉換爲百分比，乘以100。

來源

2011-10-12 16:07:49 NPE

如果wnat確定哪些元素不能在該試驗那就試試這個：如果你想dispaly指數和值的矩陣1滿足列表（或不能滿足），該條件，那麼

over_err <- which(abs(MATRIX1-MATRIX2)/abs(MATRIX1) > 0.1, arr.ind=TRUE)

：

cbind(over_err, MATRIX1[over_err])

來源

2011-10-12 16:31:32

如果您想訂購他們，那麼只需使用'out < - cbind（over_err，values = MATRIX1 [over_err]）'和'out [order（values，decrease = T）]''。 :-) – TMS

好的一個：如果你只是想要「前五名」，那麼你可以使用：'out [order（values，decrease = T），] [1：5]' –

好！ :-)但是如果少於5，你會得到NAs。也許'頭（5號）'會更好（雖然不那麼優雅！）。 – TMS

如果精確矩陣M_exact和近似矩陣是M_app;然後使用Mathematica，誤差百分比可以計算爲

error(%) = 100(Norm[M_app - M_exact]/Norm[M_exact])

要在矩陣元素

Relative_error = (Abs[M_app - M_exact])/Abs[M_exact]

檢查相對誤差對於進一步的細節： http://www.netlib.org/lapack/lug/node75.html

來源

2017-01-26 13:22:29 NAK

兩個矩陣之間的相對誤差

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