^2和^ 2L有区别吗？

Question

a^2和a^2L之间是否有差异R？

速度差？

精度？

到目前为止，我看不到任何人，只是想知道^ 2是作为log/exp对实现的，而^ 2L作为乘法。那么如果a不只是一个向量？

UPDATE

不，这不是重复的，我知道2和2L之间的差异。问题是，这种差异是否对电力运营商起作用？

Answer 1

R在内部使用整数指数版本R_pow_di，但^ operator仅调用R_pow。也就是说，R_pow确实特例x^2作为。因此，精度是相同的，但2L版本应该稍慢，因为在C级长时间>双倍强制。这在下面的基准中得到了证明。

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 

这没什么可以让我们失眠。

链接转到源镜像。请注意，R_ADD,R_SUB,R_MUL和R_DIV被定义为利用类型过载的C宏，但R_POW被定义为内嵌x^2 = x*x特殊情况，然后调用R_pow（小写）。在R_pow中再次检查该特殊情况将是重复的，但R_pow在内部被称为其他地方。

Answer 2

我的结论是，这是有史以来所以，稍微快当且仅当基本是一个整数，以及，标量。

我的风向标：

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

而且我的机器上的时序：

# 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 

如果基或指数是一个数字的中位时间基本上是相同的（虽然也许num^num有脂肪高尾？）。

尺寸

的刑罚尽管integer^integer标量，它出现的优势（在他自己的答案阐明通过@ A.Webb），对于任何合理大小的矢量，numeric^numeric速度更快，而且，对于相当常见的中等尺寸范围的矢量，速度要快得多。从500点的基准

结果：

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 
}) 

这第一条曲线得到的东西的要点。 n表示numeric和i表示integer。

最后，向量的大小的固定成本并吞噬的优点：

只有在可忽略的长度是i^i最快：

---

绘图的要点是：

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)