更好库矩阵运算

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这个问题是涉及到一个问题，我之前更好库矩阵运算

Matrix and vector multiplication operation in R

特别要求，我觉得痛苦做一些矩阵运算在R.例如，对于下面的代码，有几个额外的步骤让我运行它。

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只接受一个向量作为初始值，所以无法写X0像分配为Ab和一个列向量。
我的函数f有一些矩阵操作，但它返回一个标量，optimx也不喜欢那个（它把它当作矩阵类），所以我需要做as.numeric()。

有没有更好的方法来让我在像Matlab这样的R中做矩阵运算？

来源

2016-08-18 hxd1011

我不确定这是否有帮助，但可以使用'return（v [1]）'而不是'return（as.numeric（v））'将标量值拉出R中放入的1x1矩阵。 – Austin

英语使用说明（对不起）：“我觉得做...很痛苦”或者“我觉得做一些手术很痛苦”会比“我感到痛苦”更习惯...... –

我是新来的，对于投票给我的人，你能说出理由吗？谢谢 – hxd1011

我并不乐观，你会找到你想要的东西，并试图解决一种语言的习语 - 而不是吮吸它/适应它 - 往往是持续痛苦的秘诀。有几个想法：

c(v)和drop(v)有同样的效果as.numeric(v); c(v)是更简洁和drop(v)是（可能）更清晰语义
optim()（不像optimx::optimx）不抱怨被切换的列向量（在R项中，1列的矩阵），并且其工作方式相同的例子
crossprod(e)相当于（和速度比）t(e) %*% e

您可以使用MATLAB（为什么你用R您还没有告诉我们），或（如果你买不起）尝试八度...

来源

2016-08-18 21:23:58

更好库矩阵运算

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