R伽玛函数的NaN警告

我试图写的R程序来优化功能，但我总是得到伽马第（k + 1）产生的NaN警告。我不知道为什么，因为K + 1应该非常小，但不是零。这里是代码：R伽玛函数的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))

在此先感谢！你可以看到k从0到bigm-1，bigm从1到15进行了优化，这使得k + 1也从1到15。

来源

2013-04-26 Nicholas Humphrey

我想我的问题。优化例程会将“bigm”设置为某些非整数值。所以，我必须使用其中（k 0：圆（BIGM-1））来解决这个问题。我希望还有其他优化例程着重于整数。

来源

2013-04-26 21:08:07

你的函数返回'NaN'即使对于整数输入'bigm'。 – 2013-04-27 01:53:53

这很奇怪，因为在我做出改变后，程序从未发出警告。无论如何，它似乎现在工作。谢谢！ – 2013-04-27 12:53:43

为了调用你的函数，你需要通过这一切在它使用的变量，或者变量需要定义/函数中初始化如果使用它们，并在执行函数结束时扔掉。

例如，你用你的函数内以下，而没有经过变量函数：

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

您可以check out this编写函数。

EDIT1：我忘了提，NaN是产生的原因是：

gamma(0) = NaN

所以在您第一次通过时，以下等于零，你会得到错误

BIGM -k + 1个

来源

2013-04-27 21:22:51

谢谢Aaron Brown先生，我会详细阅读并做相应的修改。是的，错误来自gamma（0）。 – 2013-04-28 23:17:23

R伽玛函数的NaN警告

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