R-外带矩阵

Question

假设我想最小化一个函数：

x<-seq(-4.5,4.5,by=.2)
y<-seq(-4.5,4.5,by=.2)
f <- function(x1,x2){(x1^2 + x2)^2 }
z <- outer(x,y,f)

其中 z 是 46 x 46 维矩阵：

  > class(z)
[1] "matrix"
> dim(z)
[1] 46 46

所以我制作了一张结果图：

persp(x,y,z,phi=-45,theta=45,col="yellow",shade=.65 ,ticktype="detailed")

如果我写前面的，它可以工作，但是因为我想使用 optim 最小化函数，如果我使用它，我得到：

optim(c(-4,-4), f, df)$par

> Error in fn(par, ...) : argument "x2" is missing, with no default

所以我需要使用数组才能使用 optim。所以如果我写：

f <- function(x) (x[1]^2 + x[2])^2 
x <- seq(-4.5,4.5,by=.2)
y <- seq(-4.5,4.5,by=.2)
s<-data.frame(cbind(x,y))

我可以使用优化：

optim(c(-4,-4), f, df)$par

但是outer报错：

z <- outer(s,f)

Error in as.vector(x, mode) : cannot coerce type 'closure' to vector of type 'any'

不知道怎么解决

Answer 1

我相信这里的目标是不必用两种不同的方式编写函数，对吧？

f0 <- function(x1,x2) ( x1^2   + x2   )^2
f  <- function(x)     ( x[1]^2 + x[2] )^2

同样，也许您只想使用 s<-data.frame(cbind(x,y))（没有 x 和 y）。

以下是我会考虑做的事情：

outer(s[[1]],s[[2]],Vectorize(function(xi,yi) f(c(xi,yi))))

这样您只需编写一次函数，就可以使用 optim（使用单个参数）。

注意：如果你想让网格x和y有不同的点数，你应该存储s <- list(x,y) .该代码将以相同的方式工作。

R- outer with matrix