Question

我刚刚使用包parallel和foreach()函数执行了我的第一步。因此这个问题会相当愚蠢。所以这是我想完成的任务：

将函数应用于对象t
在下一次迭代中使用结果

一个简单的例子是：

newFunc<-function(){
    test[i+1] <<- sqrt(test[i])
}

test <- c(1,rep(NA, 10))

foreach(i=1:11, .combine='rbind', .export='test')%do% newFunc()

这也为我提供了一个矢量作为for-loop当然也是如此。但是，如果我尝试并行化，这会产生不同的结果：

test <- c(1,rep(NA, 10))

library(doParallel)
library(foreach)
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)

foreach(i=1:11, .combine='rbind', .export='test')%dopar% newFunc()

stopCluster(cl)

这给我留下了输出c(1, NA, NA, NA, NA, ..., NA)。我猜测这是因为奴隶不知道其他功能的结果？我希望我提供了必要的信息。我的实际功能当然更复杂，但这个例子似乎是最简单的方式来证明我的问题。

编辑：我想第一个问题是：这样的问题可以并行化吗？

Answer 1

确实，所提出的迭代并不是并行运行，而是

test = numeric(11); test[] = 2
test^(1/2^(0:10))

是您感兴趣的解决方案。这很容易（虽然不必要，因为计算已经过矢量化）并行化

fun = function(i, test)
    test[i] ^ (1 / 2^(i - 1))
unlist(mclapply(seq_along(test), fun, test))

对于并行评估，fun不应更新非局部变量（与<<-一样）。也许您的真正问题可以通过允许并行评估的方式提出，即使原始公式似乎需要连续评估？

根据先前的结果并行化for循环

1 个答案: