所以我在R中遇到了这个奇怪的错误。我有一个简单的函数，它在比较真实价格和模拟价格时返回一个错误术语，称为hestondifferences()。
当我尝试通过以下方式找到当地最小值时：
res<-optim(fn=hestondifferences, par = c(vT=vT, rho=rho, k=k, sigma=sigma))
我收到错误消息：
optim中的错误（fn = hestondifferences，par = c（vT = vT，rho = rho，k = k，：函数无法在初始参数下进行评估
让我感到困惑的是，使用初始参数hestondifferences(vT, rho, k, sigma)直接调用函数会返回正确的值。
函数hestondifferences()的编写方式是，只要某个参数集不可能进行模拟，它就会返回NA，这与optim（）所期望的一致。
答案 0 :(得分：5)
Optim期望函数只有一个参数。因此，所有进一步的参数都应该在向量中传递。那就是：函数必须是 hestondifferences（c（vT，rho，k，sigma））而不是hestondifferences（vT，rho，k，sigma）。请参阅documentation：
fn： 要最小化（或最大化）的函数，第一个参数是要进行最小化的参数向量。它应该返回一个标量结果。