Question

在R中进行左右矩阵划分的最简洁，最快速，数值最稳定，最常用的R-idiomatic方法是什么？我了解左分区inv(A)*B通常是使用solve(a,b)完成的，但B*inv(A)怎么样？真的是计算t(solve(t(A),t(B)))的最佳方法吗？

Answer 1

它是B %*% solve(A)，因为solve(A)找到A的倒数。

Answer 2

我没有比B %*% solve(A)更好的解决方案，但我确实想指出，一般solve(A,B)比solve(A) %*% B更快，更稳定，更稳定。

> A = matrix(rnorm(10000),100,100)
> B = matrix(rnorm(10000),100,100)
> microbenchmark(solve(A,B), solve(A) %*% B, t(solve(t(B),t(A))), B %*% solve(A))
Unit: microseconds
             expr     min       lq      mean   median       uq       max neval
      solve(A, B)     481.695 604.2435  722.2512 677.2455  761.735  1280.888   100
   solve(A) %*% B     628.243 830.2095 1056.3947 927.0130 1204.682  5275.030   100
t(solve(t(B), t(A)))  603.855 792.1360 1164.7210 924.0895 1122.184 10351.307   100
   B %*% solve(A)     645.119 784.1990 1070.4751 927.9400 1097.601  7866.591   100

R右矩阵除法

2 个答案: