为了解决R中的线性逆模型，有一个名为LIM（http://cran.r-project.org/web/packages/LIM/）的优秀包。 模型问题以自然和易于理解的方式在文本文件中制定。 LIM中的函数然后将此输入转换为所需的线性相等和不等式条件，这可以通过最小二乘法或线性编程技术求解。
我的文字File约有。 6000行（简单的等式，不等式，组件，参数列表），它描述了线性逆模型。
我通过以下两行将其提供给R进行处理
liminput <- Read(File)
lim <- Setup(liminput)
问题： 2条线需要大约5分钟才能运行。 第一行Read命令几乎占据了这5分钟的100％。
问题： 有没有办法让它更快？
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我认为这不会有一个非常简单的答案;您可能需要找到一些方法来重写Read()函数以获得更好的速度（但请参见下面的一种可能性）。详细查看Read()函数（如果您不知道，可以通过键入Read来打印源代码），它实际上是在读取行并在R代码中解析它们。大多数这些操作可能很难进行矢量化，并且在Rcpp / C ++中重写的难度很大......
Noam Ross写了一篇very accessible guide to speeding up R code（其中一项建议是“获得更好的电脑”）。实际上只有一个“低悬的果实”建议可能无需自己深入研究代码，即使用R的字节编译器：
library(compiler)
Read.comp <- cmpfun(Read)
Read.comp(File) ## **maybe** faster than Read(File) ...