Question

我目前正在使用optim估计R中的模型，但是如果我用零初始化它，它会非常慢，大约30分钟。当我描述整个事物时，我发现应用是花费最多的时间，这是有道理的。所以这引出了我的问题：

x.arr <- array(1:9, c(3, 10, 3))
b    <- 1:3

f <- function(x, b) {
    exp(x%*%b)
}

u.mat <- apply(x.arr, 2, f, b = b)

有更有效的方法吗？ x.arr是一个3D数组，所以似乎应该有一些方法来使用矩阵运算来解决相同的目标。

此外，我运行Linux，所以我认为我也可以轻松地使用mclapply或其他东西，但每次我尝试，我都设法挂起我的整个R会话。

还有一个软件包，tensor但到目前为止我尝试过的所有东西都远离我实际上正在寻找的东西，我甚至不确定我要回来的东西。

我的线性代数不是最好的，但有些东西告诉我，如果不使用apply，应该有某种好的选择。

Answer 1

随着这些事情的发展，我找到了一种解决方案，使用张量包可以大大加快速度。（我昨天花了4个小时，但显然今天只是点击了。）

require(tensor)

x.arr <- array(1:9, c(3, 10, 3))
b     <- 1:3

u.mat <- exp(tensor(x.arr, b, alongA = 3, alongB = 1))

现在这需要我从约30分钟到约10分钟的时间。

当然，如果有人知道如何让它更快，我仍然感兴趣，但也许如果其他人发现这个问题，这对他们来说至少是一个令人满意的答案。