我在R中有一个计算大量最小二乘解决方案(> 10,000:通常为100,000+)的程序,并且在分析之后,这些是该程序的当前瓶颈。我有一个矩阵A
,其列向量对应于生成向量和解b
。我正在尝试解决x
的最小二乘解Ax=b
。矩阵的大小通常为4xj - 其中许多不是正方形(j <4),因此对于欠定系统的一般解决方案是我正在寻找的。 p>
主要问题:在R中解决欠定系统的最快方法是什么?我有很多利用Normal Equation的解决方案,但我正在寻找一个比下面任何一种方法更快的例程。
例如:
在给定以下约束的情况下,解决由x
给出的Ax = b
系统:
solve(A,b)
不起作用,因为求解需要一个方阵。 t(A) %*% A
(相当于crossprod(A)
)是非单数的 - 在程序的早期检查A
大小的上限合理地为10x10,零元素很少发生 - A
通常非常密集用于测试的两个随机矩阵......
A = matrix(runif(12), nrow = 4)
b = matrix(runif(4), nrow = 4)
以下所有功能都已分析过。它们转载于此:
f1 = function(A,b)
{
solve(t(A) %*% A, t(A) %*% b)
}
f2 = function(A,b)
{
solve(crossprod(A), crossprod(A, b))
}
f3 = function(A,b)
{
ginv(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b) # From the `MASS` package
}
f4 = function(A,b)
{
matrix.inverse(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b) # From the `matrixcalc` package
}
f5 = function(A,b)
{
qr.solve(crossprod(A), crossprod(A,b))
}
f6 = function(A,b)
{
svd.inverse(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b)
}
f7 = function(A,b)
{
qr.solve(A,b)
}
f8 = function(A,b)
{
Solve(A,b) # From the `limSolve` package
}
经过测试,f2
是目前的赢家。我还测试了线性模型方法 - 鉴于它们产生的所有其他信息,它们的速度非常慢。使用以下代码对代码进行了分析:
library(ggplot2)
library(microbenchmark)
all.equal(
f1(A,b),
f2(A,b),
f3(A,b),
f4(A,b),
f5(A,b),
f6(A,b),
f7(A,b),
f8(A,b),
)
compare = microbenchmark(
f1(A,b),
f2(A,b),
f3(A,b),
f4(A,b),
f5(A,b),
f6(A,b),
f7(A,b),
f8(A,b),
times = 1000)
autoplot(compare)
答案 0 :(得分:9)
Rcpp
怎么样?
library(Rcpp)
cppFunction(depends='RcppArmadillo', code='
arma::mat fRcpp (arma::mat A, arma::mat b) {
arma::mat betahat ;
betahat = (A.t() * A ).i() * A.t() * b ;
return(betahat) ;
}
')
all.equal(f1(A, b), f2(A, b), fRcpp(A, b))
#[1] TRUE
microbenchmark(f1(A, b), f2(A, b), fRcpp(A, b))
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# f1(A, b) 55.110 57.136 67.42110 59.5680 63.0120 160.873 100
# f2(A, b) 34.444 37.685 43.86145 39.7120 41.9405 117.920 100
# fRcpp(A, b) 3.242 4.457 7.67109 8.1045 8.9150 39.307 100