Question

我的目标是使用最大似然方法（通常大约10 ^ 5次迭代），其概率分布创建非常大的整数和非常小的浮点值，不能存储为numeric，也不能存储在{{1 }类型。

我以为我会使用float包中的as.bigq。我的问题是，只能添加，减去，乘法和潜入两个类/类型gmp的对象，而我的分布实际上包含对数，幂，伽马和汇合超几何函数。

处理此问题的最佳选择是什么？

我应该使用其他套餐吗？
我应该为bigq个对象编写所有这些函数吗？
- 在R上编码这些功能可能会导致某些功能非常慢，对吗？
- 如何仅使用bigq运算符编写对数函数？我应该使用泰勒系列扩展来估算这个功能吗？
- 当指数不是整数时，如何仅使用+,-,*,/运算符来编写幂函数？
- 如何编写汇合超几何函数（相当于+,-,*,/中的Hypergeometric1F1Regularized[..]函数）？

我最终可以在Mathematica中编写这些函数并从C调用它们，但这听起来像是一些复杂的工作，特别是如果我必须在C中使用R包以及处理这些大数字。

Answer 1

所有问题都可以通过Rmpfr解决，最有可能让您以任意精度使用getGroupMembers("Math")返回的所有函数。

它可以做什么的简单例子：

test <- mpfr(rnorm(100,mean=0,sd=.0001), 240)

Reduce("*", test)

我不认为它具有超几何功能但是......