Question

这是comp sci 101的东西，但我找不到适用于R（或matlab）的答案。

我有一个for循环，我想用第一个猜测进行初始化（这里全部为零，但可能稍后会有其他内容），但我想继续每次迭代更新。我的作品如下所示，但它有点笨拙和令人尴尬。

我想避免在for循环之前进行一次迭代。我可以在循环内部使用ifelse，但这似乎效率低下。谢谢！

alpha <- 0.3
beta <- 0.6
m <- 5 # elements in k
n <- 10 # iterations
k.prime <- v <- matrix(0, n, m)
k <- seq(from=0.04, to=0.2, length.out=m) # poss values for k
colnames(v) <- colnames(k.prime) <- round(k, digits=2)

# first loop for taking the first guess for v()
i <- 1
for (j in 1:m) {
    temp.v <- log(k[j]^alpha - k) + beta*rep(0, times=m)
    v[i, j] <- max(temp.v)
    k.prime[i, j] <- k[which.max(temp.v)]
}

# remaining loops
for (i in 2:n) {
    for (j in 1:m) {
        temp.v <- log(k[j]^alpha - k) + beta*v[i-1, ]
        v[i, j] <- max(temp.v)
        k.prime[i, j] <- k[which.max(temp.v)]
    }
}

v 
k.prime

Answer 1

使用零的初始v[1,]，删除第一个循环并将i索引修复为i+1其他位置。
这应该是这样的：

alpha<-0.3
beta<-0.6
m<-5 #elements in k
n<-10 #iterations
k.prime<-matrix(0,n,m);
v<-matrix(0,n+1,m);
k<-seq(from=0.04,to=0.2,length.out=m) #poss values for k
colnames(v)<-colnames(k.prime)<-round(k,digits=2)


v[1,]<-rep(0,m);

# remaining loops
for(i in 1:n){
    for(j in 1:m){
        temp.v<-log(k[j]^alpha-k)+beta*v[i,]
        v[i+1,j]<- max(temp.v)
        k.prime[i,j]<-k[which.max(temp.v)]
    }
}
v[-1,]->v; #Cleanup of 0-row

v 
k.prime

Answer 2

只是做：

for (i in 1:n) {
    for (j in 1:m) {
        if (i == 1) 
            temp.v <- log(k[j]^alpha - k) + beta*rep(0, times=m)
        else
            temp.v <- log(k[j]^alpha - k) + beta*v[i-1, ]
        v[i, j] <- max(temp.v)
        k.prime[i, j] <- k[which.max(temp.v)]
    }
}

- 如何以第一次猜测开始循环？

2 个答案: