我将尝试用一个例子来解释这个：我希望用f1之类的函数最小化函数nlm，同时我想将一些参数传递给{{1从参数列表中。
在简单的情况下，这两个工作和最小化功能
nlm然后，如果我希望将列表f1 <- function(x, vec) x^2 +sum(vec)
nlm(f = f1, p = 0.2, vec = 1)
nlm(f = f1, p = 0.2, vec = c(1,1))
传递给opt_pars，我通常会这样做
nlm然而，问题是如果opt_pars <- list(hessian = TRUE)
do.call(what = nlm, args = c(f = f1, p = 0.2, vec = 1, opt_pars))
实际上是一个向量，这不起作用：
vec在我看来，这是因为do.call(what = nlm, args = c(f = f1, p = 0.2, vec = c(1,1), opt_pars))
将c()拆分为两个向量：
vec处理这个问题的好方法是什么？