R：如何在每次迭代时获得输出参数值的优化

Question

library(stats4)
x <- 0:10
y <- c(26, 17, 13, 12, 20, 5, 9, 8, 5, 4, 8)

## Easy one-dimensional MLE:
nLL <- function(lambda) -sum(stats::dpois(y, lambda, log = TRUE))
fit0 <- mle(nLL, start = list(lambda = 5), nobs = NROW(y), method = "L-BFGS-B")

这是mle文档中的玩具示例。我选择使用的优化方法是L-BFGS-B。我有兴趣在不同的迭代中看到lambda值。

查看optim的帮助页面，我尝试添加trace = TRUE。但这似乎给了我每次迭代的可能性而不是lambda值。

> fit0 <- mle(nLL, start = list(lambda = 5), nobs = NROW(y), method = "L-BFGS-B", control = list(trace = TRUE))
final  value 42.726780 
converged

如何在每次迭代时获得lambda估算值？