Question

我是R的新手，我的问题是初学者。

我有

kappa <- c(0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 0.9, 0.99, 0.999, 0.9999)

我不明白为什么

var_optim <- sapply(kappa, function(t) 
  optimize(function(x) abs(FX_fun(x) - t), c(-2,2))$minimum)

工作正常，但

var_optim <- optimize(function(x) abs(FX_fun(x) - kappa), c(-2,2))$minimum

不是

这两个表达式有什么区别，因为我一直认为它们是相同的

我收到一个回复，告诉我在我的第一条陈述中t是标量，而不在我的第二条陈述中。

实际上，我在第一句中不理解t是一个标量。因为以我的理解为标量，我们应该写的是

var_optim <-sapply（1：长度（kappa），function（t）优化（function（x）abs（FX_fun（x）-kappa [i]），c（-2,2））$ minimum）< / p>

谢谢！

Answer 1

kappa是向量，而第一条语句中的t是标量。我假设FX_fun(x)也是一个标量，所以计算abs(FX_fun(x)-t)也是一个标量，并且optimize将看到一个标量值函数，它将很高兴地进行优化。

另一方面，在第二条语句FX_fun(x)-kappa中也是一个向量：标量减向量在R中起作用，它只对kappa的每个元素进行减法运算，结果是一个向量。但是，现在optimize看到了一个向量值函数，显然它无法对其进行优化。

这是sapply的工作方式：sapply(v, f)接受一个函数f和一个向量v，将f应用于v的eash元素，并构建一个向量w与结果。也就是说，从数学上讲w(i)=f(v(i))，但是f只接受标量值作为参数（v的元素，一个接一个）。