Question

考虑以下Matlab代码以使用仿真近似积分。

function f
numSim = 1000000;
points = rand(numSim,1);
r3 = mean(feval('func3', points));

points1 = rand(numSim,1);
r8 = mean(feval('func8', points, points1));
disp([r3, r8,]);
end %f
%%%%%%%%%% Nested funcitons %%%%%%%%%%%%   
function y = func3(x)
y = exp(exp(x));
end %func3

function z = func8(x,y)
z = exp((x+y).^2);
end %func8

我在R中尝试过的

f <- function (func3,func8){
     numSim <- 1000000
     points <- runif(numSim)
     r3 <- mean(evaluate(points, func3))
     points1 <- runif(numSim)
     r8 <- mean(evaluate( points1,func8))
     newList<-list(r3,r8)
     return(newList)
 }
 # Nested functions  

 func3<-function(x) {
    func3 <- exp(exp(x))
    return(func3)
 }   
 func8 <- function(x,y) {
    func8<-exp((x+y)^2)
    return(func8)
 }

第一个问题是警告消息：

在mean.default（evaluate（points，function））中：参数不是数字或逻辑：返回NA

我添加了r3 <- mean(evaluate(points, func3),na.rm=TRUE)

当我键入r3时，输出为[1] NA，

为什么不能正常工作？

另外，关于-嵌套函数-的评论，我不知道如何在R中做到这一点。

Answer 1

这似乎起作用：

f <- function (func3,func8){
  numSim <- 1000000
  vals <- runif(numSim)  ## changed the name: 'points' is a built-in function
  r3 <- mean(sapply(vals, func3))
  vals2 <- runif(numSim)
  ## use mapply() to evaluate over multiple parameter vectors
  r8 <- mean(mapply(func8, vals, vals2))  
  newList <- list(r3,r8)
  return(newList)
}

我简化了函数定义。

func3 <- function(x) {
  return(exp(exp(x)))
}   
func8 <- function(x,y) {
  return(exp((x+y)^2))
}

尝试一下：

f(func3,func8)

我不知道这是否正确，但是我认为这是MATLAB代码的正确翻译。请注意，通过使用向量化可以更快地实现：分别用sapply()和mapply()替换mean(func3(vals))和mean(func8(vals,vals2))（这仅在要评估的函数本身有效时有效）适当地矢量化，在这种情况下就是这样。

评估积分的代码：从Matlab转换为R

1 个答案: