有没有办法加快这个三重循环？

Question

我很难加快此功能的速度（当样本量为10,000时，这对我来说至关重要）。有什么好心可以帮助我吗？

我正在制作一个玩具，其代码可完全复制：

omega_w <- function(X){
  X <- as.matrix(X)
  n <- dim(X)[1]
  kdim <- dim(X)[2]
  omega <- matrix(0, nrow = n, ncol = n) # n x n

  for (j in 1:n){
    for (l in 1:j){
      for (r in 1:n){
        x.jr <- ((X[j,])-(X[r,]))
        x.lr <- ((X[l,])-(X[r,]))
        if (l==r && j==r){
          omega[j,l] <- omega[j,l] + 2*pi }
        else if ((l==r || j==r) && j!=l){
          omega[j,l] <- omega[j,l] + pi }
        else if (l==j && j!=r){
          omega[j,l] <- omega[j,l] + pi } 
        else {
          omega[j,l] <- omega[j,l] + abs(pi - acos(cor(x.jr,x.lr)))
        }
      }
    }
  }
  omega <- (omega + t(as.matrix(Matrix::tril(omega,-1)))) * pi^(kdim/2-1)/gamma(kdim/2 +1)
  return(omega)
} 

x <- as.matrix(rnorm(10000*20),10000,20)
w <- omega_w(x)

我非常感谢任何有关使此功能“更好”和提高计算效率的指导。我实际上并不担心大型矩阵，因为我将使用与样本中的样本大小大致相同的样本大小。

谢谢！