两个矩阵之间的相对误差

给定R中的两个浮点矩阵，我想得到每个条目之间的相对误差，然后在所有误差中搜索所有误差的最大值并将其与10％进行比较，即MAX_ERROR <= 10%两个矩阵之间的相对误差

我知道raltive错误的是（对每个条目）：

|v_ij(MATRIX1) - v_ij(MATRIX2)|/| v_ij(MATRIX1)|

如何做到这一点的R，避免for循环？

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2011-10-12 cMinor

如果你想处理，其中基质中有零（这由零，否则会导致分裂）的情况下，这个答案有一些解决方案：Do you reassign == and != to isTRUE(all.equal())?

的almostEqual功能的一个稍微的改变我暗示将产生：

relativeError <- function(x, y, tolerance=1e-8) { 
    diff <- abs(x - y) 
    mag <- pmax(abs(x), abs(y)) 
    ifelse(mag > tolerance, diff/mag, diff) 
} 

m1 <- cbind(c(0,1), c(1,1)) 
m2 <- cbind(c(0,1), c(1,1.11)) 
any(relativeError(m1, m2) > 0.01) # TRUE 

# Building on @DWin's answer: 
which(relativeError(m1, m2) > 0.01, arr.ind=TRUE) # 2 2

注意，这不是你的定义略有不同，计算相对误差：它是对称的，并处理小的值 - 这是因为它慢一点。 ...

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2011-10-12 16:54:38 Tommy

好的工作。我们正在接近防弹而灵活的答案。 –

下面应该工作：

maxerr <- max(abs((a - b)/a))

其中a和b是两个矩阵。将结果转换为百分比，乘以100。

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2011-10-12 16:07:49 NPE

如果wnat确定哪些元素不能在该试验那就试试这个：如果你想dispaly指数和值的矩阵1满足列表（或不能满足），该条件，那么

over_err <- which(abs(MATRIX1-MATRIX2)/abs(MATRIX1) > 0.1, arr.ind=TRUE)

：

cbind(over_err, MATRIX1[over_err])

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2011-10-12 16:31:32

如果您想订购他们，那么只需使用'out < - cbind（over_err，values = MATRIX1 [over_err]）'和'out [order（values，decrease = T）]''。 :-) – TMS

好的一个：如果你只是想要“前五名”，那么你可以使用：'out [order（values，decrease = T），] [1：5]' –

好！ :-)但是如果少于5，你会得到NAs。也许'头（5号）'会更好（虽然不那么优雅！）。 – TMS

如果精确矩阵M_exact和近似矩阵是M_app;然后使用Mathematica，误差百分比可以计算为

error(%) = 100(Norm[M_app - M_exact]/Norm[M_exact])

要在矩阵元素

Relative_error = (Abs[M_app - M_exact])/Abs[M_exact]

检查相对误差对于进一步的细节： http://www.netlib.org/lapack/lug/node75.html

来源

2017-01-26 13:22:29 NAK

两个矩阵之间的相对误差

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