R中3D阵列的类矩阵运算？

Question

我目前使用optim在R中估计模型，但它真的很慢，大约30分钟，如果我用零初始化它。当我分析整个事情时，我发现应用程序占用了大部分时间，这是有道理的。所以这导致我到我的问题：

x.arr <- array(1:9, c(3, 10, 3)) 
b <- 1:3 

f <- function(x, b) { 
    exp(x%*%b) 
} 

u.mat <- apply(x.arr, 2, f, b = b) 

有没有更有效的方法来做到这一点？ x.arr是一个3D数组，所以看起来应该有某种方法来使用矩阵操作来解决同一个目标。另外，我运行Linux，所以我认为我也可以轻松地做些什么，但是每次我做了这个尝试，我都设法挂起我的整个R会话。

还有一个包tensor但是我迄今为止尝试过的所有东西都与我实际所寻找的相差甚远，我甚至不确定我要回来的是什么。

我线性代数是不是最好的，但直觉告诉我，就必须有某种好的选择，而无需使用申请。

Answer 1

由于这些事情，我发现，其加速相当使用张量封装解决方案。 （我花了4个小时本昨天，但显然今天的事情就点击。）

require(tensor) 

x.arr <- array(1:9, c(3, 10, 3)) 
b  <- 1:3 

u.mat <- exp(tensor(x.arr, b, alongA = 3, alongB = 1)) 

现在把我从一个时间约30分钟左右〜10分钟的时间。

我，如果任何人对如何使其更快，当然，一个想法仍然有兴趣，但是也许如果别人发现了这个问题，这将至少是他们一个满意的答复。