Rcpp中的意外行为

Question

请注意，此错误来自更大的上下文，我完全无法在此完全报告。

我在文件fun.cpp

#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h> 

using namespace Rcpp; 

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] 

arma::vec colMeans(arma::mat data){ 

    int n_0 = data.n_rows; 

    arma::vec xbar(data.n_cols); 
    for(int i = 0; i < data.n_rows; i++){ 
     for(int j = 0; j < data.n_cols; j++){ 
     xbar[j] += data(i,j) /n_0; 
     } 
    } 

    return xbar; 
} 

// [[Rcpp::export]] 
List PosteriorNIW(arma::mat data, arma::vec mu0, double lambda0, 
       double df0, arma::mat V){ 

    // Compute posterior 
    int n = data.n_rows; 

    arma::vec xbar = colMeans(data); 

    double lambdan = lambda0 + n; 

    arma::vec mun = (lambda0 * mu0 + n * xbar)/lambdan; 

    arma::mat S; 
    S.zeros(data.n_cols, data.n_cols); 
    for(int i = 0; i < n; i++){ 
     S += (arma::conv_to<arma::vec>::from(data.row(i)) - xbar) * arma::trans(arma::conv_to<arma::vec>::from(data.row(i)) - xbar); 
    } 

    arma::mat Vn = V + S + ((lambda0*n)/(lambda0 + n)) * (xbar - mu0) * arma::trans(xbar - mu0); 

    return List::create(_["mun"] = mun, 
        _["Vn"] = Vn, 
        _["lambdan"] = lambdan); 
} 

以下功能立即致电：

library(Rcpp); library(RcppArmadillo) 
mu0 <- c(3,3) 
V0 <- matrix(c(2.5,0.0,0.0,2.5), nrow = 2) 
sourceCpp("fun.cpp") 

data <- cbind(rep(5,15),rep(0,15)) 
PosteriorNIW(data, mu0, 1, 1, V0) 

给出了预期的结果。

$mun 
    [,1] 
[1,] 4.8750 
[2,] 0.1875 

$Vn 
    [,1] [,2] 
[1,] 6.250 -5.6250 
[2,] -5.625 10.9375 

$lambdan 
[1] 16 

现在，如果我添加到文件fun.cpp以下功能（再次，这些都是从一个更大的背景下采取所以也懒得试图了解，但只是将它们粘贴）奇怪的事情发生了：

// [[Rcpp::export]] 
NumericMatrix myFun(arma::mat t_dish, arma::cube data){ 
    int l = 0; 
    for(int j = 0; j < data.n_rows; j++){ 
     l++; 
    } 
    NumericMatrix Dk(l, 2); 
    return Dk; 
} 

// [[Rcpp::export]] 
int myFun2(arma::cube n_cust){ 

    arma::mat temp = n_cust.subcube(arma::span(0), arma::span(), arma::span()); 
    int i; 
    for(i = 0; i < n_cust.n_cols; i++){ 
     arma::rowvec temp2 = temp.row(i); 
    } 

    return i + 1; 
} 

// [[Rcpp::export]] 
arma::vec myFun3(arma::mat k_tables){ 
    arma::vec temp(k_tables.n_cols * k_tables.n_rows); 
    int l = 0; 
    if(!R_IsNA(k_tables(0,0))){ 
     l++; 
    } 

    arma::vec temp2(l); 
    arma::vec tmp3 = sort(temp2); 
    return tmp3; 
} 

double myFun4(arma::vec x, double nu, arma::vec mu, arma::mat Sigma){ 
    arma::vec product = (arma::trans(x - mu) * arma::inv(Sigma) * (x - mu)); 
    double num = pow(1 + (1/nu) * product[0], - (nu + 2)/2); 
    double den = pow(sqrt(M_PI * nu),2) * sqrt(arma::det(Sigma)); 
    return num/den; 
} 

bool myFun5(NumericVector X, double z) { 
    return std::find(X.begin(), X.end(), z)!=X.end(); 
} 

调用PosteriorNIW(data, mu0, 1, 1, V0)重复开始每次都会给出不同的结果。请注意，函数中没有随机性，显然这些函数没有影响，因为它们在原始函数中未被调用。

我试过不同的机器，以确保它不是我的编译器的问题，但错误不断发生。

我知道，删除这些功能（即使只是其中之一）可以解决这个问题，但显然，当我使用更多功能时，这不是一个可行的解决方案。

我想知道其他用户是否能够复制此行为，如果是，如果有修复它。

预先感谢您

编辑：

R的版本是3.3.2和Rtools为3.4。 Rcpp和RcppArmadillo都是最新的

Answer 1

您没有在您的colMeans函数中调零xbar。如果我不这样做：

arma::vec colMeans(arma::mat data){ 

    int n_0 = data.n_rows; 

    arma::vec xbar; 
    xbar.zeros(data.n_cols); 
    for(int i = 0; i < data.n_rows; i++){ 
     for(int j = 0; j < data.n_cols; j++){ 
     xbar[j] += data(i,j) /n_0; 
     } 
    } 

    return xbar; 
} 

我得到这个每次：

> PosteriorNIW(data, mu0, 1, 1.1, V0) 
$mun 
     [,1] 
[1,] 4.8750 
[2,] 0.1875 

$Vn 
     [,1] [,2] 
[1,] 6.250 -5.6250 
[2,] -5.625 10.9375 

$lambdan 
[1] 16 

即使我添加的代码的额外块。

我不知道这些向量是否被记录为由它们的构造函数初始化为0（在这种情况下，这可能是一个错误）或不是，在这种情况下它的bug！