更换在嵌套循环

长度为零我有一个嵌套循环的问题，下面的代码：更换在嵌套循环

T=2 
dt=0.001 
K=floor(T/dt) 
t= seq(0,T,dt) 

BM<- matrix(0,2000,1000) 
for (i in 1:1000){ 
for (k in 1:K-1){ 
BM[k+1,i]=BM[k,i]+sqrt(dt)*rnorm(1) 
} 
}

的错误信息是：

Error in BM[k + 1, i] = BM[k, i] + sqrt(dt) * rnorm(1) : 
replacement has length zero

什么是错的循环？它的目标是模拟1000个布朗运动的样本路径。

来源

2014-01-12 user3187955

你的缺少）在1：（K-1）。尽管如此，我认为你可以做这个没有循环的模拟。 – Fernando

谢谢大家，伙计们！你帮了很多！ – user3187955

@ user3187955如果你认为你的问题已经得到解答，你可以[接受答案]（http://meta.stackexchange.com/a/5235），你只能接受他们中的一个，但当你有足够的声誉upvoting;） –

这里是一个完全量化的方法可以得到相同的结果，它是速度更快比使用for环

B <- mat.or.vec(K,1000) # pre-allocate 
set.seed(1) 
B[-1, ] <- matrix(rnorm((K-1)*100),K-1,1000) * sqrt(dt) 
B <- apply(B, 2, cumsum)

个

矢量化功能，加快你的代码，你可以在下面的基准测试结果看：

  test elapsed relative 
1 vectorized() 2.070 1.000 
2 for.loop() 181.768 87.811

的量化方法比你的两个嵌套for -loops快约88倍。基准代码如下所示。

for.loop <- function(){ # this is your approach 
    BM<- matrix(0,2000,1000) 
    set.seed(1) 
    for (i in 1:1000){ 
    for (k in 1:(K-1)){ 
     BM[k+1, i]=BM[k,i]+sqrt(dt)*rnorm(1) 
    } 
    } 
    return(BM) 
} 


vectorized <- function(){ # this is my approach 
    B <- mat.or.vec(K,1000) # pre-allocate 
    set.seed(1) 
    B[-1, ] <- matrix(rnorm((K-1)*100),K-1,1000) * sqrt(dt) 
    B <- apply(B, 2, cumsum) 
} 


library("rbenchmark") 
benchmark(vectorized(), 
      for.loop(), 
      replications=10, 
      columns=c('test', 'elapsed', 'relative'), 
      order = "relative")

第一5行5个COLS比较，以检查结果：

> vectorized()[1:5, 1:5] 
      [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5] 
[1,] 0.00000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 
[2,] -0.01981021 -0.009865464 -0.008371525 0.015834886 0.001562361 
[3,] -0.01400290 -0.037887974 -0.037253019 0.010349073 -0.024924006 
[4,] -0.04042779 -0.098675011 -0.073133176 0.018483702 -0.066867547 
[5,] 0.01001941 -0.047455576 -0.048955758 -0.001085329 -0.123356698 
> for.loop()[1:5, 1:5] 
      [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5] 
[1,] 0.00000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 
[2,] -0.01981021 -0.009865464 -0.008371525 0.015834886 0.001562361 
[3,] -0.01400290 -0.037887974 -0.037253019 0.010349073 -0.024924006 
[4,] -0.04042779 -0.098675011 -0.073133176 0.018483702 -0.066867547 
[5,] 0.01001941 -0.047455576 -0.048955758 -0.001085329 -0.123356698

来源

2014-01-12 19:11:35

嗯，从来没有听说过'mat.or.vec' – rawr

因为大家都是关于基准在这里，'矩阵（0，K，1000）'需要更少的击键 – rawr

这就是问题所在：

for (k in 1:K-1){

你的优先级是关闭的。这将工作：

for (k in 1:(K-1)){

相同（为K > 0）：

for (k in seq(K-1)){

矢量化是更好的是：

for (k in seq(K-1)) { 
    BM[k+1,] <- BM[k,]+sqrt(dt)*rnorm(2000) 
}

来源

2014-01-12 18:38:59

更换在嵌套循环

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