在循环中，我无法将结果汇总在矩阵中

Question

对不起，也许我的问题的解决方案很简单，但我还是 R 新手，任何帮助 非常感谢！

我想创建一个数据框或矩阵，每个循环的输出都将存储在其中。 这是程序：

n<-c(10,8,7,5)
n_goal<-c(8,9,9,4)
w<-c(0.1,0.1,0.1,0.1)
matrix<-mat.or.vec(6,4)
FI<-function(n_t) {
  (((n_goal[1]-n[1]+W[1]-f[1]+n_t[1])^2)+((n_goal[2]-n[2]+W[2]-f[2]+n_t[2]-n_t[1])^2)+
  ((n_goal[3]-n[3]+W[3]-f[3]+n_t[3]-n_t[2])^2)+((n_goal[4]-n[4]+W[4]-f[4]-n_t[3])^2))
}
for (i in 1:6) {
    W<-c(n*w)
    sf<-c(1,1,1,1)
    f1<-W%*%sf
    f<-c(f1,0,0,0)
    out<-nlm(FI, n_t<-c(0,0,0), hessian=TRUE)
    for (i in 1:3) {
        if(out$estimate[i]<0)
            out$estimate[i]=0
    }
    n<-c(n-W+f-c(out$estimate,0)+c(0,out$estimate))
    matrix[i, ]<-n
    print(n)
}
matrix

n 是我想在每个循环的矩阵中存储的输出，以便随后绘制一个图。

（每个 n 将是一个点，我希望有 6 个单独的点---六个 4 维向量）

问题在这里：我得到错误的矩阵：

> print(matrix)
         [,1] [,2]     [,3]     [,4]
[1,] 0.000000    0 0.000000 0.000000
[2,] 0.000000    0 0.000000 0.000000
[3,] 8.000002    9 8.999999 3.999998
[4,] 0.000000    0 0.000000 0.000000
[5,] 0.000000    0 0.000000 0.000000
[6,] 0.000000    0 0.000000 0.000000

只有第三行的数字是正确的，其他的都是零，而 print(n) 似乎是正确的

[1] 8.0 9.0 8.5 4.5
[1] 8.00 9.00 8.95 4.05
[1] 8.000003 9.000000 8.999999 3.999998
[1] 8.000002 9.000000 8.999999 3.999998
[1] 8.000002 9.000000 8.999999 3.999998
[1] 8.000002 9.000000 8.999999 3.999998

其实我希望最新的矩阵和 print(n) 一样。

另外，我尝试创建一个数据框，但对我来说很难，因为输出是 向量而不是单个数字。

Answer 1

无需深入了解您的功能正在尝试做什么......

如果print(n) 确实给出了正确答案（即每个循环都是正确的），那么您可能需要out <- rbind(out, n) 命令：

所以伪代码可能是

#start of code
out <- vector()
# rest of variables
FI <- blah blaha..{
#etc 
for (i in 1:6)
{
#etc..rst of loop
# not print (n)
out<- rbind(out,n)
}

return(out)
}

或类似的。

希望对你有帮助！

Answer 2

您的优化中有一些错误。由于nlm 用于线性优化，我首先尝试简化您的最小化函数以使用 R 矢量化特征。我也避免使用全局变量来避免副作用。

FIV <- function(n_t,n_goal,f,W) {
  n_th <- c(n_t,0)
  n_tt <- c(0,n_t)
  sum((n_goal-n+W-f+n_th-n_tt)^2)
}

为了清晰和更好的性能，然后我将静态初始化语句与主循环隔离开来。

## initilizations  
n <- c(10,8,7,5)
n_goal <- c(8,9,9,4)
w <- c(0.1,0.1,0.1,0.1)
matrix <-mat.or.vec(6,4)
sf <- c(1,1,1,1)

对于循环，这里不需要使用for。使用replicate，因为您在不使用索引的情况下重复相同的任务，并且因为您希望将最终结果存储在矩阵中。

replicate(6,{
  W  <- c(n*w) 
  f1 <- W%*%sf
  f  <- c(f1,0,0,0)
  out<- nlm(FIV, c(0,0,0), n_goal,f,W,hessian=TRUE)
  est <- out$estimate
  est[est<0] <- 0
  c(n-W+f-c(est,0)+c(0,est))
})

# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,]  8.0  8.0  8.0  8.0  8.0  8.0
# [2,]  9.0  9.0  9.0  9.0  9.0  9.0
# [3,]  8.5  8.5  8.5  8.5  8.5  8.5
# [4,]  4.5  4.5  4.5  4.5  4.5  4.5

编辑您也可以使用sapply，并在每次迭代时更新n（注意使用全局赋值<<-，因为它是一个全局变量）

sapply(1:6,function(x){
  W  <- c(n*w) 
  f1 <- W%*%sf
  f  <- c(f1,0,0,0)
  out<- nlm(FIV, c(0,0,0), n_goal,f,W,hessian=TRUE)
  est <- out$estimate
  est[est<0] <- 0
  n <<- c(n-W+f-c(est,0)+c(0,est))
  n
})