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我有一个矩阵，它有 2 列，x 和 y 坐标。我想计算均方位移 - 这是在给定时间内从起点移动到另一个点的平方距离，在许多不同的时间点上平均 - 假设所有时间间隔都相等。

所以工作公式是：

MSD=average(r(t)-r(0))^2 where r(t) is position at time t and r(0) is position at time 0.

所以我用来计算的代码是：

#Create a vector to save the square of the distance between successive
#locations
distsq<- numeric(length=nrow(mat))

#Calculate and assign these values
for (i in 2:nrow(mat))
{
distsq[i]<-((mat[i,1]-mat[i-1,1])^2)+((mat[i,2]-mat[i-1,2])^2)
}

#Calculate the mean sq distance for this value of n
MSD[k]<- mean(distsq)

这mat是 x 和 y 值的矩阵。

所以这个公式在两个连续点之间的时间被认为是常数时有效。但是假设每 2 个坐标之间的时间不同，那么我该如何合并该组件来计算 MSD？

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2 回答 2

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这应该是相当有效的（尽管 Roland 在他关于循环低效率的一般说法中只是部分正确。）

A <- matrix(1:20, ncol=2)
mean( (A[,1] - A[1,1])^2 + (A[,2] - A[1,2])^2 )
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于 2012-06-05T14:37:18.080 回答
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首先，R 中的循环非常慢。因此，出于性能原因，我会避免使用它并使用 off diff()。

但是，您的实际问题是数学问题，如果没有更多背景知识，很难回答。您可以使用某种加权函数：a^(abs(deltat-b))，其中 deltat 是两点之间的时间差。

于 2012-06-05T07:28:40.487 回答