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我正在处理一个可能很大的数据集，并且正在努力对其应用函数。

第 1 步：让我们创建一些数据。

n<-3 #this number gets larger in application.
precision<-0.3 #This number gets smaller in application.
support<-matrix(seq(0,1,by=precision), ncol=1)
support_n<-as.matrix(combn(support, n))

foo<-function(x,y){
  part_1<-mean(x) # note x is a vector
  out<-part_1+y #note y is not a vector
  out
}

第 2 步：我打算制作这个多核，因为随着 n 变大和精度变高，地狱就会松动。因此- if-then 循环除了少量之外是不可用的，大部分工作必须通过 apply 来完成，所以我可以使用 multicore 包中的“mcapply”。我想对对象 support_n 中的列元素的每个组合使用 foo 函数

第 3 步：正确的输出 - （我不能用 apply 来做到这一点）

out_final<-support_n #this will just be a placeholder for the right answers.
system.time(
  for(j in 1:dim(support_n)[2]){ #
    for(i in 1:n){
      out_final[i,j]<-foo(support_n[-i,j],support_n[i,j])
    }
  }
)

我的问题：如何使用 apply 创建 out_final 以便能够与 mcapply 并行分发工作？

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