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假设我有一个list0长度列表D，其中每个元素都是一个矩阵N x T。

我正在尝试创建一个 Kronecker 产品，逐行执行以下操作。

for(i in 1:N){

    dummy[,i] <-  list0[[D]][i,] %x% ...( (list0[[2]][i,] %x% list0[[1]][i,]))

            }

有谁知道应用此功能的最聪明的方法？下面是一个我手动输入的示例，但我希望它用于任意 D。

    set.seed(1)
    N = 2
    T = 3
    D = 4
    dummy = matrix(0,(T)^D,N)

    list0 = list()

    for(d in 1:D) {

        list0[[d]] <- matrix(rnorm(N*T,0,1),N,T)

            }

for(i in 1:N){

        dummy[,i] <-  list0[[4]][i,] %x% (list0[[3]][i,] %x% (list0[[2]][i,] %x% list0[[1]][i,]))

                }



   head(dummy)
            [,1]       [,2]
[1,]  0.15578313 -0.1783412
[2,]  0.20779959 -1.5492222
[3,] -0.08194020  0.7967800
[4,]  0.18402067  0.0737661
[5,]  0.24546573  0.6407946
[6,] -0.09679284 -0.3295669
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3 回答 3

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lapply给出第 i 行矩阵的列表并将Reduce它们组合在一起。然后将sapply其组装成最终矩阵。

N <- nrow(list0[[1]])
sapply(1:N, function(i) Reduce("%x%", init = 1, lapply(rev(list0), "[", i, TRUE)))
于 2018-04-28T23:36:15.547 回答
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看起来一个数组可以帮助你：

set.seed(1)
arr0 <- array(rnorm(N*T*D, 0, 1), c(N, T, D))

result <- apply(arr0, 1, function (slice) {
  xx <- slice[, 1]
  for (i in seq_len(D)[-1]) xx <- xx %x% slice[, i]
  xx
})

输出：

> head(result)
            [,1]         [,2]
[1,]  0.15578313 -0.178341215
[2,]  0.17432718 -0.234865849
[3,]  0.01414475  0.597377689
[4,] -0.28208921 -0.003618330
[5,] -0.31566842 -0.004765147
[6,] -0.02561305  0.012120078
于 2018-04-28T20:54:15.283 回答
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这是使用的解决方案sapply()：

library(microbenchmark)

microbenchmark(
loop={
    dummy <- matrix(0, (T)^D, N)
    for(i in 1:N){
        dummy[, i] <-  list0[[4]][i, ] %x% (list0[[3]][i, ] %x% 
                            (list0[[2]][i, ] %x% list0[[1]][i, ]))
    }
},
sapply={
    dummy2 <- sapply(1:N, function(i) list0[[4]][i,] %x% (list0[[3]][i,] %x% 
                            (list0[[2]][i,] %x% list0[[1]][i,])))
    }
)

Unit: microseconds
   expr      min        lq      mean   median       uq      max neval cld
   loop 5014.211 5190.6955 5578.7469 5320.988 5505.053 9268.179   100   b
 sapply  199.230  212.0995  278.1589  229.025  244.364 4927.115   100  a 

all.equal(dummy, dummy2)

[1] TRUE

坦率地说，我很惊讶循环这么慢。

于 2018-04-28T21:00:07.617 回答