问题标签 [rcpparmadillo]

我试图理解为什么调用 arma::pinv 的 Armadillo与通过 RcppArmadillo 在 R中调用相同的函数相比，直接在 c++ 中调用（Visual Studio）需要更多的时间。

在 RI 中，编译/生成包时只是遵循了一种超级基本的方法

在 VisualStudio 中，我使用 NuGet 包管理器安装了“犰狳代码”和“OpenBLAS”，但我也尝试下载犰狳并使用“附加包含目录”包含库：结果相同。

我的感觉是我没有有效地使用 LAPACK 和/或 BLAS。你有什么想法？提前非常感谢！

在 VS 中运行的 c++ 代码如下，在 i = 1000（迭代）和 n = 100（矩阵大小）的情况下运行大约需要 25 秒

用于 RccpArmadillo 的 cpp 函数如下所示，运行 i = 1000（迭代）和 n = 100（矩阵大小）大约需要 8 秒：

我正在尝试将对角矩阵传递W给 Rcpp 函数。问题是它W的大小为 1,000,000 x 1,000,000，（我认为）远远超出 Armadillo 允许的限制（即使使用启用了 ARMA_64BIT_WORD 的 C++11 编译器）。

由于W是对角矩阵，因此非常稀疏。出于这个原因，我首先生成了一个密集表示W（使用 Matrix 包函数对角线）。然后我将这些压缩表示传递W给我的函数。我认为这将解决任何内存问题。这是一个小例子：

C++ 代码：

代码：

但是，尽管使用了压缩表示，我仍然收到此错误。

有什么方法可以处理W，以便我可以将它传递到test并执行矩阵运算？

此处提出了类似的问题。但是，我认为@Dirk 提供的解决方案在这种情况下有效，因为与我的W.

我刚刚在计算集群上的本地目录中安装了 R 4.0.3。

我正在使用 gcc 5.1.0 并且我设置了 Sys.setenv("PKG_CXXFLAGS"="-std=c++11")

Rcpp 安装正常。

但是使用 RcppArmadillo，我会收到数百行这样的错误消息

我完全迷路了。请帮忙！

假设我有一个P如下所示的任意概率矩阵，

对于单个邻接矩阵，它的生成方式类似于（未加权，无自放样）

但是，如果我需要生成100个邻接矩阵怎么办，所以我写下以下代码

就我而言，n >10000andT = 1000非常慢，有什么更好的办法来改进它吗？

我使用包定义了两个函数RcppArmadillo并将它们保存到文件cxxFuns.cpp中。f01和之间的唯一区别f02是 的位置V(0, 0)：

据我了解，该功能f01应该f02给出相同的结果。然而，测试并没有显示出预期的结果。

发生了什么？

以下是我试图移植到 Rcpp 的对称非负矩阵分解的目标函数：

这是我在 Rcpp 翻译中的刺探（肯定有很多错误）：

什么是正确（和最快）的单核翻译？

理论背景：这个函数的迭代驱动收敛到一个H近似HH^T等于的W。有关背景，请参阅此问题（以及我的答案）。

RcppArmadillo 是我尝试安装的一些软件包的依赖项。我在编译 RcppArmadillo 版本 0.10.1.0.0 时收到此错误（这是 R 在发现 RcppArmadillo 是一个 dep 时自动从 CRAN 中提取的内容）：

这是在 R 3.6.0 的 Singuarity 容器内构建的，并且在 CentOS 7 上使用 GCC 4.8.5。我可以使用 devtools 的“install_version”命令安装 RcppArmadillo 的 0.9.900.3.0 版本（这个版本已经完全之前使用相同的其他软件包工作得很好，这就是为什么我要安装它的原因)，但是，只要我正在安装的另一个包需要 RcppArmadillo 作为依赖项，R 就会立即将其更新到版本 0.10.1.0.0，这会导致上述错误并且我的构建失败。除了告诉它根本不为某些包安装依赖项之外，我还没有找到一种方法来阻止 R 这样做，但这让人头疼，我想看看这里是否有更简单的解决方案。有谁知道如何修复这个编译错误或如何防止 R 在安装另一个需要它的包时自动更新包？

下面是输出的一部分，显示在成功安装 RcppArmadillo 版本 0.9.900.3.0 之后发生的更新：

我想记录我的 for 循环函数的计算时间。我通过rcpp编写函数，并使用std::clock来测量时间间隔。rcpp代码如下：

我如下调整 R 代码

输出是

但是 R(t2-t1) 中的时间间隔与 rcpp(res[[4]]) 中计算的时间间隔不同，如何在我的 cpp 函数中得到与 R 的 Sys.time 计算相同的结果？

目前从 CRAN 中提取时存在无法编译的依赖关系，因此维护者提供了替代方法Cannot compile RcppArmadillo。

我试图RcppArmadillo从该路径安装，如下所示：

但是，我可以在日志中看到RcppArmadillo仍在从CRAN.

如何从自定义仓库强制安装？

我正在尝试在 AWS EMR 版本 5.29 中使用 sparkR shell 安装 RcppArmadillo。

这是我的sessionInfo()-

这是我安装此软件包的代码-

这是我执行install.packages()语句时遇到的失败 -