R : 트리플 루프를 '벡터화'

Question

소위 순위 통계의 이중 합계를 계산하는 R 코드를 작성했습니다.

최소 1000 번 계산을 반복해야하지만 내부에 3 개의 루프가 있으면 한 번만 수행하는 데 꽤 오랜 시간이 걸립니다. 여기

내 코드입니다 :

#u, a - real numbers 
l <- function(u, a) { 
    -sqrt((1-a)/a)*I(u>=0 & u<a) + sqrt(a/(1-a))*I(u>=a & u<=1) 
} 


# r,s - real number, R,S - vectors of real numbers (equal lengths) 
L<-function(r, s, R, S) { 
    n<-length(R) 
    x<-0 
    for (i in 1:n) { 
    x<-x+l(R[i]/(n+1),r) * l(S[i]/(n+1),s) 
    } 
    1/sqrt(n)*x 
} 

# r, s, X, Y - vectors of real numbers; X and Y must be equally long 
Q<-function(r,s,X,Y) { 
    n<-length(X) 
    R<-rank(X) 
    S<-rank(Y) 
    q<-0 
    for (j in 1:length(r)) { 
    for (k in 1:length(s)) { 
     q<-q+L(r[j],s[k],R,S)^2 

    } 
    } 
    q 
} 

내가 R의 크기 s는 동일 (도 않을 수 있기 때문에 다음 첫 번째 기능이 실패 sapply 사용하여 내 기능을 변환 및 적용되지만 시도해야 길이의 r, s는 X (또는 Y)의 길이와 같음).

루프를 없애기 위해 4 개의 벡터를 사용하여 행렬을 생성하는 함수 L을 만드는 방법이 있습니까?

미리 감사드립니다.

// 편집 :

내가 mapply 사용하여 다른 기능을 작성했습니다 :

Q1<-function(r,s,X,Y) { 
    n<-length(X) 
    R<-rank(X) 
    S<-rank(Y) 
    rs <- expand.grid(r,s) 
    q<-do.call(mapply, c(function(r,s) L(r,s,R=R,S=S)^2, unname(rs))) 
    sum(q) 
} 

하지만 그것도 느린 것 같다. (.) :

rs <- expand.grid(r=r,s=s); rm(r); rm(s) 
    #edit 
    rs$qrs <- with(rs, L(r, s, R, S)^2) 
    q <- sum(rs$qrs) 

나는이 빨리 될 것입니다 확신 아니에요 당신이 r 및 s의 값을 변화시키는 L의 모든 값을 생성 할 경우

Answer 1

, 루프없는 방법 일 수 있습니다 . R에서 루프가 비효율적이라는 널리 퍼진 오류 개념이 있습니다. 효율성 향상의 대부분은 내부 기능을 단순화하여 이루어집니다. (R [J] 'L를들 [:

> set.seed(123) 
> r <- runif(4) 
> s <- runif(3) 
> rs <- expand.grid(r=r,s=s) 
> rs 
      r   s 
1 0.2875775 0.9404673 
2 0.7883051 0.9404673 
3 0.4089769 0.9404673 
4 0.8830174 0.9404673 
5 0.2875775 0.0455565 
6 0.7883051 0.0455565 
7 0.4089769 0.0455565 
8 0.8830174 0.0455565 
9 0.2875775 0.5281055 
10 0.7883051 0.5281055 
11 0.4089769 0.5281055 
12 0.8830174 0.5281055 
> rs$qrs <- with(rs, L(r, s, 1:10, 1:10)^2) 
> q <- sum(rs$qrs) 
> q 
[1] 14.39009 
> rs 
      r   s   qrs 
1 0.2875775 0.9404673 0.0004767998 
2 0.7883051 0.9404673 0.0003911883 
3 0.4089769 0.9404673 6.6571168565 
4 0.8830174 0.9404673 0.0017673788 
5 0.2875775 0.0455565 0.0004767998 
6 0.7883051 0.0455565 0.0003911883 
7 0.4089769 0.0455565 6.6571168565 
8 0.8830174 0.0455565 0.0017673788 
9 0.2875775 0.5281055 0.0004767998 
10 0.7883051 0.5281055 0.0003911883 
11 0.4089769 0.5281055 6.6571168565 
12 0.8830174 0.5281055 0.0017673788 

아마