R中数学编程的经验法则？
R中数学编程的经验法则？
提问于 2011-09-23 20:00:57
有没有一个简单的，类似于作弊的文档，它在R中编译数学计算的最佳实践？有谁有他们最佳实践的简短清单吗？例如，它将包括以下项目：
- 对于大的数值向量
x，人们应该计算x*x，而不是计算x^2。这加快了计算速度。 - 要求解系统$Ax = b$，永远不要求解$A^{-1}$和左乘$b$.存在低阶算法(例如，高斯消去)
我确实找到了一个很好的数值分析这里。但我在寻找更快、更脏、更具体的R。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2011-09-23 20:45:15
@已经在“高性能R计算”上发布了一堆信息。他也是一名常客，所以他很可能会来拿一些当之无愧的名分。当你在等待的时候，你可以在这里读到他的一些东西：http://dirk.eddelbuettel.com/papers/ismNov2009introHPCwithR.pdf
这里有一个r-devel邮件列表的归档文件，讨论与R性能相关的数值分析问题。当我想看看过去可能说过的话：https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/时，我经常会把它的网址放在Google高级搜索页面域插槽中。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/7534181
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