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我是 C++ 的新手,我正尝试通过 Rcpp 使用它来 boost 我的 R 代码。
下面的代码从 t0 整合到 t1 - 这是在“lorenz”函数中完成的。 Test4 使用“lorenz”“计数”次数进行积分。然而,在时间“t1”,系统状态在系统重新运行之前在“write_lorenz”中被修改,这就是问题所在。如果我通过从 R 调用 test4 一遍又一遍地运行相同的程序,打印到屏幕总是会产生相同的结果,但是,我返回的矩阵“u”不会,并且似乎最终会收敛到任何“t1”问题。
我的输入值没有改变,所以我想知道是否存在内存泄漏,或者是否发生了其他问题,如何修复。另外我想知道我对“u”的初始化是否不正确,我应该使用“new”命令。
我试过的是 数值矩阵* u = NULL; *u = 新的数值矩阵;然后我尝试以 *u(1,2) 的形式访问矩阵的元素,但以这种方式访问元素会导致错误提示 u 不是函数。
任何帮助将不胜感激
我从以下网站修改了这段代码
http://headmyshoulder.github.io/odeint-v2/examples.html
所以我可以将它与 Rcpp 一起使用
//###################################R Code ###############################
library(Rcpp)
sourceCpp("test4.cpp")
sigma <- 10.0
R <-28.0
b <- 8.0 / 3.0
a2 <- c(10.0 , 1.0 , 1.0) #initial conditions X0,I0,Y0
L2 <- c(0.0 , 2.0 , 0.1) #initial time, kick time, error
counts <- 2
kick <-1.0; # kick size
pars <-c(sigma,R,b,kick)
test4(a=a,L2=L2,counts=counts,pars= pars)
// C ++ code
//[[Rcpp::depends(BH)]]
//[[Rcpp::depends(RcppEigen)]]
//[[Rcpp::plugins("cpp11")]]
#include <Rcpp.h>
#include <RcppEigen.h>
#include <math.h>
#include <boost/array.hpp>
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
#include <boost/algorithm/string.hpp>
using namespace boost::numeric::odeint;
using namespace std;
using namespace Rcpp;
using namespace Eigen;
double sigma =0;
double e =0;
double b =0 ;
double t0 =0;
double t1 = 0;
double kick =0;
double X0 = 0;
double I0 =0;
double Y0 =0;
double N = 0;
int counter =0;
typedef boost::array< double , 3 > state_type;
NumericMatrix u(4,5);
void lorenz( const state_type &x , state_type &dxdt , double t )
{
dxdt[0] = sigma * ( x[1] - x[0] );
dxdt[1] = e * x[0] - x[1] - x[0] * x[2];
dxdt[2] = -b * x[2] + x[0] * x[1];
}
void write_lorenz( const state_type &x , const double t )
{
if(t==t1){
X0 = x[0];
I0 = x[1];
Y0 = x[2];
N = X0+I0+Y0;
X0 = X0 + exp(kick*N);
counter++;
//for some reason cout and u don't match for multiple runs of the
//program
cout << t << '\t' << X0 << '\t' << I0 << '\t' << Y0 << endl;
u(counter,0) = t;
u(counter,1) = X0;
u(counter,2) = I0;
u(counter,3) = Y0;
}
}
// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix test4(NumericVector a, NumericVector L2,int counts,NumericVector pars)
{
double error; // control integration error
// initialize model parameters
//maybe these should be parenthesis?
sigma = pars[0]; //# average per capita birh rate 1-10(the mean is 4.7)
e = pars[1]; // # per capita average growth rate
b= pars[2];
kick = pars[3]; // kick size
//cout << sigma << R << b << kick << endl;
//myfile.open (ST);
X0 = a[0]; I0 =a[1]; Y0 = a[2];
int i = 0;
t0 = L2[0];
t1 = L2[1];
error = L2[2];
u(0,0) = t0;
u(0,1) = X0;
u(0,2) = I0;
u(0,3) = Y0;
// initial conditions
for(i=0;i<counts;i++)
{
state_type x = { X0 , I0 , Y0 };
integrate( lorenz , x , t0 , t1 , error , write_lorenz );
}
return u; // the variable I hope will be global
}
最佳答案
这是您链接到的纯 C++ 文件的简单改编。我们只需定义一个包含三个 vector 的 struct
,我们将每次迭代的元素推送到其中——而不是将它们打印到标准输出。
对于增长的数据结构,我们更喜欢 C++ 标准库类型(因为我们的类型必须像 R 类型,它们的内部结构不能很好地匹配一个一个地增加,这对它们来说是昂贵的)。所以最后,我们只是复制到一个 R data.frame。
#include <boost/array.hpp>
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
#include <Rcpp.h>
// [[Rcpp::depends(BH)]]
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
using namespace std;
using namespace boost::numeric::odeint;
const double sigma = 10.0, r = 28.0, b = 8.0 / 3.0;
typedef boost::array< double , 3 > state_type;
void lorenz( const state_type &x , state_type &dxdt , double t ) {
dxdt[0] = sigma * ( x[1] - x[0] );
dxdt[1] = r * x[0] - x[1] - x[0] * x[2];
dxdt[2] = -b * x[2] + x[0] * x[1];
}
struct foo { std::vector<double> a, b, c; };
struct foo f;
void append_lorenz(const state_type &x , const double t ) {
f.a.push_back(x[0]);
f.b.push_back(x[1]);
f.c.push_back(x[2]);
}
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
DataFrame callMain() {
state_type x = { 10.0 , 1.0 , 1.0 }; // initial conditions
integrate( lorenz , x , 0.0 , 25.0 , 0.1 , append_lorenz );
return DataFrame::create(Named("a") = f.a,
Named("b") = f.b,
Named("c") = f.c);
}
/*** R
res <- callMain()
print(head(res))
*/
这里是 R 代码的输出(有意限制为几行):
R> sourceCpp("/tmp/lorenz.cpp")
R> res <- callMain()
R> print(head(res))
a b c
1 10.00000 1.00000 1.00000
2 9.40816 2.99719 1.12779
3 8.92164 5.35684 1.46991
4 8.68193 7.82671 2.05762
5 8.73730 10.42718 2.94783
6 9.11080 13.10452 4.18849
R>
关于c++ - Rcpp NumericalMatrix 数据类型,全局声明,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29055163/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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