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我的目标是从 cpp 文件的 numDeriv
R
包中调用 hessian()
函数(使用 Rcpp
)。
一个玩具示例:
我想计算参数 n=3 的一维函数 x^n 在点 x=1 处的粗麻布矩阵。
R代码:
H = call_1D_hessian_in_C(K=1)
print(H)
Cpp代码:
double one_dimensional(double X, double N){
return pow(X,N);
}
// [[Rcpp::export]]
double call_1D_hessian_in_C(double K) {
Rcpp::Environment numDeriv("package:numDeriv");
Rcpp::Function hessian = numDeriv["hessian"];
double param = 3;
Rcpp::List hessian_results =
hessian(
Rcpp::_["func"] = Rcpp::InternalFunction(one_dimensional),
Rcpp::_["x"] = 1.0,
Rcpp::_["N"] = param
);
return hessian_results[0];
}
这工作正常,我确实在输出中得到“6”。
然而,我的真正目标是计算 K 维函数的粗麻布矩阵,因此 K=/=1。我尝试以下操作:
H = call_KD_hessian_in_C(K=2)
print(H)
在 Cpp 中:
NumericVector k_dimensional(NumericVector X, double N){
return pow(X,N);
}
// [[Rcpp::export]]
double call_KD_hessian_in_C(double K) {
Rcpp::Environment numDeriv("package:numDeriv");
Rcpp::Function hessian = numDeriv["hessian"];
double param = 3;
Rcpp::NumericVector x = rep(1.0,K);
Rcpp::List hessian_results =
hessian(
Rcpp::_["func"] = Rcpp::InternalFunction(k_dimensional),
Rcpp::_["x"] = x,
Rcpp::_["N"] = param
);
return hessian_results[0];
}
但现在我收到“无效指针”错误。我不确定如何为 hessian 函数调用提供 cpp 函数,该函数采用一组参数来评估...
最佳答案
几个快速笔记:
numDeriv
包。X
与 x
。?numDeriv::hessian
,输出类型是 N x N Rcpp::NumericMatrix
而不是 Rcpp::List
。<编写示例并在 pure R 中运行它会给出:
k = 2
k_dimensional = function(x, N) {
x ^ N
}
numDeriv::hessian(k_dimensional, x = rep(1, k), N = 3)
Error in hessian.default(k_dimensional, x = rep(1, k), N = 3) :
Richardson method for hessian assumes a scalar valued function.
因此,这立即意味着 k_dimensional()
函数缺少对标量的缩减(例如单个值)。
编译原始代码后,出现运行时错误或调用函数时出现问题。例如,我们有:
Rcpp::sourceCpp("path/to/call_KD_hessian_in_C.cpp")
call_KD_hessian_in_C(K = 2)
这提供了以下错误:
Error in call_KD_hessian_in_C(2) :
Cannot convert object to an environment: [type=character; target=ENVSXP].
由于我们正在使用在默认情况下未加载的包中找到的 R 函数,因此我们必须通过 library()
或 require()< 显式加载它
在调用函数之前。
因此,避免环境问题的过程应该是:
# Compile the routine
Rcpp::sourceCpp("path/to/call_KD_hessian_in_C.cpp")
# Load numDeriv to ensure it is on the search path
library("numDeriv")
# Call function
call_KD_hessian_in_C(2)
根据之前的讨论,请注意我们已经:
double
,而不是值 vector ,例如NumericVector
.numDeriv
R 包。 hessian()
函数的预期返回类型从 Rcpp::List
更改为 Rcpp::NumericMatrix
。这导致以下 C++ 代码:
#include <Rcpp.h>
double k_dimensional_cpp(Rcpp::NumericVector x, double N){
// ^^ Change return type from NumericVector to double
// Speed up the process by writing the _C++_ loop
// instead of relying on Rcpp sugar.
double total = 0;
for(int i = 0 ; i < x.size(); ++i) {
total += std::pow(x[i], N);
}
// Return the accumulated total
return total;
}
// [[Rcpp::export]]
Rcpp::NumericMatrix call_KD_hessian_in_C(double K) {
// Ensure that numDeriv package is loaded prior to calling this function
Rcpp::Environment numDeriv("package:numDeriv");
Rcpp::Function hessian = numDeriv["hessian"];
double param = 3;
Rcpp::NumericVector x = Rcpp::rep(1.0, K);
// Switched from Rcpp::List to Rcpp::NumericMatrix
Rcpp::NumericMatrix hessian_results =
hessian(
Rcpp::_["func"] = Rcpp::InternalFunction(k_dimensional_cpp),
Rcpp::_["x"] = x, // use lower case x to match function signature.
Rcpp::_["N"] = param
);
// Return the calculated hessian
return hessian_results;
}
测试例程给出:
# Ensure numDeriv is on search path
library("numDeriv")
# Call function
call_KD_hessian_in_C(K = 2)
# [,1] [,2]
# [1,] 6.000000e+00 3.162714e-12
# [2,] 3.162714e-12 6.000000e+00
关于c++ - 调用 numDeriv :hessian() with multiple-parameter-objective-function in Rcpp,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55265496/
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