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r - 使用 Rmpfr 在 R 中进行高精度计算

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 14:51:08 26 4
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我必须计算 B(x+a, n-x+a)其中 B( , )beta function , 0 < a < .5 , n = 10^8x = 10^7 .

R 只是吐出 0,这破坏了我进一步的计算。我尝试使用 Rmpfr包,但在使用 mpfr 时出现错误beta 函数中的对象,例如:

beta(Rmpfr::mpfr(.3, 32), Rmpfr::mpfr(.4, 32))

Error in beta(Rmpfr::mpfr(0.3, 32), Rmpfr::mpfr(0.4, 32)) : non-numeric argument to mathematical function

有没有办法在 Rmpfr 中使用此功能或扩展?包?

最佳答案

这是一个方法。
定义一个函数来计算 B(x + a, n - x + a) 并使用 lbeta 或与 Gamma 函数的关系来计算它。结果不一样。
但首先转换类 "mpfr" 中的输入。

library(Rmpfr)

fun1 <- function(x, a, n, precBits = 128){
x <- mpfr(x, precBits = precBits)
y <- lbeta(x + a, n - x + a)
exp(y)
}
fun2 <- function(x, a, n, precBits = 128){
x <- mpfr(x, precBits = precBits)
y <- lgamma(x + a) + lgamma(n - x + a) - lgamma(n + 2*a)
exp(y)
}

x <- 10^7
n <- 10^8

a <- seq(0, 0.5, by = 0.1)
a[1] <- a[1] + .Machine$double.eps

y1 <- sapply(a, function(.a) fun1(x, .a, n))
y2 <- sapply(a, function(.a) fun2(x, .a, n))

identical(y1, y2) # FALSE

for(i in seq_along(y1)){
print(y1[[i]])
print(y2[[i]])
cat("------------\n")
}
#'mpfr1' 5.908917437507173802740403605476917652884e-14118178
#'mpfr1' 5.908916502709463876883575806175392305756e-14118178
#------------
#'mpfr1' 4.644427318909735435193584822408613288295e-14118178
#'mpfr1' 4.644427671609397947912541833050543093524e-14118178
#------------
#'mpfr1' 3.650534190755993708699375955051812478253e-14118178
#'mpfr1' 3.650534453825956612660829361117675142023e-14118178
#------------
#'mpfr1' 2.869331130039816933725658480797135290929e-14118178
#'mpfr1' 2.869331326837006304711880791004313346298e-14118178
#------------
#'mpfr1' 2.255303117148781009056940914963421818211e-14118178
#'mpfr1' 2.255303264892447200718169160444143102796e-14118178
#------------
#'mpfr1' 1.772675206631663936649823041615115643639e-14118178
#'mpfr1' 1.772675318013218204950148512940582629174e-14118178
#------------

关于r - 使用 Rmpfr 在 R 中进行高精度计算,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69080225/

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