r语言optim函数给不同的初值为啥结果不同

Posted 2023-04-19

参考技术A 用内置函数optim()optim(par,fun,lower,upper,method)大致用到这5个参数par是初始值，你选离你峰值差不远的xfun是生成你正弦波的函数lower和upper定义域method用"BFGS"牛顿迭代法，或者"L-BFGS-B"升级版牛顿迭代法。以下是得到的结果，我用f(x)=x^2-2*x+1试了以下>optim(3,fun,lower=-5,upper=5,method="BFGS")$par[1]1#x值$value[1]0#y值$countsfunctiongradient#不知道是什么4444$convergence[1]52#算了多少次收敛 参考技术B -res$value

>##初始似然值

>L0<-sum(s1)*log(0.5)+sum(s2)*log(0.5)

>##拟合度计算

>##结果输出

>##p^2的值

>cat("roh = ",(L0-LL)/L0)

>##修正的p^2值

>cat("rohbar=",(L0-(LL-length(b)))/L0)

>print(res)

>print(tval)
-res$value

>##初始似然值

>L0<-sum(s1)*log(0.5)+sum(s2)*log(0.5)

>##拟合度计算

>##结果输出

>##p^2的值

>cat("roh = ",(L0-LL)/L0)

>##修正的p^2值

>cat("rohbar=",(L0-(LL-length(b)))/L0)

>print(res)

>print(tval)
-res$value

>##初始似然值

>L0<-sum(s1)*log(0.5)+sum(s2)*log(0.5)

>##拟合度计算

>##结果输出

>##p^2的值

>cat("roh = ",(L0-LL)/L0)

>##修正的p^2值

>cat("rohbar=",(L0-(LL-length(b)))/L0)

>print(res)

>print(tval)本回答被提问者采纳

为啥这两个高（64bx64b）函数会给出不同的结果？

【中文标题】为啥这两个高（64bx64b）函数会给出不同的结果？

【英文标题】：Why do those two high(64bx64b) functions give different results?为什么这两个高（64bx64b）函数会给出不同的结果？

【发布时间】：2015-07-01 09:44:19

【问题描述】：

static __inline__ uint64_t mulhilo64(uint64_t a, uint64_t b, uint64_t* hip) 
        __uint128_t product = ((__uint128_t)a)*((__uint128_t)b);
        *hip = product>>64;
        return (uint64_t)product;

我正在尝试在 AVX2 上使用 MULX 内在函数编写以下内容（更具体地说，BMI2）。但他们没有给出相同的结果。

static __inline__ uint64_t mulhilo64(uint64_t  a, uint64_t b, uint64_t *c)
     return _mulx_u64(a, b, &c);

【问题讨论】：

你能提供一个简单的测试用例和每个实现的结果吗？

第一个函数是一段很长的代码的一部分。我只是用第二个功能替换它，没有别的。你认为它们也应该是一样的吗？

我在第二个函数中发现了一个可能的错误（见下面的答案）——我只是想把一个简单的测试用例放在一起，看看我是否可以复制这个问题。

【参考方案1】：

看起来这个函数可能是错误的：

static __inline__ uint64_t mulhilo64(uint64_t  a, uint64_t b, uint64_t *c)
     return _mulx_u64(a, b, &c);

应该是这样的：

static __inline__ uint64_t mulhilo64(uint64_t  a, uint64_t b, uint64_t *c)
     return _mulx_u64(a, b, c);
                        // ^

请注意，编译时启用警告（例如gcc -Wall ...）有助于捕捉此类简单错误。