Решите для X построчно
Начну с того, что я уже сделал. Я ищу способ решить уравнение f , изменив параметры b и s для каждой строки, Q и n являются константами. Я знаю, что apply() работает для такого типа проблем, но, похоже, это не работает для меня. Переменная, которую я хочу найти, не дает уникального решения.
Q = 0.203
n = 0.014
f <- function(y) (Q - (1/n)*(y*b)*((y*b)/(2*y+b))^(2/3)*sqrt(s))
С этими параметрами, скажем, для
b = 0.5
а также
s = 0.01
используя uniroot(), я получаю следующее. Какого результата я хочу.
uniroot(f, lower = 0.000001, upper = 1000000)$root
[1] 0.2328931
(эти нижние и верхние значения, похоже, хорошо сработали для меня)
Теперь мне нужно решить эту функцию для большого набора данных.
set.seed(123)
tibble::tibble(b = runif(n = 1000, min = 0.1, max = 1.5),
s = runif(n = 1000, min = 0.001, max = 5)) %>%
dplyr::mutate(yn = uniroot(f, lower = 0.000001, upper = 1000000)$root) %>%
head(5)
И это мой желаемый результат.
b s yn
1 0.503 1.37 0.0434
2 1.20 2.97 0.0194
3 0.673 0.802 0.0421
4 1.34 4.27 0.0163
5 1.42 4.24 0.0157
2 ответа
На самом деле вы очень близки к цели. Вот базовый вариант R, использующий
Vectorize
+
do.call
что может помочь вам
f <- function(b, s) {
fn <- function(y) (Q - (1 / n) * (y * b) * ((y * b) / (2 * y + b))^(2 / 3) * sqrt(s))
uniroot(fn, lower = 0.000001, upper = 1000000)$root
}
df$yn <- do.call(Vectorize(f), df)
такой, что
> df
# A tibble: 1,000 x 3
b s yn
<dbl> <dbl> <dbl>
1 0.503 1.37 0.0435
2 1.20 2.97 0.0194
3 0.673 0.802 0.0422
4 1.34 4.27 0.0163
5 1.42 4.24 0.0157
6 0.164 2.39 0.0912
7 0.839 3.87 0.0224
8 1.35 1.48 0.0223
9 0.872 0.329 0.0468
10 0.739 2.20 0.0289
# ... with 990 more rows
Данные
set.seed(123)
df <- tibble::tibble(b = runif(n = 1000, min = 0.1, max = 1.5),
s = runif(n = 1000, min = 0.001, max = 5))
Рассмотрите возможность изменения функции, чтобы получить столбцы «b», «s» из данных и использовать
rowwise
f <- function(y, dat) with(dat, (Q - (1/n)*(y*b)*((y*b)/(2*y+ b))^(2/3)*sqrt(s)))
df1 %>%
rowwise %>%
dplyr::mutate(yn = uniroot(f, lower = 0.000001, upper = 1000000,
dat = cur_data())$root) %>%
ungroup %>%
head(5)
-выход
# A tibble: 5 x 3
# b s yn
# <dbl> <dbl> <dbl>
#1 0.503 1.37 0.0434
#2 1.20 2.97 0.0194
#3 0.673 0.802 0.0421
#4 1.34 4.27 0.0163
#5 1.42 4.24 0.0157
Или еще такой вариант
pmap
из
purrr
library(purrr)
df1 %>%
mutate(yn = pmap_dbl(select(., b, s), ~
uniroot(f, lower = 0.000001, upper = 1000000,
dat = tibble(b = ..1, s = ..2))$root))
-выход
# A tibble: 10,000 x 3
# b s yn
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 0.503 1.37 0.0434
# 2 1.20 2.97 0.0194
# 3 0.673 0.802 0.0421
# 4 1.34 4.27 0.0163
# 5 1.42 4.24 0.0157
# ...
данные
set.seed(123)
df1 <- tibble::tibble(b = runif(n = 1000, min = 0.1, max = 1.5),
s = runif(n = 1000, min = 0.001, max = 5))