R gamma函数NaN警告

Question

我正在尝试编写一个R程序来优化函数，但我总是得到伽马(k+1) NaNs产生的警告。我不知道为什么，因为k+1应该非常小，但不是零。代码如下：

x<-rlnorm(100,0,1)
y<-x/(1+x)
bernsum<-array(1:100)
cvise1<-array(1:100)
cvise2=0
cvise<-0
bernsum_temp1=0
bernsum_temp2=0
cvise1_temp1=0
cvise1_temp2=0

func_bernise<-function(bigm)
{
  #Calculate the second part of CVISE
  for (i in 1:100)
{
    z<-y[-i]
    for (j in 1:99)
    {
      for (k in 0:bigm-1)
      {
         bernsum_temp1=bernsum_temp1+bigm*((sum(z[j]<=(k+1)/bigm)-sum(z[j]             
<=k/bigm))/100)*(gamma(bigm)/(gamma(k+1)*gamma(bigm-k+1)))
*(z[j]^k)*((1-z[j])^(bigm-k-1))/50

       }
      bernsum_temp2<-bernsum_temp2+bernsum_temp1
      bernsum_temp1=0
}
bernsum[i]=bernsum_temp2
bernsum_temp2=0
 }



cvise=sum(bernsum)#+sum(cvise1)
return(cvise)
}

bigmtrue=optimize(func_bernise,c(1,15))

提前感谢！您可以看到k是从0到bigm-1，其中bigm被优化为从1到15，这使得k+1也从1到15。

Answer 1

为了调用您的函数，您需要将其中使用的所有变量传递给它，或者如果这些变量在函数执行结束时被使用并被丢弃，则需要在函数中定义/初始化这些变量。

例如，在不将变量传递给函数的情况下，在函数中使用以下内容：

y
bernsum_temp1      #this is used in an assignment without being initialized

你可以在编写函数时使用check out this。

EDIT1:我忘记提到生成NaN的原因是因为：

gamma(0) = NaN

因此，在您第一次通过时，当以下代码等于零时，您将得到错误

• bigm-k+1

Answer 2

我想我找到问题所在了。优化例程会将"bigm“设置为一些非整数值。所以我必须使用for (k in 0:round(bigm-1))来解决这个问题。我希望有其他专注于整数的优化例程。