作用域-tible中的函数

在本例中,我将使用tidyverse的tibble()来存储函数。

cost.matrix <- tibble(cost = c(function(x){0}, function(x){0}, function(x){NA}, function(x){x^2}, function(x){(3/2)*x},  function(x){x}),
                           flow = c(function(alpha,beta){(1/2)-alpha},function(alpha,beta){(1/2)-beta},  function(alpha,beta){NA}, function(alpha,beta){alpha},  function(alpha,beta){beta},
                                    function(alpha, beta){1-alpha-beta}))

例如,

cost.matrix$cost
# and
cost.matrix$flow

将列出所有函数。

function(x){x^2}  
# and
function(alpha, beta){1-alpha-beta}
# The new function will be
function(alpha, beta){(1-alpha-beta)^2}

为此,我使用了一个简单的for循环(如果有人有更好的建议,请告诉我,在矢量化以下组合函数时遇到了问题),并在每一行上使用了此组合函数:

Composite <- function(f,g) function(...) f(g(...))

所以现在我们的代码如下所示(我们创建一个新列,然后使用for循环用cost和flow列的组合替换相应的元素):

data <- cost.matrix %>%
  mutate(cost.flow.comp = cost)
for (i in 1:nrow(data)){
  a <- data$cost[[i]]
  b <- data$flow[[i]]
  want <- Composite(a,b)
  data$cost.flow.comp[[i]] <- want
}

问题

如果我们运行以下代码,现在应该得到25:

data$cost.flow.comp[[4]](5,2)

function(x){x^2}
# and
function(alpha, beta){alpha}

但是我们得到-6,因为成本流量公司列实际上已分配给以下函数的组合:

function(x){x}
function(alpha,beta){1-alpha-beta}

解决方案 我找到了一个解决这个问题的方法,就是每次在for循环中,在编写完函数之后调用它。例如(我们在分配合成后调用want函数):

data <- cost.matrix %>%
  mutate(cost.flow.comp = cost)
for (i in 1:nrow(data)){
  a <- data$cost[[i]]
  b <- data$flow[[i]]
  want <- Composite(a,b)
  want(1,1)
  data$cost.flow.comp[[i]] <- want
}

问题

为了读者的兴趣,这种方法的用例是用流和成本表示一个网络。想和他们一起做手术。