为模拟研究运行多次 Rcpp 函数重复的最有效方法？答案

【问题标题】：Most efficient way to run many repetitions of an Rcpp function for a simulation study?为模拟研究运行多次 Rcpp 函数重复的最有效方法？
【发布时间】：2013-03-16 23:34:08
【问题描述】：

我编写了一个 Rcpp 函数，该函数从总体中返回样本，为了测试估计方法，我想运行它数千或数百万次。似乎调用 Rcpp 需要一些开销，而像 replicate(100,myFunction()) 这样的东西所花费的时间比我预期的要长得多。

最好的方法是什么？ rep,*apply,replicate，将循环本身放入 C++ 中？

【问题讨论】：

我通常将 sapply 用于类似的事情，但复制只是重新包装的 sapply，所以应该需要大约相同的时间。你打电话的myFunction() 是什么？是否可以对其进行调整以缩短运行时间？
我认为不容易。我的函数是对采样包中的 UPtille 函数的重新实现，它使用 Tille 的方法进行采样。它迭代 N-k 次以产生 k 个样本，在我的例子中 N=4600 和 k=40。
我会在 C++ 中执行 for 循环

标签： r simulation rcpp sampling

【解决方案1】：

如果您担心性能，您希望尽量减少从 R 到 C++ 的调用次数——而不是像您所说的那样数千或数百万次。

所以 Baptiste 是正确的：如果可以的话，在 C++ 级别执行 for() 循环。

另外请注意，RcppArmadillo 的最新版本现在有 sample() 的 C++ 版本，这可能让您也可以在 C++ 中完成该部分。也就是说，我对“UPtille”以及它的作用一无所知，所以您可能会被现有的 R 实现所困扰。

【讨论】：

这似乎并没有太大的不同，但我认为我的代码的一次迭代只会使开销相形见绌。 sample() 函数会快很多，但我使用的是 Tille 的方法，因为我需要它具有某些属性。一次迭代的运行时间大约是 Core2Duo 上的 8 秒，这可能是我能得到的最佳时间