我是 R 新手，我的问题是针对初学者的。
我有
kappa <- c(0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 0.9, 0.99, 0.999, 0.9999)
我不明白为什么
var_optim <- sapply(kappa, function(t)
optimize(function(x) abs(FX_fun(x) - t), c(-2,2))$minimum)
工作正常，但是
var_optim <- optimize(function(x) abs(FX_fun(x) - kappa), c(-2,2))$minimum
没有
这两个表达式有什么区别，因为我认为它们两个是一样的
我收到一条回复，告诉我在我的第一个语句中 t 是一个标量，而它不在我的第二个语句中。
事实上，在我的第一个语句中，我不明白 t 是如何成为标量的。因为根据我的理解，它是一个标量，我们应该写的是
var_optim
谢谢！
【问题讨论】：
标签： r optimization
kappa 是一个向量，而第一条语句中的 t 是一个标量。我假设FX_fun(x) 也是一个标量，所以计算abs(FX_fun(x)-t) 也是一个标量，并且优化会看到一个标量值函数，它会很乐意优化。
另一方面，在第二条语句中FX_fun(x)-kappa也是一个向量：标量减向量在R中工作，它只是对kappa的每个元素进行减法，结果是一个向量。但是现在 optimize 看到一个向量值函数，显然不能优化这个。
以下是 sapply 的工作原理：sapply(v, f) 采用函数 f 和向量 v，将 f 应用于 v 的 eash 元素，并使用结果构建向量 w。也就是说，在数学上 w(i)=f(v(i))，但 f 只将标量值作为参数（v 的元素，一一对应）。
【讨论】：
kappa 的值是数字（标量）。所以，t，一个接一个地获取kappa 的值，总是有一个标量值。我更新了答案。循环值完全等同于循环i 并取值kappa[i]。还要考虑 R 中的 for 循环：它从不在整数上循环，但总是在向量的值上循环。这是for (x in v)。符号1:n 只是表示向量c(1, ..., n) 的语法糖。 sapply 也会发生同样的情况（而且您通常不需要实际的索引）。