Как зацикливаться, пока не получу положительно определенную матрицу - PullRequest
Новая
       34

Как зацикливаться, пока не получу положительно определенную матрицу

0 голосов
/ 23 апреля 2020

Я думаю, у меня есть простая проблема, когда в моей реальной проблеме то, что иногда мой l oop получает не «положительно определенную» матрицу, и тогда я не могу генерировать случайные значения из нормального распределения с использованием этой матрицы в качестве параметра Scale. Итак, я изо всех сил пытаюсь вычислить это снова, пока не получу «положительно определенную». Я сделал простой пример, который может помочь: 

test = function(a){
  b = rnorm(1) + a
  c = b - .5
  return(c)
}
replicate(20,test(.5))

[1]  0.93297282  1.17247501 -0.06919809  0.71069048 -0.12760964  1.46818526 -1.34637900  0.85637634 -0.03191685
[10]  0.24198938  0.26555849 -0.47910932  0.11841441  1.92971628 -1.23540504 -0.07653842 -0.08895779  1.32780821
[19] -0.03604193  0.13845360

Предположим, я хочу, чтобы 'c' был положительным, и всякий раз, когда 'c' отрицателен, я хотел бы, чтобы 'b' генерировалось снова. Я знаю, что мы могли бы усечь, но в моем реальном случае мне нужно go вернуться назад и снова сгенерировать переменную 'b', пока у меня не будет 20 положительных значений для 'c'.

Любой намек на как я могу это сделать?

1 Ответ

1 голос
/ 23 апреля 2020

Вы можете использовать repeat l oop и break, если c >= 0. 

test <- function(a) {
  repeat({
    b <- rnorm(1) + a
    c <- b - .5
    if (c >= 0) break
  })
  return(c)
}

set.seed(42)
replicate(20, test(.5))
# [1] 1.37095845 0.36312841 0.63286260 0.40426832 1.51152200 2.01842371
# [7] 1.30486965 2.28664539 0.63595040 1.32011335 1.21467470 1.89519346
# [13] 0.46009735 0.45545012 0.70483734 1.03510352 0.50495512 0.03612261
# [19] 0.20599860 0.75816324
...