泊松分布函數無限循環

Question

我有以下代碼試圖模擬金屬原子在冷基板上的沉積； 但是，它以無限循環運行。

有人可以看到我在哪里犯錯嗎？

l <- 20
n <- 2000
e <- 1000
lsize <- matrix(0,l,l)
deposits <- rep(0,n)
avg.deposits <- rep(0,n)
prob <- rep(0,n)
n.deposits <- rep(0,n)
for(m in 1:e){
  for(j in 1:l){
    for(k in 1:l){
      lsize[j,k] <- 0
    }
  }
  for(i in 1:n){
    ra <- runif(1)
    x <- floor(1+l*ra)
    ra <- runif(1)
    y <- floor(1+l*ra)
    lsize[x,y] <- lsize[x,y]+1
    s <- 0
    for(j in 1:l){
      for(k in 1:l){
        if(lsize[j,k] <- 1){
          s <- s+1
        }
      }
    }
    n.deposits[i] <- n.deposits[i]+s
  }
}
for(i in 1:n){
  avg.deposits[i] <- n.deposits[i]/e
  prob[i] <- avg.deposits[i]/(l*l)
  deposits[i] <- i
}
plot(deposits, prob)

Answer 1

沒有無限循環問題。

這很容易檢查是否繼續使用較小的l ， n和e參數運行代碼。 當增加任何提及的參數時，您的代碼將進行次優縮放（在這種情況下為超線性）。

明顯點：

1. 預分配矩陣。 不要在每個循環中一次又一次地分配lsize 。
2. 限制您的函數調用； 在這種情況下為runif() 。 您不必調用同一函數數千次。 在循環外調用一次以生成所需的隨機數，然后在循環內調用行中的下一個元素。
3. 使用print和cat語句打印出您使用的循環計數器。 嘗試使用較小的值，以確保他們編程的內容可以滿足您的要求，然后將計數器設置為數千。
4. 希望在可能的情況下向量化您的代碼。 例如。 如果a = runif（100）'和要設置所有的實例，其中a < 0.5至等於4沒有理由遍歷的所有元素a順序。 a[ a < 0.5] = 4就足夠了。