R中更有效的矩阵运算

我试图计算R中两个离散概率分布的卷积。我有两个向量，每个向量都包含概率。我需要计算第三个向量，它具有前两个向量的组合概率。第三个向量中的第i个位置包含所有j+k=i的概率之和（a[j]*b[k]）。 我有以下功能来执行此操作：

convolute <- function(a, b ){

    out <- rep(0, (length(a)+741))

    for(i in 1:length(a)){

        for (j in 1:length(b)){

            out[i + j] <- out[i+j] + (a[i]*b[j])


        }
    }

    return(out)
}

卷积
与函数相同，只是函数以0开头，而
卷积不：

> a <- runif(1000, 0, 1)
> b <- runif(741, 0, 1)
> c1 <- convolute(a, b)
> c2 <- convolve(a, rev(b), type="open")
> 
> all.equal(c1[-1], c2)
[1] TRUE
> system.time(c1 <- convolute(a, b))
   user  system elapsed 
  4.152   0.000   4.155 
> system.time(c2 <- convolve(a, rev(b), type="open"))
   user  system elapsed 
  0.000   0.000   0.001 

>a b c1 c2
>全部相等（c1[-1]，c2）
[1] 真的
>系统时间（c1系统时间（c2
与函数相同，只是函数以0开头，而
卷积不：

> a <- runif(1000, 0, 1)
> b <- runif(741, 0, 1)
> c1 <- convolute(a, b)
> c2 <- convolve(a, rev(b), type="open")
> 
> all.equal(c1[-1], c2)
[1] TRUE
> system.time(c1 <- convolute(a, b))
   user  system elapsed 
  4.152   0.000   4.155 
> system.time(c2 <- convolve(a, rev(b), type="open"))
   user  system elapsed 
  0.000   0.000   0.001 

>a b c1 c2
>全部相等（c1[-1]，c2）
[1] 真的
>你能给我们看一些输入数据（
a
和
b
）和你期望的
out
的样子吗？你有没有尝试过
卷积
R函数？谢谢。卷积函数可以工作。（输入数据是0-1范围内的概率，因此总和（a）=1），输出也有这个属性）你能给我们看一些输入数据（
a
和
b
）和你期望的
out
的样子吗？你试过
卷积
R函数吗？谢谢。卷积函数可以工作。（输入数据是0-1范围内的概率，因此总和（a）=1），输出也有此属性）谢谢。我以前使用过Convalve（用于稍有不同的用途），但它不适用于此，因此我不想在此处使用它。谢谢。我以前使用过Convalve（用于稍有不同的用途），但它不适用于此，因此我不想在此处使用它。