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r:%*%和参数反转时的lappy/mappy

r matrix

r:%*%和参数反转时的lappy/mappy,r,matrix,matrix-multiplication,R,Matrix,Matrix Multiplication,我一直想知道在列表上进行矩阵乘法的最有效的方法 假设我有一个矩阵a和一个矩阵B的列表： A = matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2) B = list(matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2), matrix(c(4,3,2,1), ncol=2, nrow=2)) A %*% b 我想要A的交叉积列表和b的每个元素b： A = matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2) B = list(matrix(c

我一直想知道在列表上进行矩阵乘法的最有效的方法

假设我有一个矩阵
a
和一个矩阵
B
的
列表：


A = matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2)
B = list(matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2), matrix(c(4,3,2,1), ncol=2, nrow=2))



A %*% b


我想要
A
的交叉积列表和
b
的每个元素
b
：


A = matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2)
B = list(matrix(c(1,2,3,4), ncol=2, nrow=2), matrix(c(4,3,2,1), ncol=2, nrow=2))



A %*% b


我试图使用
lappy（）
，但不知道如何确保正确的乘法顺序，而不使用额外的嵌套
lappy
，来转置每个
b


lapply(B, '%*%', A) # which gives a list of b%*%A rather than A%*%b
lapply(lapply(lapply(B, t), '%*%', t(A)), t) # gives the answer but geez...



有人能给我一些提示吗？
只要在
lappy（）中定义
函数就可以了


lapply(B, function(x) A%*%x)



只需在
lappy（）中定义
函数
，如下所示


lapply(B, function(x) A%*%x)