R 如何将向量传递给积分函数

我想集成一个函数

fun\u integrate

，该函数有一个向量

vec

作为输入参数：

fun_integrate <- function(x, vec) { 
  y <- sum(x > vec)
  dnorm(x) + y
}

#Works like a charm
fun_integrate(0, rnorm(100))

integrate(fun_integrate, upper = 3, lower = -3, vec = rnorm(100))
300.9973 with absolute error < 9.3e-07
Warning message:
  In x > vec :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

fun\u集成向量机：
较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

就我所见，问题如下：

integrate

调用

fun\u integrate

来计算

x

的向量，该向量是基于

upper

和

lower

计算的。此矢量化调用似乎不适用于作为附加参数传递的另一个矢量。我想要的是，

integrate

为它内部计算的每个

x

调用

fun\u integrate

，并将单个

x

与向量

vec

进行比较，我很确定我上面的代码不会这样做

我知道我可以自己实现一个集成例程，即计算

lower

和

upper

之间的节点，并分别评估每个节点上的函数。但这不是我喜欢的解决方案

还要注意，我选中了

Vectorize

，但这似乎适用于另一个问题，即函数不接受

x

的向量。我的问题是我需要一个额外的向量作为参数。

integrate（Vectorize（fun\u integrate，Vectorize.args='x'），上=3，下=-3，vec=rnorm（100），细分=10000）
integrate(Vectorize(fun_integrate,vectorize.args='x'), upper = 3, lower = -3, vec = rnorm(100),subdivisions=10000)

304.2768 with absolute error < 0.013


#testing with an easier function
test<-function(x,y) {
  sum(x-y)
}

test(1,c(0,0))
[1] 2

test(1:5,c(0,0))
[1] 15
Warning message:
In x - y : 
longer object length is not a multiple of shorter object length

Vectorize(test,vectorize.args='x')(1:5,c(0,0))
[1]  2  4  6  8 10

#with y=c(0,0) this is f(x)=2x and the integral easy to solve
integrate(Vectorize(test,vectorize.args='x'),1,2,y=c(0,0))
3 with absolute error < 3.3e-14 #which is correct

304.2768，绝对误差<0.013
#使用更简单的功能进行测试
测试罗兰的答案看起来不错。只是想指出发出警告消息的是
sum
，而不是
integrate

Rgames> xf <- 1:10
Rgames> vf <- 4:20
Rgames> sum(xf>vf)
[1] 0
Warning message:
In xf > vf :
 longer object length is not a multiple of shorter object length

Rgames>xf-vf和（xf>vf）
[1] 0
警告信息：
在xf>vf中：
较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

您得到的答案不是正确的值这一事实表明，
integrate
没有向函数发送您期望的x向量。
我想说的是：好的观点。也许我们中的一个人应该写一个快速的梯形版本，看看答案是接近300还是6400，但你去改变了一切！：-）。你做了类似的事情来验证这个版本是否正确集成了吗？所以矢量化确实是答案…从我的角度检查了它；-）无论如何，非常感谢！