install.packageS(''TSA'')
library(''TSA'')y<-numeric(lenth(x))
y[x<0]<-1-x[x<0];y[x>=0]<-1+x[x>=0]维数向量(dim属性) 默认按列排放
array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)
matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=F,dimnames=NULL) byrow=T数据按行放置
a[, ,]或a[ ] % 都表示整个数组
维数不一样的数组也可以进行四则运算，一般是将短向量循环使用
mode(类型）length(长度）
类型共有四种：数值型(numeric)、字符型(character)、逻辑型(logical)、负数型(complex)
# 构造一个4阶的Hilbert矩阵
n<-4;x<-array(0,dim=c(n,n))
for (i in 1:n){
for(j in 1:n){
x[i,j]<-1/(i+j+1)
}
}
x# 计算1000以内的Fibonacci数
f<-1;f[2]<-1;i<-1
while (f[i]+f[i+1]<1000){
f[i+2]<-f[i]+f[i+1]
i<-i+1
}
ff<-1;f[2]<-1;i<-1
repeat{
f[i+2]<-f[i]+f[i+1]
i<-i+1
if ((f[i]+f[i+1]>=1000)) break
}例：编写一个用二分法求解非线性方程根的函数，并求方程
在区间[1,2]上的根，精度要求
解：二分法计算过程如下：取中点,若f(a)与f(b)异号，则取b=x;否则a=x.
fzero<-function(f,a,b,eps=1e-5){
if (f(a)*f(b)>0)
list(fail="finding root is fail!")
else{
repeat{
if (abs(b-a)<eps) break
x<-(a+b)/2
if (f(a)*f(x)<0) b<-x else a<-x
}
list(root=(a+b)/2,fun=f(x))
}
}
f<-function(x) x^3-x-1
fzero(f,1,2)# 求一元方程根的函数uniroot()
f<-function(x) x^3-x-1
uniroot(f,c(1,2))例：编写一个用Newton法求解非线性方程根的函数，并求方程
精度要求
newton<-function(f,eplison,x0,iter_max){
x=x0
iter=0
dx=D(f,'x')
while (iter<=iter_max){
ans=x-eval(f)/eval(dx)
if (abs(x-ans)<eplison){
break
}
else{
x=ans
}
iter=iter+1
}
list(x,iter)
}
newton(expression(x^3-x-1),0.000001,1.5,100000) # 取初值=1.5例：编写用Newton法求解非线性方程组解的程序，并求方程
取初始值
,精度要求
Newtons<-function(fun,x,ep=1e-5,it_max=100){
index<-0;k<-1
while (k<=it_max){
x1<-x;obj<-fun(x);
x<-x-solve(obj$J,obj$f);
norm<-sqrt((x-x1) %*% (x-x1))
if (norm<ep){
index<-1;break
}
k<-k+1
}
obj<-fun(x);
list(root=x,it=k,index=index,FunVal=obj$f)
}
funs<-function(x){
f<-c(x[1]^2+x[2]^2-5,(x[1]+1)*x[2]-(3*x[1]+1))
J<-matrix(c(2*x[1],2*x[2],x[2]-3,x[1]+1),nrow=2,byrow=T)
list(f=f,J=J)
}
Newtons(funs,c(0,1))输出结果为：
$root [1] 1 2 $it [1] 6 $index [1] 1 $FunVal [1] 1.598721e-14 6.217249e-15