将Matlab中的矩阵运算转换为R代码

问题描述：

我试图将Matlab代码转换为R.我不熟悉Matlab矩阵运算，并且它看起来来自我的R代码的结果与Matlab的结果不匹配，所以任何帮助将不胜感激。在Matlab代码，我想转换为以下（从this website）：将Matlab中的矩阵运算转换为R代码

% Mean Variance Optimizer 

% S is matrix of security covariances 
S = [185 86.5 80 20; 86.5 196 76 13.5; 80 76 411 -19; 20 13.5 -19 25] 

% Vector of security expected returns 
zbar = [14; 12; 15; 7] 

% Unity vector..must have same length as zbar 
unity = ones(length(zbar),1) 

% Vector of security standard deviations 
stdevs = sqrt(diag(S)) 

% Calculate Efficient Frontier 
A = unity'*S^-1*unity 
B = unity'*S^-1*zbar 
C = zbar'*S^-1*zbar 
D = A*C-B^2 

% Efficient Frontier 
mu = (1:300)/10; 

% Plot Efficient Frontier 
minvar = ((A*mu.^2)-2*B*mu+C)/D; 
minstd = sqrt(minvar); 

plot(minstd,mu,stdevs,zbar,'*') 
title('Efficient Frontier with Individual Securities','fontsize',18) 
ylabel('Expected Return (%)','fontsize',18) 
xlabel('Standard Deviation (%)','fontsize',18)

这里是我的R中的尝试：

# S is matrix of security covariances 
S <- matrix(c(185, 86.5, 80, 20, 86.5, 196, 76, 13.5, 80, 76, 411, -19, 20, 13.5, -19, 25), nrow=4, ncol=4, byrow=TRUE) 

# Vector of security expected returns 
zbar = c(14, 12, 15, 7) 

# Unity vector..must have same length as zbar 
unity <- rep(1, length(zbar)) 

# Vector of security standard deviations 
stdevs <- sqrt(diag(S)) 

# Calculate Efficient Frontier 
A <- unity*S^-1*unity 
B <- unity*S^-1*zbar 
C <- zbar*S^-1*zbar 
D <- A*C-B^2 

# Efficient Frontier 
mu = (1:300)/10 

# Plot Efficient Frontier 
minvar = ((A*mu^2)-2*B*mu+C)/D 
minstd = sqrt(minvar)

看来，unity*S在Matlab相当于colSums(S)在R.但我一直无法弄清楚如何在R中计算S^-1*unity的等效值。如果我在R（S^-1*unity）中输入这个Matlab代码，它将计算没有错误，但它给出了不同的答案。因为我不了解底层的Matlab计算，所以我不知道如何将它转换为R.

您可能需要用'％*％'代替'*' – 2014-10-26 18:47:40

，即'％*％'是标准矩阵乘法; '*'表示元素（Hadamard）乘积，相当于MATLAB中的'。*'。 – 2014-10-26 19:03:03

@BenBolker我不知道有一个矩阵元素乘积的名字。我认为它被称为“常识”产品。 :) – 2014-10-26 19:10:22

答

我曾经在几年前做过matlab - > R转换。

我的一般建议是并排打开2个终端，并尝试逐行执行所有操作。然后在每行之后，你应该检查你在MATLAB和R中得到的结果是否相等。

这份文件应该是得心应手：http://mathesaurus.sourceforge.net/octave-r.html

你的情况，这些看起来是你应该记住的命令：

矩阵乘法：

Matlab: A*B 
R: A %*% B

移调：

Matlab: A' 
R: t(A)

矩阵求逆：

Matlab: inv(A) or A^-1 
R: solve(A)

不要试图一次转换所有东西，因为您会遇到麻烦。如果结果不匹配，您将无法确定错误的位置。

将Matlab中的矩阵运算转换为R代码

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