mclapply

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multicoreはRバージョン2.14で廃止されましたので、R 3.0のベースに組み込まれているparallelパッケージの使用を開始することをお勧めしました。 p <- parallel(1:10) q <- parallel(1:20) collect(list(p, q)) # wait for jobs to finish and collect all results 私は、並

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mclapplyはランダムにNULLを返します

mclapplyを使用しているときに（実際にはランダムに）間違った結果が得られます。この問題は、インターネット上の他の投稿、たとえば（http://r.789695.n4.nabble.com/Bug-in-mclapply-td4652743.html）。ただし、解決策はありません。誰もがこの問題を解決する方法を知っていますか？ありがとうございました！

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R（ウィンドウ）の大きなラスタの並列処理

私はdoSNOWパッケージ、より具体的にはparLapply関数を使用して大きなラスタデータセット（OS：Windows x64）のリストを再分類します。コードは少しこの最小限の例のようになります。 library(raster) library(doSNOW) #create list containing test rasters x <- raster(ncol=10980,nr

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Knitr：チャンクコード出力を端末にリダイレクト

knitrファイルに埋め込まれた非常に長い並列化計算を監視したい。計算は私が書いたパッケージに依存しており、関連する関数はマルチコアパッケージのmclapplyを使用して並列化しています。この関数は、utilsパッケージのtxtProgressBarのわずかに変更された実装を使用して、計算の進行を監視するプログレスバーを出力します。プログレスバーはターミナルに印刷され、mclapplyの繰り返し

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Rのlapply（およびmclapply）で乱数ジェネレータの状態を復元するにはどうすればよいですか？

Rは嘆願書の中の設定.Random.seedを無視します。ただし、set.seedを使用すると正常に動作します。いくつかのコード： # I can save the state of the RNG for a few seeds seed.list <- lapply(1:5, function(x) { set.seed(x) seed.state

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mclapplyで進行状況を追跡する方法はありますか？

.progress = 'text'がplyr'sllplyに大好きです。しかし、それはリスト項目がさまざまなコアに送られてから最終的に照合されるので、mclapply（パッケージmulticoreから）までにどれくらいの距離があるのか分からなくなることが非常に心配です。私は*currently in sim_id # ....*のようなメッセージを出力していますが、これはあまり役に立ちませ