Buenas, Javier:
No he ejecutado el código, pero alguna vez he tenido un problema similar, los
motivos que conozco pueden ser dos:
1. diff no es un número debido a que es, por ejemplo, un vector.
2. diff es NaN o NA, en estos casos diff > 1e-08 da NA que no se puede
convertir a lógico. Si diff es NA ni siquiera diff == diff es true.
Una opción es usar testar si diff es NA con la función is.na y actuar en
consecuencia, o bien, usar isTRUE(diff > 1e-08) que devolverá TRUE
si la comparación se puede hacer y se verifica la desigualdas y FALSE en
cualquier otro caso.
Un saludo.
El dom, 02-02-2025 a las 11:09 -0300, Javier Marcuzzi
escribió:> Estimados
>
> Copio y pego un código, del cuál al ejecutar podrán reproducir el error.
>
> La primer parte es una función, cuándo a mano coloco números próximos al
resultado no hay problema, pero claro, ¿si no tengo ni idea del
> resultado que deseo calcular?
>
> Entonces genero 22 valores, como así también dos versiones para w (donde
una de estas es todo 1)
>
> Hasta ahí no hay problema, pueden correr el código que comparto.
>
> El problema es al correr el código, en distinto número de interacciones
aparece el error:
> #Error in while (diff > 1e-08) { : missing value where TRUE/FALSE needed
>
> Pero en la descripción de la función este error no está, y comienza a andar
hasta varios ciclos donde aparece y corta.
>
> ¿Alguna idea? Gracias
>
> Javier Marcuzzi
>
> ## Given the MME, iteratively solve for the solutions by Jocobi Over
Relaxation.
>
> ## Arguments
> ## LHS: left hand side of MME
> ## RHS: right hand side of MME
> ## inits: a vecotr of initial values for the solutions
> ## w: a vector of relaxation factor
> ## disp: a logical value. If true, show the solutions at each iteration
>
> ## Note: When 'w' is all one, usual Jacobi method will be
performed.
> jor <-
> function(LHS, RHS, inits, w, disp) {
> D <- diag(diag(LHS))
> R <- LHS
> diag(R) <- 0
> w <- diag(w)
> Dinv <- solve(D) %*% w
> x <- matrix(inits)
> I <- diag(1, dim(w)[1])
>
> diff <- 1
> i <- 0
> while (diff > 10E-9) {
> i <- i + 1
> newx <- (I - w) %*% x + Dinv %*% (RHS - R %*% x)
> if (disp == TRUE) {
> cat("\n")
> cat("iteration ", i, "\n")
> print(x)
> }
> diff <- (sum((newx - x)^2)) / sum(newx^2)
> x <- newx
> }
>
> cat("\n")
> cat("Final solutions after", i, "th iteration")
> return(x)
> }
>
>
> # genero 22 números aleatorios
> aleatorios <- sample(0:1,
> size = 22,
> replace = TRUE, prob = NULL
> )
> inits <- aleatorios
>
> w <- c(rep(0.8, 22))
> w1 <- c(rep(1, 22))
>
> # -----------------------------------------
> # primer prueba - uso w
> jor(LHS, RHS, inits, w, disp = TRUE)
> #iteration 1010
> #Error in while (diff > 1e-08) { : missing value where TRUE/FALSE needed
>
>
> # -----------------------------------------
> # segunda prueba - uso w1
> # iteration 499
> #Error in while (diff > 1e-08) { : missing value where TRUE/FALSE needed
> jor(LHS, RHS, inits, w1, disp = TRUE)
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
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>