性能 – R嵌套循环缓慢

steps=500
samples=100000
s_0=2.1
r=.02
sigma=.2
k=1.9

at<-matrix(nrow=(steps+1),ncol=samples)
at[1,]=s_0

for(j in 1:samples)
{
  for(i in 2:(steps+1))
  {
    at[i,j]=at[(i-1),j] + sigma*sqrt(.0008)*rnorm(1)
  }
}

我尝试使用sapply重写它,但从性能角度来看仍然很糟糕.

我在这里错过了什么吗？这可能是c中的秒数,甚​​至是膨胀的c#.

for(i in 2:(steps + 1))
{
    at[i,] = at[(i - 1),] + sigma * sqrt(.0008) * rnorm(samples)
}

根据system.time,samples = 1000的原始版本需要6.83s,而修改后的版本需要0.09s.