有没有办法“宏观”地将多个值输入到optimize for R中？

在optimize for R中，可以通过使用参数向量的方式宏观地将多个值输入。具体来说，可以使用参数向量的形式将多个参数值传递给optimize函数的args参数。

optimize函数是R语言中用于数值优化的函数，它可以在给定的区间内寻找一个函数的最小值或最大值。该函数的语法如下：

optimize(f, interval, ..., lower = min(interval), upper = max(interval), maximum = FALSE, tol = .Machine$double.eps^0.25)

其中，f是要优化的函数，interval是一个包含两个元素的向量，表示优化的区间。...表示其他参数，lower和upper分别表示区间的下界和上界，maximum表示是否寻找最大值，tol表示收敛的容忍度。

如果要宏观地将多个值输入到optimize函数中，可以将这些值存储在一个参数向量中，然后将该参数向量作为args参数传递给optimize函数。例如：

# 定义要优化的函数
my_func <- function(x, a, b) {
  return(a * x^2 + b)
}

# 定义参数向量
params <- c(a = 2, b = 3)

# 使用optimize函数进行优化
result <- optimize(my_func, interval = c(-10, 10), args = params)

# 输出结果
print(result)

在上述示例中，my_func是要优化的函数，params是包含参数a和b的参数向量。通过将params作为args参数传递给optimize函数，可以宏观地将多个值输入到optimize函数中进行优化。

需要注意的是，optimize函数中的args参数需要与要优化的函数的参数一一对应。在上述示例中，my_func函数有两个参数x和a，因此params参数向量中也需要包含两个元素。

对于optimize for R的更多信息和使用示例，可以参考腾讯云的优化器产品文档：优化器产品文档