最初の C++ コードを書き、ベンチマークを取り、デバッグしてみましょう。

コースへようこそ

microbenchmark でベンチマークを取る

evalCpp で試すシンプルな C++ 式

cast を使った数値型の変換

cppFunction でインライン関数を作成する

最初の関数

原点からのユークリッド距離

デバッグ

コンソールに出力する

エラーメッセージ

はじめに

関数の作成、if と else による制御、そして C++ の 3 種類のループを使いこなします。

C++ の関数は C++ ファイルに書きます

このC++ファイルをコンパイルすると何が起こるか

ボイラープレート

C++ で関数を書く

最初の関数 - もう一度

エクスポートされる関数とされない関数

C++ ファイル内の R コード

if と if/else

for ループ

for ループで平方根を計算する

for ループからの脱出（break）

while ループ

while ループで平方根を計算する

もう一度実行：do-while ループ

関数と制御フロー

Rcpp とネイティブ C++ のベクトルで操作し、計算します。

Rcpp のクラスとベクトル

ベクターの最初と最後の値

ベクターのインデックス指定

double ベクトルの合計

ベクトルを作成する

整数のシーケンス

指定した値でベクトルを作成する

ベクトルのクローン

加重平均

加重平均（C++ 版）

欠損値の扱い

STL からのベクター

Rcpp ベクトルのサイズは変更しないでください

STL のベクター

ベクトルクラス

乱数を使い、実用的な時系列モデルのアルゴリズムを書きます。

乱数の生成

スカラーの乱数生成

混合分布からのサンプリング（I）

混合分布からのサンプリング（II）

ローリング演算

ローリング平均

ローリング平均（C++）

直前の観測値で補完する（LOCF）

平均値の繰り上げ（Mean carried forward）

自己回帰モデル

AR(p) モデルをシミュレーションする

MA(q) モデルをシミュレーションする

ARMA (p, q) モデル

おめでとうございます！

ケーススタディ

R はデータサイエンスにとても適した言語ですが、コードの実行が遅くなることがあります。コンパイル言語の速さと R の使いやすさを組み合わせれば、コード本来のパフォーマンスを取り戻せます。

C++ は現代的で高性能な言語で、R の高速化という文脈であれば十分に学びやすい言語です。Rcpp パッケージを使うと、C++ は R と非常にスムーズに統合できます。このコースでは、典型的な R オブジェクト（ベクトルやリスト）を作成・操作し、独自の C++ 関数を書いて、R コードの実行速度を大幅に向上させる方法を学びます。


Introduction to Writing Functions in R

RcppパッケージでC++をRに統合し、Rコードの性能を向上させる方法を学びます。

Rcpp で R コードを最適化する

C++ を活用して、R コードの実行速度を大幅に向上させましょう。

cppFunction でインライン関数を作成する

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