첫 번째 C++ 코드를 작성하고, 벤치마크하고, 디버깅해 봅니다.

강의에 오신 것을 환영합니다

microbenchmark로 벤치마크하기

evalCpp로 살펴보는 간단한 C++ 표현식

캐스트를 사용한 숫자형 간 변환

cppFunction으로 인라인 함수 작성하기

첫 번째 함수

원점으로부터의 유클리드 거리

디버깅

콘솔에 출력하기

오류 메시지

소개

함수를 작성하고 if와 else로 흐름을 제어하며, C++의 세 가지 반복문을 사용하는 법을 배웁니다.

C++ 함수는 C++ 파일에 포함돼요

이 C++ 파일을 컴파일하면 어떤 일이 일어날까요

보일러플레이트

C++에서 함수 작성하기

첫 번째 함수 - 다시

내보내는 함수와 내보내지 않는 함수

C++ 파일 안의 R 코드

if와 if/else

for 루프

for 루프로 제곱근 계산하기

for 루프 빠져나오기

while 루프

while 루프로 제곱근 계산하기

다시 한 번: do-while 루프

함수와 제어 흐름

Rcpp와 네이티브 C++ 벡터로 데이터 조작과 계산을 수행합니다.

Rcpp 클래스와 벡터

벡터의 첫 번째와 마지막 값

벡터 인덱싱

double 벡터의 합

벡터 만들기

정수 시퀀스

주어진 값으로 벡터 생성하기

벡터 클로닝

가중 평균

가중 평균(C++ 버전)

결측값 처리

STL에서 가져온 벡터

Rcpp 벡터의 크기는 변경하지 마세요

STL 벡터

벡터 클래스

난수를 사용하고, 실무 시계열 모델을 위한 알고리즘을 작성합니다.

난수 생성

스칼라 난수 생성

혼합 분포에서의 샘플링 (I)

혼합 분포에서 샘플링 (II)

롤링 연산

롤링 평균

이동 평균(rolling mean) 계산(C++)

이전 관측값 유지(Last observation carried forward)

Mean carried forward

자기회귀 모형

AR(p) 모형 시뮬레이션

MA(q) 모형 시뮬레이션

ARMA (p, q) 모형

축하합니다!

사례 연구

R은 데이터 과학에 훌륭한 언어이지만, 때로는 코드 실행이 느릴 수 있어요. R의 편리함에 컴파일 언어의 속도를 더하면,
당연히 받아야 할 성능을 되찾을 수 있습니다.

C++는 현대적이고 고성능인 언어로, R 코드를 가속하는 문맥에서라면 충분히 쉽게 배울 수 있어요. Rcpp 패키지를 활용하면
C++를 R과 아주 깔끔하게 통합할 수 있습니다. 이 과정에서는 전형적인 R 객체(벡터와 리스트)를 생성하고 다루는 방법과,
직접 C++ 함수를 작성해 R 코드의 성능을 크게 끌어올리는 방법을 배웁니다.


Introduction to Writing Functions in R

Rcpp 패키지를 사용하여 C++와 R을 통합해 R 코드 성능을 향상시키는 방법을 배워보세요.

Rcpp 클래스와 벡터

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