所以我必须运行在R中不可行的大型mcmc
但是，在这个循环中，我偶尔会有一些采样步骤或建模步骤，R中有标准的包。从头开始用C编写这些东西对我来说太麻烦了。
所以我想在这里调用R函数。我将使用“writing R extensions”中的“8.1 Embedding R under Unix alikes”。
所以它变成了，R被嵌入到C中，C本身就是R的一个.C调用
简单，还是有更优雅的框架？
稳定性（R调用C，C调用R）
可伸缩性（R调用C，哪个调用R），我将在amazon上运行多个这样的mcmc采样器？
内存使用？
我只对R嵌入C（不是C++）感兴趣。速度对我很重要。
最佳答案
我们在CRAN上的mcmc包中做的就是这个，http://cran.us.r-project.org/web/packages/mcmc/index.html。该链接包括下载源代码的方法。
这个包实现了Metropolis-Hastings算法。具体来说，C代码处理MH循环的运行，但在每次迭代时调用用户提供的R函数来计算日志未规范化的目标密度，它还将调用用户提供的输出函数。
我已经用非常大的模型和数据集运行了这段代码，所以用这种方法在R中运行“大型”MCMC估计是绝对可行的。
关于c - 从mcmc中的R从C调用R，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/18480592/