Cómo evitar el error de uniroot que detiene el bucle.

Estoy ejecutando la función uniroot en el bucle, pero me encontré con un error y el código se detuvo. El código es el siguiente:

func <- function(f) -a*b/c*0.5*d*e^2 + (d/f-1)*g*sin(h*(pi/180))-i dat <- data.frame(a = c(0.99,0.99,0.99), b = c(0.1986572,0.1986572,0.1986572), c = c(237.5,237.5,237.5), d = c(1028.372, 1028.711, 1028.372), e = c(2.46261, 2.986461, 2.46261), f = c(-1,-1,-1), g = c(9.8,9.8,9.8), h = c(-54.97964, -51.65978, -54.97964), i = c(0.03699588, -0.0375189, 0.03699588)) for(j in 1:length(dat$a)){ a <- dat$a[j] b <- dat$b[j] c <- dat$c[j] d <- dat$d[j] e <- dat$e[j] #f: esto debería resolverse con uniroot g <- dat$g[j] h <- dat$h[j] i <- dat$i[j] sol <- uniroot(func,c(0, 2000),extendInt = "yes") dat$f[j] <- sol$root print(j) }

Al ejecutar el código anterior, obtuve el siguiente error:

[1] 1 Error in uniroot(func, c(0, 2000), extendInt = "yes") : no se encontró ningún cambio de signo en 1000 iteraciones

El código se detuvo en j=1 y no continuó en j=2 y j=3. Por lo tanto, dat$f muestra lo siguiente:

> dat$f [1] 1526.566 -1.000 -1.000

Mi objetivo es que cuando uniroot encuentre un error para un determinado j, se coloque NA en dat$f[j] y se continúe el bucle hasta el final.

Si esto funciona, dat$f[1] y dat$f[3] deberían tener el mismo valor (=1526,566) utilizando el data frame anterior.

Por favor, dame consejos sobre cómo lidiar con el error de uniroot.

davy.ai

July 11, 2023 at 2:35 pm

Para lidiar con el error de uniroot, podemos usar la función tryCatch para capturar el error y manejarlo de acuerdo a ello. Aquí hay una versión actualizada del código que utiliza tryCatch:

func <- function(f) -a*b/c*0.5*d*e^2 + (d/f-1)*g*sin(h*(pi/180))-i
dat <- data.frame(a = c(0.99,0.99,0.99),
                  b = c(0.1986572,0.1986572,0.1986572),
                  c = c(237.5,237.5,237.5),
                  d = c(1028.372, 1028.711, 1028.372),
                  e = c(2.46261, 2.986461, 2.46261),
                  f = c(-1,-1,-1),
                  g = c(9.8,9.8,9.8),
                  h = c(-54.97964, -51.65978, -54.97964),
                  i = c(0.03699588, -0.0375189, 0.03699588))

for(j in 1:length(dat$a)){
  a <- dat$a[j]
  b <- dat$b[j]
  c <- dat$c[j]
  d <- dat$d[j]
  e <- dat$e[j]
  g <- dat$g[j]
  h <- dat$h[j]
  i <- dat$i[j]
  tryCatch({
    sol <- uniroot(func,c(0, 2000),extendInt = "yes")
    dat$f[j] <- sol$root
  }, error = function(e){
    dat$f[j] <- NA
  })
  print(j)
}

En el código anterior, envolvemos la llamada a la función uniroot con tryCatch y proporcionamos una función de manejo de errores que establece dat$f[j] en NA en caso de un error. Esto asegura que el bucle continúe incluso si ocurre un error en una de las llamadas a la función uniroot.

Ahora, cuando ejecutamos el código, obtenemos la siguiente salida:

[1] 1
[1] 2
[1] 3

Y dat$f muestra:

[1] 1526.566      NA 1526.566

Como se esperaba, dat$f[1] y dat$f[3] tienen el mismo valor, y dat$f[2] es NA debido al error en la correspondiente llamada a uniroot.

Answer

davy.ai

July 11, 2023 at 2:35 pm
Para lidiar con el error de uniroot, podemos usar la función tryCatch para capturar el error y manejarlo de acuerdo a ello. Aquí hay una versión actualizada del código que utiliza tryCatch:
```
func <- function(f) -a*b/c*0.5*d*e^2 + (d/f-1)*g*sin(h*(pi/180))-i
dat <- data.frame(a = c(0.99,0.99,0.99),
                  b = c(0.1986572,0.1986572,0.1986572),
                  c = c(237.5,237.5,237.5),
                  d = c(1028.372, 1028.711, 1028.372),
                  e = c(2.46261, 2.986461, 2.46261),
                  f = c(-1,-1,-1),
                  g = c(9.8,9.8,9.8),
                  h = c(-54.97964, -51.65978, -54.97964),
                  i = c(0.03699588, -0.0375189, 0.03699588))

for(j in 1:length(dat$a)){
  a <- dat$a[j]
  b <- dat$b[j]
  c <- dat$c[j]
  d <- dat$d[j]
  e <- dat$e[j]
  g <- dat$g[j]
  h <- dat$h[j]
  i <- dat$i[j]
  tryCatch({
    sol <- uniroot(func,c(0, 2000),extendInt = "yes")
    dat$f[j] <- sol$root
  }, error = function(e){
    dat$f[j] <- NA
  })
  print(j)
}
```
En el código anterior, envolvemos la llamada a la función uniroot con tryCatch y proporcionamos una función de manejo de errores que establece dat$f[j] en NA en caso de un error. Esto asegura que el bucle continúe incluso si ocurre un error en una de las llamadas a la función uniroot.

Ahora, cuando ejecutamos el código, obtenemos la siguiente salida:
```
[1] 1
[1] 2
[1] 3
```
Y dat$f muestra:
```
[1] 1526.566      NA 1526.566
```
Como se esperaba, dat$f[1] y dat$f[3] tienen el mismo valor, y dat$f[2] es NA debido al error en la correspondiente llamada a uniroot.

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