First, let me say what a great and I truly mean great tool inline and Rcpp have been, along with R2.15-devel and the related Rtools ( now, no longer -devel, so congrat on that! ).<br><br>I'm doing a massive amount of calculations with the hypergeometric distribution, that in my original R code would take about 86 seconds to process the first 100 tests, and after using Rcpp inline to prototype a better solution, I was able to create a package (fairly easily) using the skeleton function ( on Windows even ), then used parallel with StarCluster on the Amazon AWS to process just shy of 400,000 tests in about 59 hours across 120 cores.  Everything was great!  I then got about 40 pages into the writeup of the results, theory, and proofs and found an error!<br>
<br>The error was caused by floating point calculation 'skewing' and now I need to solve that!  Manual tests using Rmpfr at 160 bits, shows the anticipated results ( at quad-precision 113 bit accuracy ).<br><br>Needless to say, this is going to really slow things down, but rather than jump ship from R to a c++/boost/mpfr solution I'd like to be able to stick with R, as that is what all the research has been done on for the last 18 months or so...<br>
<br>Simple and straight forward...<br><br>My two use cases are:<br><br>1)  Pass input as 'numeric', convert to multiprecision 160-bit, do calculations using multiprecision lgamma values, and return an mpfr array object.<br clear="all">
2)  Pass input as mpfr objects (list or array), do calculations, and return the modified values.<br><br>Any examples or direction on how (if I can) to get to a Rcpp Rmpfr bridge with speed would go a long way...<br>-- <br>
Sincerely,<br>Thell<br>