Сообщение об ошибке «Неправильный компонент диапазона» от TMB (Максимальный градиентный компонент не рассчитан)

Уважаемые пользователи TMB с горячим сердцем или пользователи, которые используют C ++ в R, чтобы помочь мне.

Как юный пользователь TMB, у меня есть вопросы о моих сообщениях об ошибках от TMB.

Я обнаружил, что в моем коде есть ошибки. (2-я ошибка исправлена)

Результаты от gdbsource ()

1: Incomplete final line found on мой файл cpp (На самом деле это предупреждающее сообщение, а не ошибка. Я хотел бы знать, почему это произошло.)

2: следующее сообщение об ошибке, появляющееся после компиляции:

Error in ev(obj$env$par): Wrong range component.

Error in ev(obj$env$par) : Wrong range component.
check1:            1
0.208386
9.70444e-005
6.95024e-005
8.33432e-005
7.90787e-005
5.96018e-005
7.0229e-005
9.99291e-005
0.000112216
0.000101964
9.13024e-005
8.54733e-005
8.77122e-005
8.77124e-005
8.36922e-005
6.80879e-005
0.000135715
0.00014771
6.97471e-005
5.73876e-005
5.2996e-005
7.63701e-005
check2: 0.367879
check3: 20.0855
check4: 0.00273944
check5: 0.0450492
check6: 0.0301974
Optimizing tape... Done
Error in ev(obj$env$par) : Wrong range component.
In addition: Warning messages:
1: In nlminb(model$par, model$fn, model$gr) : NA/NaN function evaluation
2: In he(par) : restarting interrupted promise evaluation
outer mgc:  NaN
Error in nlminb(model$par, model$fn, model$gr) :
gradient function must return a numeric vector of length 5
Execution halted
[Inferior 1 (process 8152) exited with code 01]
C:\Users\POPDYN~1\AppData\Local\Temp\RtmpkL2d5A\file1f1048dc1743:4: Error in sourced command file:
No stack.
(gdb)

Есть ли у вас идеи о второй ошибке?

---

Я заранее ценю ваши усилия, отзывы, ваши советы и вашу помощь!

Я приложил свои cpp, R коды и данные.

---

Я хотел бы разместить больше содержимого на этой странице.
Основной проблемой в моем коде было определение параметра или вектора.

После комментария я запустил код, включающий часть cout.
и результат

---

Код CPP (пересмотренный)

template<class Type>
Type objective_function<Type>::operator() ()
{
//data
DATA_VECTOR(C);
DATA_VECTOR(I);
int n = C.size();

//free parameters
PARAMETER(logR);
PARAMETER(logK);
PARAMETER(logQ);
PARAMETER(logsdproc);   //log(sd) in the process error;
PARAMETER(logSigma);
PARAMETER_VECTOR(P);

Type r = exp(logR);
Type k = exp(logK);
Type q = exp(logQ);
Type sdproc = exp(logsdproc);
Type sigma = exp(logSigma);

//derived parameters
vector<Type> Ihat(n);

Type f = 0.0;
Type fpen = 0.0;
Type tmpP;
P(0)=1.0;

for(int t=0; t<(n-1); t++)   {

//P(t)=B(t)/k;
tmpP = P(t) + r*P(t)*(1-P(t))-C(t)/k;
P(t+1) = posfun(tmpP, Type(0.01), fpen);

f += fpen;
f -= dnorm(log(P(t+1)), log(tmpP), sdproc, true);
};

for(int t=0; t<n; t++)   {
Ihat(t)=q*P(t)*k;
};

f -= sum(dnorm(log(I), log(Ihat), sigma, true));

REPORT(P);
REPORT(Ihat);     // plot
REPORT(fpen);

std::cout << " check1: " << P << std::endl; //thank you Wave!
std::cout << " check2: " << r << std::endl;
std::cout << " check3: " << k << std::endl;
std::cout << " check4: " << q << std::endl;
std::cout << " check5: " << sdproc << std::endl;
std::cout << " check6: " << sigma << std::endl;
return f;
}

---

albacore <- read.table("albacore.csv", header=TRUE, sep=",")
albacore
names(albacore) <- c("t", "C", "I")
n=c(dim(albacore)[1])  #the number of Bs

parameters <- list(logR=-1.0, logK=3.0, logQ=-5.9, logsdproc=-3.1, logSigma=-3.5, P=rep(0.3,n));
parameters

require(TMB)

compile("scalbav2.cpp", "-O1 -g", DLLFLAGS="")
dyn.load(dynlib("scalbav2"))

library(TMB)
gdbsource("scalbav2.R", interactive=TRUE)

################################################################################

model<- MakeADFun(albacore, parameters, random="P", DLL="scalbav2")

model$par

length(parameters$P)

fit <- nlminb(model$par, model$fn, model$gr)
rep <- sdreport(model)

print(summary(rep))

---

Данные

year    catch   cpue
1967    15.9    61.89
1968    25.7    78.98
1969    28.5    55.59
1970    23.7    44.61
1971    25.0    56.89
1972    33.3    38.27
1973    28.2    33.84
1974    19.7    36.13
1975    17.5    41.95
1976    19.3    36.63
1977    21.6    36.33
1978    23.1    38.82
1979    22.5    34.32
1980    22.5    37.64
1981    23.6    34.01
1982    29.1    32.16
1983    14.4    26.88
1984    13.2    36.61
1985    28.4    30.07
1986    34.6    30.75
1987    37.5    23.36
1988    25.9    22.36
1989    25.3    21.91

---

Я также приложил sessioninfo:

R version 3.5.0 (2018-04-23)
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)
Running under: Windows >= 8 (build 9200)
attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
[1] TMB_1.7.13

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.5.0  Matrix_1.2-14   tools_3.5.0     grid_3.5.0
[5] lattice_0.20-35