简单Rcpp函数中的内存泄漏

我正在开发一个R包,我想将其转换为Rcpp以获得更好的性能。我对Rcpp(和一般的C++)是新手我的问题是,如果我用一组参数多次运行我编写的Rcpp函数,它会工作得很好,但如果我尝试在多个参数组合上循环它,它会导致内存泄漏并导致R会话中止。

下面是R中的代码,它很好地支持我对它进行的任何测试:

raw_noise <- function(timesteps, mu, sigma, phi) {
   delta <- mu * (1 - phi)
   variance <- sigma^2 * (1 - phi^2)
   noise <- vector(mode = "double", length = timesteps)
   noise[1] <- c(rnorm(1, mu, sigma))
   for (i in (1:(timesteps - 1))) {
     noise[i + 1] <- delta + phi * noise[i] + rnorm(1, 0, sqrt(variance))
  }
   return(noise)
}

下面是Rcpp中的代码,使用三个 Rcpp sugar functions (pow、sqrt、rnorm):

NumericVector raw_noise(int timesteps, double mu, double sigma, double phi) {
  double delta = mu * (1 - phi);
  double variance = pow(sigma, 2.0) * (1 - pow(phi, 2.0));
  NumericVector noise(timesteps);
  noise[0] = R::rnorm(mu, sigma);
  for(int i = 0; i < timesteps; ++i) {
    noise[i+1] = delta + phi*noise[i] + R::rnorm(0, sqrt(variance));
  }
  return noise;
}

真正让我困惑的是,这段代码运行时没有出现问题:

library(purrr)
rerun(10000, raw_noise(timesteps = 30, mu = 0.5, sigma = 0.2, phi = 0.3))

但当我运行此代码时:

test_loop <- function(timesteps, mu, sigma, phi, replicates) {
  params <- cross_df(list(timesteps = timesteps, phi = phi, mu = mu, sigma = 
sigma))
  for (i in 1:nrow(params)) {
    print(params[i,])
    pmap(params[i,], raw_noise)
  }
}
library(purrr)
test_loop(timesteps=c(5, 6, 7, 8, 9, 10), mu=c(0.2, 0.5), sigma=c(0.2, 0.5),
      phi=c(0, 0.1))

R会话通常会中止,RStudio也会完全崩溃。但有时我会在R会话中止之前捕获此错误消息:

匹配中出错(x,table,nomatch=0L):GC遇到一个节点 (0x10db7af50),内存中存在未知的SEXP类型:NEWSXP。c: 1692年

据我所知,NEWSXP是R中的一种奇特的对象类型,很少出现。在我看来,发生的事情就像是内存泄漏,但我根本不知道如何修复它。正如我所说,我对Rcpp和C++一般来说都是新手,所以我希望能朝着正确的方向前进。