想象一下这两个列表，如下所示：
seq<-seq(1,16)
L1<-list(A=seq, B=seq, C=seq, D=seq)
v1=c(11,15,17,19,21,22,24,25,26,27,28,28,29,29,30,30)
v2=c(14,19,23,24,26,27,28,29,30,30,31,32,32,32,32,33)
v3=c(2,4,5,6,6,7,8,8,9,9,9,10,10,10,11,11)
v4=c(8,13,17,20,22,24,26,27,28,29,30,31,32,33,33,34)
L2<-list(A=v1,B=v2,C=v3,D=v4)
现在，我想做的就是使用nls公式将这些模型拟合为一个特定的模型，即L1 $ A和L2 $ A，L1 $ B和L2 $ B等。我可以分别对每个向量进行操作，例如：
nls.A<-nls(L2.A~(a/b)*(1-exp(-b*L1.A)),
start=list(a=1, b=0.1),
trace= TRUE, data=data.frame(L1$A, L2$A))
但是我想对每个列表的四个四个元素进行操作，并检索一个对象，该对象也是一个具有全部四个结果（$ A，$ B，$ C，$ D）的列表。
我已经尝试过使用for循环，虽然不是很推荐，但是像这样
for (i in L1) {
nls(L2.i~(a/b)*(1-exp(-b*L1.i)),
start=list(a=1, b=0.1),trace= TRUE,
data=data.frame(L1$i, L2$i))
}
但这还不能回答我的问题（我真的需要该死的清单）。我认为带有lapply的东西是理想的选择，但不知道如何使用lapply来做这样的事情。有什么想法吗？
使用mapply您的annonymus功能
res <- mapply(function(x,y){
nls(y~(a/b)*(1-exp(-b*x)),
start=list(a=1, b=0.1),
trace= TRUE, data=data.frame(x, y))
},L1,L2, SIMPLIFY=FALSE)
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