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exponential_distribution, classe

Génère une distribution exponentielle.

template<class RealType = double> class exponential_distribution { public:     // types     typedef RealType result_type;     struct param_type;     // constructors and reset functions     explicit exponential_distribution(RealType lambda = 1.0);     explicit exponential_distribution(const param_type& parm);     void reset();     // generating functions     template<class URNG>     result_type operator()(URNG& gen);     template<class URNG>     result_type operator()(URNG& gen, const param_type& parm);     // property functions     RealType lambda() const;     param_type param() const;     void param(const param_type& parm);     result_type min() const;     result_type max() const; };

Paramètres

  • RealType
    Le type des résultats à virgule flottante est double par défaut. Pour plus d'informations sur les types possibles, voir <random>.

Notes

La classe de modèle décrit une distribution qui produit des valeurs d'un type intégral spécifié par l'utilisateur, ou du type double si aucun n'est fourni, distribuées selon une loi exponentielle. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.

exponential_distribution::exponential_distribution

exponential_distribution::lambda

exponential_distribution::param

exponential_distribution::operator()

exponential_distribution::param_type

La fonction de propriété lambda() retourne la valeur du paramètre de distribution stocké lambda.

Pour plus d'informations sur les classes de distribution et leurs membres, voir <random>.

Pour plus d'informations sur la distribution exponentielle, voir l'article de Wolfram MathWorld Exponential Distribution.

Exemple

 

// compile with: /EHsc /W4
#include <random> 
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const double l, const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic generator
    //    std::random_device gen;
    std::mt19937 gen(1701);

    std::exponential_distribution<> distr(l);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "lambda() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.lambda() << std::endl;

    // generate the distribution as a histogram
    std::map<double, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
    int counter = 0;
    for (const auto& elem : histogram) {
        std::cout << std::fixed << std::setw(11) << ++counter << ": "
            << std::setw(14) << std::setprecision(10) << elem.first << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    double l_dist = 0.5;
    int samples = 10;

    std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
    std::cout << "Enter a floating point value for the 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> l_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(l_dist, samples);
}

Sortie

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 0
max() == 1.79769e+308
lambda() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
          1:   0.0936880533
          2:   0.1225944894
          3:   0.6443593183
          4:   0.6551171649
          5:   0.7313457551
          6:   0.7313557977
          7:   0.7590097389
          8:   1.4466885214
          9:   1.6434088411
         10:   2.1201210996

Configuration requise

En-tête : <random>

Espace de noms : std

Voir aussi

Référence

<random>