Classe lognormal_distribution
Genera una distribuzione lognormale.
template<class RealType = double> class lognormal_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructor and reset functions explicit lognormal_distribution(RealType m = 0.0, RealType s = 1.0); explicit lognormal_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 m() const; RealType s() const; param_type param() const; void param(const param_type& parm); result_type min() const; result_type max() const; };
Parametri
- RealType
Tipo di risultato a virgola mobile. Per impostazione predefinita, double. Per informazioni sui tipi possibili, vedere <random>.
Note
La classe di modelli descrive una distribuzione che produce valori di un tipo integrale specificato dall'utente o di tipo double se non è specificato alcun valore, distribuiti in base alla distribuzione lognormale. La tabella seguente include collegamenti ad articoli relativi ai singoli membri.
lognormal_distribution::m |
lognormal_distribution::param |
|
lognormal_distribution::operator() |
lognormal_distribution::s |
Le funzioni di proprietà m() e s() restituiscono i valori rispettivi per i parametri di distribuzione archiviati m e s, rispettivamente.
Per altre informazioni sulle classi di distribuzione e i rispettivi membri, vedere <random>.
Per informazioni dettagliate sulla distribuzione lognormale, vedere l'articolo di Wolfram MathWorld relativo alla Distribuzione lognormale.
Esempio
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
using namespace std;
void test(const double m, const double s, const int samples) {
// uncomment to use a non-deterministic seed
// random_device gen;
// mt19937 gen(rd());
mt19937 gen(1701);
lognormal_distribution<> distr(m, s);
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.m() << endl;
cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.s() << endl;
// generate the distribution as a histogram
map<double, int> histogram;
for (int i = 0; i < samples; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
cout << "Distribution for " << samples << " samples:" << endl;
int counter = 0;
for (const auto& elem : histogram) {
cout << fixed << setw(11) << ++counter << ": "
<< setw(14) << setprecision(10) << elem.first << endl;
}
cout << endl;
}
int main()
{
double m_dist = 1;
double s_dist = 1;
int samples = 10;
cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
cout << "Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter: ";
cin >> m_dist;
cout << "Enter a floating point value for the 's' distribution parameter (must be greater than zero): ";
cin >> s_dist;
cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
cin >> samples;
test(m_dist, s_dist, samples);
}
Output
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 's' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == -1.79769e+308
max() == 1.79769e+308
m() == 0.0000000000
s() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.3862809339
2: 0.4128865601
3: 0.4490576787
4: 0.4862035428
5: 0.5930607126
6: 0.8190778771
7: 0.8902379317
8: 2.8332911667
9: 5.1359445565
10: 5.4406507912
Requisiti
Intestazione: <random>
Spazio dei nomi: std