piecewise_linear_distribution クラス

[アーティクル]
10/12/2023

各間隔で確率が直線的に変化する可変幅間隔を持つ、区分線形分布を生成します。

構文

template<class RealType = double>
class piecewise_linear_distribution
   {
public:
   // types
   typedef RealType result_type;
   struct param_type;

   // constructor and reset functions
   piecewise_linear_distribution();
   template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
   piecewise_linear_distribution(
      InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);
   template <class UnaryOperation>
   piecewise_linear_distribution(
      initializer_list<result_type> intervals, UnaryOperation weightfunc);
   template <class UnaryOperation>
   piecewise_linear_distribution(
      size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
   explicit piecewise_linear_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
   vector<result_type> intervals() const;
   vector<result_type> densities() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

パラメーター

RealType
結果を表す浮動小数点型。既定値は double です。使用可能な型については、「<random>」を参照してください。

解説

このサンプリング分布は、各間隔で確率が直線的に変化する可変幅間隔を持っています。他のサンプリング分布の詳細については、「piecewise_linear_distribution」および discrete_distribution に関する記事を参照してください。

次の表は、個々のメンバーに関する記事にリンクしています。

piecewise_linear_distribution
param_type

プロパティ関数 intervals() は、格納されている分布の区間セットを含む vector<result_type> を返します。

プロパティ関数 densities() は、格納されている分布の区間セットを含む vector<result_type> を返します。これは、コンストラクターパラメーターに指定されている重みに従って計算されます。

プロパティメンバー param() は、格納されている分布パラメーターパッケージ param_type を設定または返します。

メンバー関数の min() と max() はそれぞれ、考えられる結果の最小値と最大値を返します。

reset() メンバー関数は、次回 operator() を呼び出したときに、その結果が、その前にエンジンから取得された値に左右されないようにするため、キャッシュされている値をすべて破棄します。

operator() メンバー関数は、現在のパラメーターパッケージと指定したパラメーターパッケージのいずれかから、URNG エンジンに基づいて次に生成された値を返します。

分布クラスとそのメンバーの詳細については、<random> をご覧ください。

例

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

using namespace std;

void test(const int s) {

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

    // Three intervals, non-uniform: 0 to 1, 1 to 6, and 6 to 15
    vector<double> intervals{ 0, 1, 6, 15 };
    // weights determine the densities used by the distribution
    vector<double> weights{ 1, 5, 5, 10 };

    piecewise_linear_distribution<double> distr(intervals.begin(), intervals.end(), weights.begin());

    cout << endl;
    cout << "min() == " << distr.min() << endl;
    cout << "max() == " << distr.max() << endl;
    cout << "intervals (index: interval):" << endl;
    vector<double> i = distr.intervals();
    int counter = 0;
    for (const auto& n : i) {
        cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
        ++counter;
    }
    cout << endl;
    cout << "densities (index: density):" << endl;
    vector<double> d = distr.densities();
    counter = 0;
    for (const auto& n : d) {
        cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
        ++counter;
    }
    cout << endl;

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

    // print results
    cout << "Distribution for " << s << " samples:" << endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        cout << setw(5) << elem.first << '-' << elem.first + 1 << ' ' << string(elem.second, ':') << endl;
    }
    cout << endl;
}

int main()
{
    int samples = 100;

    cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
    cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    cin >> samples;

    test(samples);
}

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 15
intervals (index: interval):
          0:   0.0000000000
          1:   1.0000000000
          2:   6.0000000000
          3:  15.0000000000
densities (index: density):
          0:   0.0645161290
          1:   0.3225806452
          2:   0.3225806452
          3:   0.6451612903
Distribution for 100 samples:
    0-1 :::::::::::::::::::::
    1-2 ::::::
    2-3 :::
    3-4 :::::::
    4-5 ::::::
    5-6 ::::::
    6-7 :::::
    7-8 ::::::::::
    8-9 ::::::::::
    9-10 ::::::
   10-11 ::::
   11-12 :::
   12-13 :::
   13-14 :::::
   14-15 :::::

要件

ヘッダー: <random>

名前空間: std

piecewise_linear_distribution::piecewise_linear_distribution

分布を作成します。

// default constructor
piecewise_linear_distribution();

// constructs using a range of intervals, [firstI, lastI), with
// matching weights starting at firstW
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_linear_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);

// constructs using an initializer list for range of intervals,
// with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(initializer_list<RealType>
intervals, UnaryOperation weightfunc);

// constructs using an initializer list for range of count intervals,
// distributed uniformly over [xmin,xmax] with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation weightfunc);

// constructs from an existing param_type structure
explicit piecewise_linear_distribution(const param_type& parm);

パラメーター

firstI
ターゲット範囲内の先頭の要素を示す入力反復子。

lastI
ターゲット範囲内の末尾の要素を示す入力反復子。

firstW
重み範囲内の先頭の要素を示す入力反復子。

intervals
分布の区間を含む initializer_list。

count
分布範囲内にある要素の数。

xmin
分布範囲内の最小値。

xmax
分布範囲内の最大値。 xmin より大きくなければなりません。

weightfunc
分布の確率関数を表すオブジェクト。パラメーターと戻り値の両方が double に変換可能である必要があります。

parm
分布の作成に使用されるパラメーターの構造体。

解説

既定のコンストラクターは、確率密度が 1 の、0 から 1 までの 1 つの区間を含むように、格納されているパラメーターを設定します。

反復子の範囲コンストラクター

template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_linear_distribution(
    InputIteratorI firstI,
    InputIteratorI lastI,
    InputIteratorW firstW);

シーケンスにわたる反復子の区間 [ firstI, lastI) と、firstW で始まる対応する重みシーケンスを使用して分布オブジェクトを構築します。

初期化子リストコンストラクター

template <class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(
    initializer_list<result_type> intervals,
    UnaryOperation weightfunc);

初期化子リスト intervals の区間と、関数 weightfunc から生成された重みを使用して分布オブジェクトを構築します。

次のように定義されたコンストラクターは

template <class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(
    size_t count,
    result_type xmin,
    result_type xmax,
    UnaryOperation weightfunc);

[ xmin,xmax] で一様に分布した count 個の区間を含み、各区間に関数 weightfunc に応じた重みを割り当てる分布オブジェクトを構築します。weightfunc は 1 つのパラメーターを受け入れて戻り値を持ち、いずれも double に変換できる必要があります。 前提条件:xmin < xmax。

次のように定義されたコンストラクターは

explicit piecewise_linear_distribution(const param_type& parm);

格納されたパラメーター構造体として parm を使用する分布オブジェクトを作成します。

piecewise_linear_distribution::param_type

分布のすべてのパラメーターを格納します。

struct param_type {
   typedef piecewise_linear_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type();
   template <class IterI, class IterW>
   param_type(
      IterI firstI, IterI lastI, IterW firstW);
   template <class UnaryOperation>
   param_type(
      size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
   std::vector<result_type> densities() const;
   std::vector<result_type> intervals() const;

   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };

パラメーター

piecewise_linear_distribution のコンストラクターパラメーターを参照してください。

解説

前提条件: xmin < xmax

この構造体は、インスタンス化時に分布のクラスコンストラクターに渡したり、param() メンバー関数に渡して、既存の分布の格納されているパラメーターを設定したり、operator() に渡して、格納されているパラメーターの代わりに使用したりすることができます。

次の方法で共有

piecewise_linear_distribution クラス

構文

パラメーター

解説

例

要件

piecewise_linear_distribution::piecewise_linear_distribution

パラメーター

解説

piecewise_linear_distribution::param_type

パラメーター

解説

関連項目

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その他のリソース