exponential_distribution — Klasa

Generuje rozkład wykładniczy.

Składnia

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

   // constructors and reset functions
   explicit exponential_distribution(result_type 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
   result_type lambda() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parametry

Typ rzeczywisty
Typ wyniku zmiennoprzecinkowego domyślnie to double. Aby uzyskać informacje o możliwych typach, zobacz losowe>.<

URNG
Aparat generatora liczb losowych. Aby uzyskać informacje o możliwych typach, zobacz losowe>.<

Uwagi

Szablon klasy opisuje rozkład, który generuje wartości określonego przez użytkownika typu całkowitego lub typu double , jeśli nie jest podany, dystrybuowany zgodnie z rozkładem wykładniczym. Poniższa tabela zawiera linki do artykułów dotyczących poszczególnych członków.

exponential_distribution
param_type

Funkcja lambda() składowa właściwości zwraca wartość przechowywanego parametru lambdadystrybucji .

Funkcja param() składowa właściwości ustawia lub zwraca przechowywany pakiet parametrów param_type dystrybucji.

Aby uzyskać więcej informacji na temat klas dystrybucji i ich składowych, zobacz losowe>.<

Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat rozkładu wykładniczego, zobacz artykuł Wolfram MathWorld Rozkład wykładniczy.

Przykład

// 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);
}

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

Wymagania

Nagłówek:<losowy>

Przestrzeń nazw: std

exponential_distribution::exponential_distribution

Tworzy rozkład.

explicit exponential_distribution(result_type lambda = 1.0);
explicit exponential_distribution(const param_type& parm);

Parametry

lambda
lambda Parametr dystrybucji.

parm
Pakiet parametrów używany do konstruowania dystrybucji.

Uwagi

Warunek wstępny: 0.0 < lambda

Pierwszy konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywana lambda wartość zawiera wartość lambda.

Drugi konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywane parametry są inicjowane z parm. Bieżące parametry istniejącej dystrybucji można uzyskać i ustawić, wywołując funkcję składową param() .

exponential_distribution::p aram_type

Przechowuje parametry dystrybucji.

struct param_type {
   typedef exponential_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type lambda = 1.0);
   result_type lambda() const;

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

Parametry

lambda
lambda Parametr dystrybucji.

Prawy
Obiekt param_type , który ma być porównywany z tym obiektem.

Uwagi

Warunek wstępny: 0.0 < lambda

Tę strukturę można przekazać do konstruktora klasy rozkładu podczas tworzenia wystąpienia, do param() funkcji składowej w celu ustawienia przechowywanych parametrów istniejącej dystrybucji i operator() do użycia zamiast przechowywanych parametrów.

Zobacz też

<losowy>