gamma_distribution — Klasa
Generuje rozkład gamma.
Składnia
template<class RealType = double>
class gamma_distribution {
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructors and reset functions
explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
explicit gamma_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 alpha() const;
result_type beta() 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
Jednolity silnik generatora liczb losowych. Aby uzyskać informacje o możliwych typach, zobacz losowe>.<
Uwagi
Szablon klasy opisuje rozkład, który generuje wartości typu zmiennoprzecinkowego określonego przez użytkownika lub typ double , jeśli nie jest podany, dystrybuowany zgodnie z rozkładem Gamma. Poniższa tabela zawiera linki do artykułów dotyczących poszczególnych członków.
Funkcje alpha() właściwości i beta() zwracają odpowiednie wartości dla przechowywanych parametrów dystrybucji alfa i beta.
Składowa param() właściwości ustawia lub zwraca przechowywany pakiet parametrów param_type dystrybucji.
Funkcje min() składowe i max() zwracają najmniejszy możliwy wynik i największy możliwy wynik, odpowiednio.
reset() Funkcja składowa odrzuca wszystkie buforowane wartości, dzięki czemu wynik następnego wywołania operator() nie zależy od żadnych wartości uzyskanych z aparatu przed wywołaniem.
operator() Funkcje składowe zwracają następną wygenerowaną wartość na podstawie aparatu URNG z bieżącego pakietu parametrów lub określonego pakietu parametrów.
Aby uzyskać więcej informacji na temat klas dystrybucji i ich składowych, zobacz losowe>.<
Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat rozkładu gamma, zobacz Wolfram MathWorld artykuł Rozkład gamma.
Przykład
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double a, const double b, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// std::random_device gen;
std::mt19937 gen(1701);
std::gamma_distribution<> distr(a, b);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "alpha() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.alpha() << std::endl;
std::cout << "beta() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.beta() << 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 a_dist = 0.0;
double b_dist = 1;
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 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> a_dist;
std::cout << "Enter a floating point value for the 'beta' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> b_dist;
std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
std::cin >> samples;
test(a_dist, b_dist, samples);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'beta' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
alpha() == 1.0000000000
beta() == 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
gamma_distribution::gamma_distribution
Tworzy rozkład.
explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
explicit gamma_distribution(const param_type& parm);
Parametry
alfa
alpha Parametr dystrybucji.
Beta
beta Parametr dystrybucji.
parm
Struktura parametrów używana do konstruowania rozkładu.
Uwagi
Warunek wstępny: 0.0 < alpha i 0.0 < beta
Pierwszy konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywana alpha wartość zawiera wartość alfa i której przechowywana beta wartość zawiera wartość beta.
Drugi konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywane parametry są inicjowane z parm. Bieżące parametry istniejącej dystrybucji można uzyskać i ustawić, wywołując funkcję składową param() .
gamma_distribution::p aram_type
Przechowuje parametry dystrybucji.
struct param_type {
typedef gamma_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type alpha = 1.0, result_type beta 1.0);
result_type alpha() const;
result_type beta() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Parametry
alfa
alpha Parametr dystrybucji.
Beta
beta Parametr dystrybucji.
Prawy
param_type Wystąpienie do porównania.
Uwagi
Warunek wstępny: 0.0 < alpha i 0.0 < beta
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.