Classe gamma_distribution
Gera uma distribuição gama.
template<class RealType = double> class gamma_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit gamma_distribution(RealType alpha = 1.0, RealType 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 RealType alpha() const; RealType beta() const; param_type param() const; void param(const param_type& parm); result_type min() const; result_type max() const; };
Parâmetros
- RealType
O tipo de resultado de ponto flutuante assume double como padrão. Para obter os tipos possíveis, consulte <random>.
Comentários
A classe do modelo descreve uma distribuição que produz valores de um tipo integral especificado pelo usuário ou o tipo double se nenhum for fornecido, distribuído de acordo com a distribuição gama. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.
gamma_distribution::alpha |
gamma_distribution::param |
|
gamma_distribution::operator() |
gamma_distribution::beta |
As funções de propriedade alpha() e beta() retornam os respectivos valores para os parâmetros de distribuição armazenados alpha e beta.
Para obter mais informações sobre classes de distribuição e seus membros, consulte <random>.
Para obter informações detalhadas sobre a distribuição gama, consulte o artigo da Wolfram MathWorld Gamma Distribution.
Exemplo
// 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);
}
Saída
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
Requisitos
Cabeçalho: <random>
Namespace: std