Класс normal_distribution

Формирует нормальное распределение.

Синтаксис

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

   // constructors and reset functions
   explicit normal_distribution(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
   explicit normal_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 mean() const;
   result_type stddev() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Параметры

RealType
По умолчанию тип с плавающей запятой имеет тип double. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.

Замечания

Шаблон класса описывает распределение, которое создает значения заданного пользователем целочисленного типа или тип double , если он не указан, распределенный в соответствии с обычным распределением. В следующей таблице представлены ссылки на статьи об отдельных членах.

normal_distribution
param_type

Свойства функции mean() и stddev() возвращают значения для хранимых параметров распределения означают и stddev соответственно.

Член свойства param() устанавливает или возвращает хранимый пакет параметров распределения param_type.

Функции-члены min() и max() возвращают наименьший и наибольший из возможных результатов соответственно.

Функция-член reset() удаляет любые кэшированные значения, чтобы результат следующего вызова operator() не зависел от любых значений, полученных от механизма перед вызовом.

Функции-члены operator() возвращают следующее значение, созданное механизмом РГСЧ, из текущего или указанного пакета параметров.

Дополнительные сведения о классах распространения и их членах см. в случайном порядке>.<

Подробные сведения о нормальном распределении см. статью в Wolfram MathWorld Нормальное распределение.

Пример

// 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);

    normal_distribution<> distr(m, s);

    cout << endl;
    cout << "min() == " << distr.min() << endl;
    cout << "max() == " << distr.max() << endl;
    cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.mean() << endl;
    cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.stddev() << 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 'mean' distribution parameter: ";
    cin >> m_dist;
    cout << "Enter a floating point value for the 'stddev' 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);
}

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 'stddev' 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: -0.8845823965
    2: -0.1995761116
    3: -0.1162665130
    4: -0.0685154932
    5: 0.0403741461
    6: 0.1591327792
    7: 1.0414389924
    8: 1.5876269426
    9: 1.6362637713
    10: 2.7821317338

Требования

Заголовок:<random>

Пространство имен: std

normal_distribution::normal_distribution

Формирует распределение.

explicit normal_distribution(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
explicit normal_distribution(const param_type& parm);

Параметры

mean
Параметр распределения mean.

stddev
Параметр распределения stddev.

parm
Структура параметров, используемая для формирования распределения.

Замечания

Предварительные условия: 0.0 < stddev

Первый конструктор создает объект, чье хранимое значение mean равно mean, а хранимое значение stddev — stddev.

Второй конструктор создает объект, хранимые параметры которого инициализируются из parm. Вы можете получить и задать текущие параметры существующего распределения, вызвав функцию-член param().

normal_distribution::param_type

Сохраняет параметры распределения.

struct param_type {
   typedef normal_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
   result_type mean() const;
   result_type stddev() const;

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

Параметры

mean
Параметр распределения mean.

stddev
Параметр распределения stddev.

right
Структура param_type, используемая для сравнения.

Замечания

Предварительные условия: 0.0 < stddev

Эту структуру можно передать конструктору класса распределения во время создания экземпляра, функции-члену param() для установки хранимых параметров существующего распределения и operator() для использования вместо хранимых параметров.

См. также

<random>