Класс weibull_distribution
Формирует биномиальное распределение Вейбулла.
Синтаксис
class weibull_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
explicit weibull_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 a() const;
result_type b() 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 указанного пользователем типа с плавающей запятой или тип double , если он не указан, распределенный в соответствии с распределением Weibull. В следующей таблице представлены ссылки на статьи об отдельных членах.
weibull_distribution
param_type|
Функции свойств a() и b() возвращают соответствующие значения для хранимых параметров распределения a и b.
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 распределении Вейбулла см. в статье Распределение Вейбулла в Wolfram MathWorld.
Пример
// 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::weibull_distribution<> distr(a, b);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "a() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.a() << std::endl;
std::cout << "b() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.b() << 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 'a' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> a_dist;
std::cout << "Enter a floating point value for the 'b' 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);
}
Выходные данные
Первый запуск:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'b' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
a() == 1.0000000000
b() == 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
Второй запуск:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter (must be greater than zero): .5
Enter a floating point value for the 'b' distribution parameter (must be greater than zero): 5.5
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
a() == 0.5000000000
b() == 5.5000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0482759823
2: 0.0826617486
3: 2.2835941207
4: 2.3604817485
5: 2.9417663742
6: 2.9418471657
7: 3.1685268104
8: 11.5109922290
9: 14.8543594043
10: 24.7220241239
Требования
Заголовок:<random>
Пространство имен: std
weibull_distribution::weibull_distribution
explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
explicit weibull_distribution(const param_type& parm);
Параметры
a
Параметр распределения a.
b
Параметр распределения b.
parm
Структура param_type, используемая для формирования распределения.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < a и 0.0 < b
Первый конструктор создает объект, хранимое значение a которого содержит значение a, а значение b содержит значение b.
Второй конструктор создает объект, хранимые параметры которого инициализируются из parm. Вы можете получить и задать текущие параметры существующего распределения, вызвав функцию-член param().
weibull_distribution::param_type
Сохраняет параметры распределения.
struct param_type {
typedef weibull_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
result_type a() const;
result_type b() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Параметры
a
Параметр распределения a.
b
Параметр распределения b.
right
Объект param_type, который требуется сравнить с данным объектом.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < a и 0.0 < b
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.