normal_distribution – třída

Vygeneruje normální rozdělení.

Syntaxe

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;
   };

Parametry

RealType
Typ výsledku s plovoucí desetinou čárkou, výchozí hodnota doubleje . Možné typy najdete v náhodném> zobrazení<.

Poznámky

Šablona třídy popisuje rozdělení, které vytváří hodnoty celočíselného typu zadaného uživatelem, nebo typ double , pokud není zadán žádný, distribuován podle normálního rozdělení. Následující tabulka odkazuje na články o jednotlivých členech.

normal_distribution
param_type

Vlastnost funguje mean() a stddev() vrací hodnoty pro uložené distribuční parametry střední a stddev v uvedeném pořadí.

Člen vlastnosti param() nastaví nebo vrátí balíček uložených distribučních param_type parametrů.

max() Členské min() funkce vrátí nejmenší možný výsledek a největší možný výsledek.

Členová reset() funkce zahodí všechny hodnoty uložené v mezipaměti, aby výsledek dalšího volání operator() nezávisel na žádných hodnotách získaných z modulu před voláním.

Členské operator() funkce vrátí další vygenerovanou hodnotu založenou na modulu URNG, a to buď z aktuálního balíčku parametrů, nebo ze zadaného balíčku parametrů.

Další informace o distribučních třídách a jejich členech najdete v náhodném zobrazení><.

Podrobné informace o normální distribuci naleznete v článku Wolfram MathWorld rozdělení.

Příklad

// 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 rd;
    //    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

Požadavky

Header:<random>

Obor názvů: std

normal_distribution::normal_distribution

Vytvoří distribuci.

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

Parametry

znamenat
Parametr mean distribuce.

stddev
Parametr stddev distribuce.

parm
Struktura parametrů používaná k vytvoření rozdělení.

Poznámky

Předpoklad: 0.0 < stddev

První konstruktor vytvoří objekt, jehož uložená mean hodnota obsahuje hodnotu střední hodnotu a jejíž uložená stddev hodnota obsahuje hodnotu stddev.

Druhý konstruktor vytvoří objekt, jehož uložené parametry jsou inicializovány z parm. Aktuální parametry existující distribuce můžete získat a nastavit voláním param() členské funkce.

normal_distribution::p aram_type

Ukládá parametry distribuce.

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;
   };

Parametry

znamenat
Parametr mean distribuce.

stddev
Parametr stddev distribuce.

Vpravo
Struktura param_type použitá k porovnání.

Poznámky

Předpoklad: 0.0 < stddev

Tuto strukturu lze předat konstruktoru třídy distribuce v instanci, členské param() funkci nastavit uložené parametry existujícího rozdělení a operator() použít místo uložených parametrů.

Viz také

<náhodný>