cauchy_distribution-Klasse
Generiert eine Cauchy-Verteilung.
Syntax
template<class RealType = double>
class cauchy_distribution {
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit cauchy_distribution(result_type a = 0.0, result_type b = 1.0);
explicit cauchy_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;
};
Parameter
RealType
Der Gleitkommaergebnistyp. Der Standardwert ist double. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
URNG
Die einheitliche Zufallszahlengenerator-Engine. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
Hinweise
Die Klassenvorlage beschreibt eine Verteilung, die Werte eines vom Benutzer angegebenen Gleitkommatyps oder typs double erzeugt, wenn keine angegeben wird, gemäß der Cauchy-Verteilung verteilt wird. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.
cauchy_distribution
param_type
Die Eigenschaftsfunktionen a() und b() geben ihre entsprechenden Werte für die gespeicherten Verteilungsparameter a und b zurück.
Das Eigenschaftsmember param() gibt das aktuell gespeicherte Verteilungspaket param_type zurück oder legt es fest.
Die min()- und max()-Memberfunktion gibt das jeweils kleinst- und größtmögliche Ergebnis zurück.
Die reset()-Memberfunktion verwirft alle zwischengespeicherten Werte, damit das Ergebnis des folgenden Aufrufs von operator() nicht von Werten abhängig ist, die vor dem Aufruf aus der Engine bezogen wurden.
Die operator()-Memberfunktionen geben den nächsten generierten Wert von entweder dem aktuellen oder dem spezifizierten Parameterpaket zurück, das auf der URNG-Engine basiert.
Weitere Informationen zu Verteilungsklassen und ihren Mitgliedern finden Sie unter <"zufällig>".
Ausführliche Informationen über die Cauchy-Verteilung finden Sie im Wolfram MathWorld-Artikel Cauchy Distribution (Cauchy-Verteilung).
Beispiel
// 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::cauchy_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: ";
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);
}
Erste Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter: 0
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() == -1.79769e+308
max() == 1.79769e+308
a() == 0.0000000000
b() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: -3.4650392984
2: -2.6369564174
3: -0.0786978867
4: -0.0609632093
5: 0.0589387400
6: 0.0589539764
7: 0.1004592006
8: 1.0965724260
9: 1.4389408122
10: 2.5253154706
Zweite Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 'b' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == -1.79769e+308
max() == 1.79769e+308
a() == 0.0000000000
b() == 10.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: -34.6503929840
2: -26.3695641736
3: -0.7869788674
4: -0.6096320926
5: 0.5893873999
6: 0.5895397637
7: 1.0045920062
8: 10.9657242597
9: 14.3894081218
10: 25.2531547063
Dritte Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter: 10
Enter a floating point value for the 'b' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == -1.79769e+308
max() == 1.79769e+308
a() == 10.0000000000
b() == 10.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: -24.6503929840
2: -16.3695641736
3: 9.2130211326
4: 9.3903679074
5: 10.5893873999
6: 10.5895397637
7: 11.0045920062
8: 20.9657242597
9: 24.3894081218
10: 35.2531547063
Anforderungen
Header:<random>
Namespace: std
cauchy_distribution::cauchy_distribution
Erstellt die Verteilung.
explicit cauchy_distribution(result_type a = 0.0, result_type b = 1.0);
explicit cauchy_distribution(const param_type& parm);
Parameter
a
Der a-Verteilungsparameter.
b
Der b-Verteilungsparameter.
parm
Die für die Erstellung der Verteilung verwendete param_type-Struktur.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < b
Mit dem ersten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, in dessen gespeichertem a-Wert der Wert a enthalten ist und dessen gespeicherter b-Wert den Wert b enthält.
Mit dem zweiten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, dessen gespeicherte Parameter aus parm initialisiert werden. Sie können die aktuellen Parameter einer vorhandenen Verteilung abrufen und festlegen, indem Sie die Memberfunktion param() aufrufen.
cauchy_distribution::param_type
Speichert alle Parameter der Verteilung.
struct param_type {
typedef cauchy_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type a = 0.0, 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;
};
Parameter
a
Der a-Verteilungsparameter.
b
Der b-Verteilungsparameter.
right
Das mit diesem param_type-Objekt zu vergleichende Objekt.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < b
Diese Struktur kann bei der Instanziierung an den Klassenkonstruktor des Verteilers, an die Memberfunktion param() (zur Festlegung der gespeicherten Parameter einer vorhandenen Verteilung) und an operator() (zur Verwendung anstelle der gespeicherten Parameter) übergeben werden.