normal_distribution-Klasse
Generiert eine Normalverteilung.
Syntax
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;
};
Parameter
RealType
Der Gleitkommaergebnistyp. Der Standardwert ist double. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
Hinweise
Die Klassenvorlage beschreibt eine Verteilung, die Werte eines vom Benutzer angegebenen integralen Typs oder Typs double erzeugt, wenn keine angegeben wird, verteilt gemäß der Normalverteilung. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.
normal_distribution
param_type
Die Eigenschaft funktioniert mean() und stddev() gibt die Werte für die gespeicherten Verteilungsparameter mittel - bzw . stddev 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 zur Normalverteilung finden Sie im Artikel Normal Distribution (Normalverteilung) auf WolframMathWorld.com.
Beispiel
// 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
Anforderungen
Header:<random>
Namespace: std
normal_distribution::normal_distribution
Erstellt die Verteilung.
explicit normal_distribution(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
explicit normal_distribution(const param_type& parm);
Parameter
mean
Der mean-Verteilungsparameter.
stddev
Der stddev-Verteilungsparameter.
parm
Die für die Erstellung der Verteilung verwendete Parameterstruktur.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < stddev
Mit dem ersten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, dessen gespeicherter mean-Wert den Wert mean und dessen gespeicherter stddev-Wert den Wert stddev 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.
normal_distribution::param_type
Speichert die Parameter der Verteilung.
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;
};
Parameter
mean
Der mean-Verteilungsparameter.
stddev
Der stddev-Verteilungsparameter.
right
Die param_type-Struktur, mit der verglichen wird.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < stddev
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.