exponential_distribution-Klasse

Generiert eine exponentielle Verteilung.

Syntax

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

   // constructors and reset functions
   explicit exponential_distribution(result_type lambda = 1.0);
   explicit exponential_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 lambda() 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
Das Generatormodul für Zufallszahlen. 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 bereitgestellt wird, entsprechend der Exponentialverteilung verteilt wird. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.

exponential_distribution
param_type

Die Eigenschaftenmember-Funktion lambda() gibt den Wert für den gespeicherten Verteilungsparameter lambda zurück.

Die Eigenschaftenmember-Funktion param() gibt das aktuell gespeicherte Verteilungspaket param_type zurück oder stellt es ein.

Weitere Informationen zu Verteilungsklassen und ihren Mitgliedern finden Sie unter <"zufällig>".

Ausführliche Informationen über die exponentielle Verteilung finden Sie im Wolfram MathWorld-Artikel Exponential Distribution.

Beispiel

// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const double l, const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic generator
    //    std::random_device gen;
    std::mt19937 gen(1701);

    std::exponential_distribution<> distr(l);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "lambda() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.lambda() << 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 l_dist = 0.5;
    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 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> l_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(l_dist, samples);
}

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 0
max() == 1.79769e+308
lambda() == 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

Anforderungen

Header:<random>

Namespace: std

exponential_distribution::exponential_distribution

Erstellt die Verteilung.

explicit exponential_distribution(result_type lambda = 1.0);
explicit exponential_distribution(const param_type& parm);

Parameter

Lambda
Der lambda-Verteilungsparameter.

parm
Das für die Erstellung der Verteilung verwendete Parameterpaket.

Hinweise

Vorbedingung:0.0 < lambda

Der erste Konstruktor konstruiert ein Objekt, dessen gespeicherter lambda-Wert den Wert lambda 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.

exponential_distribution::param_type

Speichert die Parameter der Verteilung.

struct param_type {
   typedef exponential_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type lambda = 1.0);
   result_type lambda() const;

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

Parameter

Lambda
Der lambda-Verteilungsparameter.

right
Das mit diesem param_type-Objekt zu vergleichende Objekt.

Hinweise

Vorbedingung:0.0 < lambda

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.

Siehe auch

<random>