exponential_distribution-Klasse
Generiert eine exponentielle Verteilung.
template<class RealType = double> class exponential_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit exponential_distribution(RealType 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 RealType 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. Die möglichen Typen finden Sie unter <random>.
Hinweise
Die Vorlagenklasse beschreibt eine Verteilung, die Werte eines benutzerdefinierten ganzzahligen Typs produziert. Wenn kein entsprechend der exponentiellen Verteilung verteilter Wert ausgeben wird, geben Sie double ein. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.
exponential_distribution::lambda |
exponential_distribution::param |
|
exponential_distribution::operator() |
Die Eigenschaftsfunktion lambda() gibt den Wert für den gespeicherten Verteilungsparameter lambda zurück.
Weitere Informationen zu Verteilungsklassen und ihren Membern finden Sie unter <random>.
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);
}
Ausgabe
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