gamma_distribution (Clase)
Genera una distribución gamma.
Sintaxis
template<class RealType = double>
class gamma_distribution {
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructors and reset functions
explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
explicit gamma_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 alpha() const;
result_type beta() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Parámetros
RealType
Un tipo de resultado de punto flotante, el valor predeterminado es double
. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.
URNG
El motor de generador de números aleatorios uniformes. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.
Comentarios
La plantilla de clase describe una distribución que genera valores de un tipo de número de punto flotante especificado por el usuario (o de tipo double
si no se especifica ninguno) distribuidos según la distribución gamma. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.
Las funciones de propiedad alpha()
y beta()
devuelven los valores respectivos para los parámetros de distribución almacenados alpha y beta.
El miembro de propiedad param()
establece o devuelve el paquete de parámetros de distribución almacenado param_type
.
Las funciones miembro min()
y max()
devuelven el resultado posible más pequeño y el resultado posible más grande, respectivamente.
La función miembro reset()
descarta cualquier valor almacenado en caché, de modo que la siguiente llamada a operator()
no depende de ningún valor obtenido del motor antes de la llamada.
Las funciones miembro operator()
devuelven el siguiente valor generado basado en el motor URNG, desde el paquete de parámetros actual o desde el paquete de parámetros especificado.
Para obtener más información sobre las clases de distribución y sus miembros, vea <random>.
Para obtener más información sobre la distribución gamma, vea el artículo de Wolfram MathWorld sobre la distribución gamma.
Ejemplo
// 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::gamma_distribution<> distr(a, b);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "alpha() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.alpha() << std::endl;
std::cout << "beta() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.beta() << 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 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> a_dist;
std::cout << "Enter a floating point value for the 'beta' 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);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'beta' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
alpha() == 1.0000000000
beta() == 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
Requisitos
Encabezado:<random>
Espacio de nombres: std
gamma_distribution::gamma_distribution
Construye la distribución.
explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
explicit gamma_distribution(const param_type& parm);
Parámetros
alpha
El parámetro de distribución alpha
.
beta
El parámetro de distribución beta
.
parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.
Comentarios
Condición previa: 0.0 < alpha
y 0.0 < beta
El primer constructor crea un objeto cuyo valor alpha
almacenado contiene el valor alpha y cuyo valor beta
almacenado contiene el valor beta.
El segundo constructor crea un objeto cuyos parámetros almacenados se inicializan desde parm. Los parámetros actuales de una distribución existente se pueden obtener y definir llamando a la función miembro param()
.
gamma_distribution::param_type
Almacena los parámetros de la distribución.
struct param_type {
typedef gamma_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type alpha = 1.0, result_type beta 1.0);
result_type alpha() const;
result_type beta() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Parámetros
alpha
El parámetro de distribución alpha
.
beta
El parámetro de distribución beta
.
right
La instancia param_type
que comparar con esta.
Comentarios
Condición previa: 0.0 < alpha
y 0.0 < beta
Esta estructura se puede pasar al constructor de clases de la distribución en el momento de creación de instancias, a la función miembro param()
para definir los parámetros almacenados de una distribución existente y a operator()
para usarse en lugar de los parámetros almacenados.