weibull_distribution (Clase)
Genera una distribución de Weibull.
Sintaxis
class weibull_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
explicit weibull_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;
};
Parámetros
RealType
Un tipo de resultado de punto flotante, el valor predeterminado es double. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.
Comentarios
La plantilla de clase describe una distribución que genera valores de un tipo de punto flotante especificado por el usuario (o de tipo double si no se especifica ninguno) distribuidos según la distribución de Weibull. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.
weibull_distribution
param_type|
Las funciones de propiedad a() y b() devuelven los valores respectivos para los parámetros de distribución almacenados a y b.
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 detalles sobre la distribución de Weibull, vea el artículo de Wolfram MathWorld sobre la distribución de Weibull.
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::weibull_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 (must be greater than zero): ";
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);
}
Output
Primera ejecución:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter (must be greater than zero): 1
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() == 0
max() == 1.79769e+308
a() == 1.0000000000
b() == 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
Segunda ejecución:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'a' distribution parameter (must be greater than zero): .5
Enter a floating point value for the 'b' distribution parameter (must be greater than zero): 5.5
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
a() == 0.5000000000
b() == 5.5000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0482759823
2: 0.0826617486
3: 2.2835941207
4: 2.3604817485
5: 2.9417663742
6: 2.9418471657
7: 3.1685268104
8: 11.5109922290
9: 14.8543594043
10: 24.7220241239
Requisitos
Encabezado:<random>
Espacio de nombres: std
weibull_distribution::weibull_distribution
explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
explicit weibull_distribution(const param_type& parm);
Parámetros
a
El parámetro de distribución a.
b
El parámetro de distribución b.
parm
La estructura param_type usada para construir la distribución.
Comentarios
Condición previa: 0.0 < a y 0.0 < b
El primer constructor crea un objeto cuyo valor a almacenado contiene el valor a y cuyo valor b almacenado contiene el valor b.
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().
weibull_distribution::param_type
Almacena los parámetros de la distribución.
struct param_type {
typedef weibull_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type a = 1.0, 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;
};
Parámetros
a
El parámetro de distribución a.
b
El parámetro de distribución b.
right
El objeto param_type que se va a comparar con este.
Comentarios
Condición previa: 0.0 < a y 0.0 < b
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.