Classe poisson_distribution

Genera una distribuzione di Poisson.

Sintassi

template<class IntType = int>
class poisson_distribution
   {
public:
   // types
   typedef IntType result_type;
   struct param_type;

   // constructors and reset functions
   explicit poisson_distribution(double mean = 1.0);
   explicit poisson_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
   double mean() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parametri

IntType
Tipo di risultati Integer. Per impostazione predefinita, int. Per i tipi possibili, vedere casuale>.<

Osservazioni:

Il modello di classe descrive una distribuzione che produce valori di un tipo integrale specificato dall'utente con una distribuzione di Poisson. La tabella seguente include collegamenti ad articoli relativi ai singoli membri.

poisson_distribution
param_type

La funzione di proprietà mean() restituisce il valore per il parametro di distribuzione archiviato mean.

Il membro di proprietà param() imposta o restituisce il pacchetto di parametri di distribuzione archiviato param_type.

Le funzioni membro min() e max() restituiscono rispettivamente il minor risultato possibile e il maggior risultato possibile.

La funzione membro reset() rimuove gli eventuali valori memorizzati nella cache, in modo che il risultato della successiva chiamata a operator() non dipenda da alcun valore ottenuto dal motore prima della chiamata.

Le funzioni membro operator() restituiscono il successivo valore generato basato sul motore URNG, dal pacchetto di parametri corrente o da quello specificato.

Per altre informazioni sulle classi di distribuzione e sui relativi membri, vedere casuale>.<

Per informazioni dettagliate sulla distribuzione di Poisson, vedere l'articolo di Wolfram MathWorld relativo alla Distribuzione di Poisson.

Esempio

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

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

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

    std::poisson_distribution<> distr(p);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "p() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.mean() << std::endl;

    // generate the distribution as a histogram
    std::map<int, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        std::cout << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    double p_dist = 1.0;

    int samples = 100;

    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 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> p_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(p_dist, samples);
}

Primo test:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 1.0000000000
Distribution for 100 samples:
    0 ::::::::::::::::::::::::::::::
    1 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
    2 :::::::::::::::::::::::
    3 ::::::::
    5 :

Secondo test:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 10.0000000000
Distribution for 100 samples:
    3 :
    4 ::
    5 ::
    6 ::::::::
    7 ::::
    8 ::::::::
    9 ::::::::::::::
   10 ::::::::::::
   11 ::::::::::::::::
   12 :::::::::::::::
   13 ::::::::
   14 ::::::
   15 :
   16 ::
   17 :

Requisiti

Intestazione:<casuale>

Spazio dei nomi: std

poisson_distribution::poisson_distribution

Costruisce la distribuzione.

explicit poisson_distribution(RealType mean = 1.0);
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

Parametri

mean
Parametro di distribuzione mean.

parm
Struttura di parametri usata per costruire la distribuzione.

Osservazioni:

Precondizione:0.0 < mean

Il primo costruttore costruisce un oggetto il cui valore mean archiviato include il valore mean.

Il secondo costruttore crea un oggetto i cui parametri archiviati sono inizializzati da parm. È possibile ottenere e impostare i parametri correnti di una distribuzione esistente chiamando la funzione membro param().

poisson_distribution::param_type

Archivia i parametri della distribuzione.

struct param_type {
   typedef poisson_distribution<IntType> distribution_type;
   param_type(double mean = 1.0);
   double mean() const;

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

Parametri

Per poisson_distribution vedere i parametri del costruttore.

Osservazioni:

Precondizione:0.0 < mean

Questa struttura può essere passata al costruttore di classe della distribuzione durante la creazione di istanze, alla funzione membro param() per impostare i parametri archiviati di una distribuzione esistente e a operator() per l'uso in sostituzione dei parametri archiviati.

Vedi anche

<random>