piecewise_constant_distribution クラス
可変幅の区間を持ち、各区間に一様確率を含む区分定数分布を生成します。
構文
template<class RealType = double>
class piecewise_constant_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
piecewise_constant_distribution();
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(
InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(
initializer_list<result_type> intervals, UnaryOperation weightfunc);
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(
size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
explicit piecewise_constant_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
vector<result_type> intervals() const;
vector<result_type> densities() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
パラメーター
RealType
結果を表す浮動小数点型。既定値は double
です。 使用可能な型については、「<random>」を参照してください。
解説
この標本分布には、各区間に一様確率を含む可変幅の区間があります。 他のサンプリング分布の詳細については、「piecewise_linear_distribution クラス」および「discrete_distribution」をご覧ください。
次の表は、個々のメンバーに関する記事にリンクしています。
piecewise_constant_distribution
param_type
プロパティ関数 intervals()
は、格納されている分布の区間セットを含む vector<result_type>
を返します。
プロパティ関数 densities()
は、格納されている分布の区間セットを含む vector<result_type>
を返します。これは、コンストラクター パラメーターに指定されている重みに従って計算されます。
プロパティ メンバー param()
は、格納されている分布パラメーター パッケージ param_type
を設定または返します。
メンバー関数の min()
と max()
はそれぞれ、考えられる結果の最小値と最大値を返します。
reset()
メンバー関数は、次回 operator()
を呼び出したときに、その結果が、その前にエンジンから取得された値に左右されないようにするため、キャッシュされている値をすべて破棄します。
operator()
メンバー関数は、現在のパラメーター パッケージと指定したパラメーター パッケージのいずれかから、URNG エンジンに基づいて次に生成された値を返します。
分布クラスとそのメンバーの詳細については、<random> をご覧ください。
例
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
using namespace std;
void test(const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// random_device rd;
// mt19937 gen(rd());
mt19937 gen(1701);
// Three intervals, non-uniform: 0 to 1, 1 to 6, and 6 to 15
vector<double> intervals{ 0, 1, 6, 15 };
// weights determine the densities used by the distribution
vector<double> weights{ 1, 5, 10 };
piecewise_constant_distribution<double> distr(intervals.begin(), intervals.end(), weights.begin());
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "intervals (index: interval):" << endl;
vector<double> i = distr.intervals();
int counter = 0;
for (const auto& n : i) {
cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
++counter;
}
cout << endl;
cout << "densities (index: density):" << endl;
vector<double> d = distr.densities();
counter = 0;
for (const auto& n : d) {
cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
++counter;
}
cout << endl;
// generate the distribution as a histogram
map<int, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
cout << "Distribution for " << s << " samples:" << endl;
for (const auto& elem : histogram) {
cout << setw(5) << elem.first << '-' << elem.first+1 << ' ' << string(elem.second, ':') << endl;
}
cout << endl;
}
int main()
{
int samples = 100;
cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
cin >> samples;
test(samples);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 15
intervals (index: interval):
0: 0.0000000000
1: 1.0000000000
2: 6.0000000000
3: 15.0000000000
densities (index: density):
0: 0.0625000000
1: 0.0625000000
2: 0.0694444444
Distribution for 100 samples:
0-1 :::::::
1-2 ::::::
2-3 :::::
3-4 ::::::
4-5 :::::::
5-6 ::::::
6-7 :::
7-8 ::::::::::
8-9 ::::::
9-10 ::::::::::::
10-11 :::::
11-12 ::::::
12-13 :::::::::
13-14 ::::
14-15 ::::::::
要件
ヘッダー: <random>
名前空間: std
piecewise_constant_distribution::piecewise_constant_distribution
分布を作成します。
// default constructor
piecewise_constant_distribution();
// constructs using a range of intervals, [firstI, lastI), with
// matching weights starting at firstW
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);
// constructs using an initializer list for range of intervals,
// with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<RealType>
intervals, UnaryOperation weightfunc);
// constructs using an initializer list for range of count intervals,
// distributed uniformly over [xmin,xmax] with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation weightfunc);
// constructs from an existing param_type structure
explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);
パラメーター
firstI
ターゲット範囲内の先頭の要素を示す入力反復子。
lastI
ターゲット範囲内の末尾の要素を示す入力反復子。
firstW
重み範囲内の先頭の要素を示す入力反復子。
intervals
分布の区間を含む initializer_list。
count
分布範囲内にある要素の数。
xmin
分布範囲内の最小値。
xmax
分布範囲内の最大値。 xmin より大きくなければなりません。
weightfunc
分布の確率関数を表すオブジェクト。 パラメーターと戻り値の両方が double
に変換可能である必要があります。
parm
分布の作成に使用されるパラメーターの構造体。
解説
既定のコンストラクターは、確率密度が 1 の、0 から 1 までの 1 つの区間を含むように、格納されているパラメーターを設定します。
反復子の範囲コンストラクター
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI,
InputIteratorW firstW);
シーケンスにわたる反復子の区間 [ firstI
, lastI
) と、firstW
で始まる対応する重みシーケンスを使用して分布オブジェクトを構築します。
初期化子リスト コンストラクター
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<result_type>
intervals,
UnaryOperation weightfunc);
初期化子リスト intervals の区間と、関数 weightfunc から生成された重みを使用して分布オブジェクトを構築します。
次のように定義されたコンストラクターは
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, result_type xmin, result_type xmax,
UnaryOperation weightfunc);
[ xmin,xmax
] で一様に分布した count 個の区間を含み、各区間に関数 weightfunc に応じた重みを割り当てる分布オブジェクトを構築します。weightfunc は 1 つのパラメーターを受け入れて戻り値を持ち、いずれも double
に変換できる必要があります。 前提条件: xmin < xmax
次のように定義されたコンストラクターは
explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);
格納されたパラメーター構造体として parm を使用する分布オブジェクトを作成します。
piecewise_constant_distribution::param_type
分布のすべてのパラメーターを格納します。
struct param_type {
typedef piecewise_constant_distribution<result_type> distribution_type;
param_type();
template <class IterI, class IterW>
param_type(IterI firstI, IterI lastI, IterW firstW);
template <class UnaryOperation>
param_type(size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
std::vector<result_type> densities() const;
std::vector<result_type> intervals() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
パラメーター
piecewise_constant_distribution のコンストラクター パラメーターをご覧ください。
解説
前提条件: xmin < xmax
この構造体は、インスタンス化時に分布のクラス コンストラクターに渡したり、param()
メンバー関数に渡して、既存の分布の格納されているパラメーターを設定したり、operator()
に渡して、格納されているパラメーターの代わりに使用したりすることができます。