bernoulli_distribution クラス
ベルヌイ分布を生成します。
class bernoulli_distribution { public: // types typedef bool result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit bernoulli_distribution(double p = 0.5); explicit bernoulli_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 p() const; param_type param() const; void param(const param_type& parm); result_type min() const; result_type max() const; };
解説
このクラスは、ベルヌイ分布の離散確率関数に従って分布した、型 bool の値を生成する分布を表します。 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。
bernoulli_distribution::p |
bernoulli_distribution::param |
|
bernoulli_distribution::operator() |
プロパティ メンバー p() は、現在格納されている分布パラメーター値 p 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>」を参照してください。
ベルヌイ分布の離散確率関数の詳細については、Wolfram MathWorld の記事「ベルヌイ分布」を参照してください。
使用例
// 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 seed
// std::random_device rd;
// std::mt19937 gen(rd());
std::mt19937 gen(1729);
std::bernoulli_distribution distr(p);
std::cout << "p == " << distr.p() << std::endl;
// generate the distribution as a histogram
std::map<bool, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
std::cout << "Histogram for " << s << " samples:" << std::endl;
for (const auto& elem : histogram) {
std::cout << std::boolalpha << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
double p_dist = 0.5;
int samples = 100;
std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
std::cout << "Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): ";
std::cin >> p_dist;
std::cout << "Enter an integer value for a sample count: ";
std::cin >> samples;
test(p_dist, samples);
}
出力
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .45
Enter an integer value for a sample count: 100
p == 0.45
Histogram for 100 samples:
false :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
true :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
必要条件
ヘッダー: <random>
名前空間: std