weibull_distribution クラス

ワイブル分布を生成します。

template<class RealType = double> class weibull_distribution { public:     // types     typedef RealType result_type;     struct param_type;     // constructor and reset functions     explicit weibull_distribution(RealType a = 1.0, RealType 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     RealType a() const;     RealType b() 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
  浮動小数点の結果の型は、既定では 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

テンプレート クラスは、ユーザー指定の整数型、または何も指定されない場合は double 型で、ワイブル分布に従って分布されている値を生成する分布について説明します。 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。

weibull_distribution::weibull_distribution	weibull_distribution::a	weibull_distribution::param
weibull_distribution::operator()	weibull_distribution::b	weibull_distribution::param_type

プロパティ関数 a() と b() はそれぞれ、格納されている分布パラメーター a と b の値を返します。

分布クラスとそのメンバーの詳細については、「<random>」を参照してください。

ワイブル分布の詳細については、Wolfram MathWorld の記事「Weibull Distribution」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 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);
}

出力

最初の実行:

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

2 回目の実行:

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

必要条件

ヘッダー: <random>

名前空間: std

参照

関連項目

<random>