lognormal_distribution クラス

対数正規分布を生成します。

template<class RealType = double> class lognormal_distribution { public:     // types     typedef RealType result_type;     struct param_type;     // constructor and reset functions     explicit lognormal_distribution(RealType m = 0.0, RealType s = 1.0);     explicit lognormal_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 m() const;     RealType s() 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、対数正規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。

lognormal_distribution::lognormal_distribution	lognormal_distribution::m	lognormal_distribution::param
lognormal_distribution::operator()	lognormal_distribution::s	lognormal_distribution::param_type

プロパティ関数 m() および s() は、格納されている分布パラメーター m および s に対してそれぞれの値を返します。

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。

LogNormal 分布の詳細については、Wolfram MathWorld の記事「LogNormal 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>

using namespace std;

void test(const double m, const double s, const int samples) {

    // uncomment to use a non-deterministic seed
    //    random_device gen;
    //    mt19937 gen(rd());
    mt19937 gen(1701);

    lognormal_distribution<> distr(m, s);

    cout << endl;
    cout << "min() == " << distr.min() << endl;
    cout << "max() == " << distr.max() << endl;
    cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.m() << endl;
    cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.s() << endl;

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

    // print results
    cout << "Distribution for " << samples << " samples:" << endl;
    int counter = 0;
    for (const auto& elem : histogram) {
        cout << fixed << setw(11) << ++counter << ": "
            << setw(14) << setprecision(10) << elem.first << endl;
    }
    cout << endl;
}

int main()
{
    double m_dist = 1;
    double s_dist = 1;
    int samples = 10;

    cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
    cout << "Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter: ";
    cin >> m_dist;
    cout << "Enter a floating point value for the 's' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    cin >> s_dist;
    cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    cin >> samples;

    test(m_dist, s_dist, samples);
}

出力

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 's' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == -1.79769e+308
max() == 1.79769e+308
m() == 0.0000000000
s() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
          1:   0.3862809339
          2:   0.4128865601
          3:   0.4490576787
          4:   0.4862035428
          5:   0.5930607126
          6:   0.8190778771
          7:   0.8902379317
          8:   2.8332911667
          9:   5.1359445565
         10:   5.4406507912

必要条件

ヘッダー: <random>

名前空間: std

参照

関連項目

<random>