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bernoulli_distribution 클래스

  • 아티클

베르누이 분포를 생성합니다.

구문

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;
   };

매개 변수

URNG
균일한 난수 생성기 엔진입니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.

설명

클래스는 베르누이 분포 이산 확률 함수에 따라 분포된 bool 형식의 값을 생성하는 분포를 나타냅니다. 다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.

bernoulli_distribution
param_type

속성 멤버 p()는 저장된 분포 매개 변수 값 p를 반환합니다.

속성 멤버 param()은 param_type으로 저장된 분포 매개 변수 패키지를 설정하거나 반환합니다.

min() 및 max() 구성원 함수는 각각 가능한 가장 작은 결과 및 가능한 가장 큰 결과를 반환합니다.

reset() 구성원 함수는 캐시된 모든 값을 버립니다. 따라서 operator()에 대한 다음 호출의 결과는 호출 전 엔진에서 얻은 어떠한 값의 영향도 받지 않습니다.

operator() 구성원 함수는 현재 매개 변수 패키지 또는 지정된 매개 변수 패키지에서 URNG 엔진을 기반으로 하여 다음에 생성된 값을 반환합니다.

배포 클래스 및 해당 멤버에 대한 자세한 내용은 임>의 클래스를 참조<하세요.

베르누이 분포 이산 확률 함수에 대한 자세한 내용은 Wolfram MathWorld 문서 베르누이 분포를 참조하세요.

예시

// 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);
}

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 :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

요구 사항

헤더:<random>

네임스페이스: std

bernoulli_distribution::bernoulli_distribution

분포를 생성합니다.

explicit bernoulli_distribution(double p = 0.5);
explicit bernoulli_distribution(const param_type& parm);

매개 변수

p
저장된 p 분포 매개 변수입니다.

parm
분포를 생성하는 데 사용되는 param_type 구조체입니다.

설명

사전 조건:0.0 ≤ p ≤ 1.0

첫 번째 생성자는 저장된 p 값이 p 값을 보유하는 개체를 생성합니다.

두 번째 생성자는 저장된 매개 변수가 parm에서 초기화되는 개체를 생성합니다. param() 멤버 함수를 호출하여 기존 분포의 현재 매개 변수를 가져와 설정할 수 있습니다.

bernoulli_distribution::param_type

분포의 매개 변수를 포함합니다.

struct param_type { typedef bernoulli_distribution distribution_type; param_type(double p = 0.5); double p() const;

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

매개 변수

p
저장된 p 분포 매개 변수입니다.

설명

사전 조건:0.0 ≤ p ≤ 1.0

이 구조를 인스턴스화 시에는 분포의 클래스 생성자로, 기존 분포의 저장된 매개 변수를 설정하기 위해서는 param() 멤버 함수로, 저장된 매개 변수 대신 사용하기 위해서는 operator()로 전달할 수 있습니다.

참고 항목

<random>