weibull_distribution 클래스

  • 아티클

와이불 분포를 생성합니다.

구문

class weibull_distribution
   {
   public:
    // types
   typedef RealType result_type;
   struct param_type;

    // constructor and reset functions
   explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type 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
   result_type a() const;
   result_type b() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

매개 변수

RealType
부동 소수점 결과 형식으로, 기본적으로 double로 지정되어 있습니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.

설명

클래스 템플릿은 사용자 지정 부동 소수점 형식의 값을 생성하는 분포를 설명합니다. 그렇지 않은 경우 형식 double 은 Weibull 분포에 따라 배포됩니다. 다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.

weibull_distribution
param_type|

속성 함수 a() 및 b()는 저장된 분포 매개 변수인 a 및 b 각각에 대한 값을 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.

와이블 분포에 대한 자세한 내용은 Wolfram MathWorld 문서 와이블 분포를 참조하세요.

예시

// 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);
}

출력

첫 번째 실행:

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

두 번째 실행:

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

요구 사항

헤더:<random>

네임스페이스: std

weibull_distribution::weibull_distribution

explicit weibull_distribution(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
explicit weibull_distribution(const param_type& parm);

매개 변수

a
a 분포 매개 변수입니다.

b
b 분포 매개 변수입니다.

parm
분포를 생성하는 데 사용되는 param_type 구조체입니다.

설명

사전 조건:0.0 < a 및 0.0 < b

첫 번째 생성자는 저장된 a 값이 a 값을 갖고 저장된 b 값이 b 값을 갖는 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.

weibull_distribution::param_type

분포의 매개 변수를 저장합니다.

struct param_type {
   typedef weibull_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type a = 1.0, result_type b = 1.0);
   result_type a() const;
   result_type b() const;

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

매개 변수

a
a 분포 매개 변수입니다.

b
b 분포 매개 변수입니다.

right
이 매개 변수와 비교할 param_type 개체입니다.

설명

사전 조건:0.0 < a 및 0.0 < b

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>