Classe lognormal_distribution

Gera uma distribuição normal de log.

Sintaxe

template <class RealType = double>
class lognormal_distribution
   {
public:
   // types
   typedef RealType result_type;
   struct param_type;
   // constructor and reset functions
   explicit lognormal_distribution(result_type m = 0.0, result_type 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
   result_type m() const;
   result_type s() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parâmetros

RealType
O tipo de resultado de ponto flutuante assume double como padrão. Para encontrar os tipos possíveis, confira <random>.

Comentários

O modelo de classe descreve uma distribuição que produz valores de um tipo integral especificado pelo usuário ou o tipo double se nenhum for fornecido, distribuído de acordo com a distribuição normal de log. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.

lognormal_distribution
param_type

As funções de propriedade m() e s() retornam os valores para os parâmetros de distribuição armazenados m e s, respectivamente.

O membro da propriedade param() define ou retorna o pacote de parâmetros de distribuição armazenado param_type.

As funções membro min() e max() retornam o menor resultado possível e o maior resultado possível, respectivamente.

A função membro reset() descarta qualquer valor armazenado em cache, de forma que o resultado da próxima chamada para operator() não dependerá dos valores obtidos do mecanismo antes da chamada.

As funções membro operator() retornam o próximo valor gerado com base no mecanismo URNG, do pacote de parâmetros atual ou do pacote de parâmetros especificado.

Para obter mais informações sobre as classes de distribuição e seus membros, confira <random>.

Para obter informações detalhadas sobre a distribuição LogNormal, consulte o artigo Distribuição LogNormal, da Wolfram MathWorld.

Exemplo

// 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);
}

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

Requisitos

Cabeçalho:<random>

Namespace: std

lognormal_distribution::lognormal_distribution

Constrói a distribuição.

explicit lognormal_distribution(RealType m = 0.0, RealType s = 1.0);
explicit lognormal_distribution(const param_type& parm);

Parâmetros

m
O parâmetro de distribuição m.

s
O parâmetro de distribuição s.

parm
A estrutura param_type usada para construir a distribuição.

Comentários

Pré-condição:0.0 < s

O primeiro construtor constrói um objeto cujo valor m armazenado contém o valor m e cujo valor armazenado s contém o valor s.

O segundo construtor cria um objeto cujos parâmetros armazenados são inicializados de parm. Você pode chamar a função de membro param() para obter e definir os parâmetros atuais de uma distribuição existente.

lognormal_distribution::param_type

Armazena os parâmetros da distribuição.

struct param_type {
   typedef lognormal_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type m = 0.0, result_type s = 1.0);
   result_type m() const;
   result_type s() const;

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

Parâmetros

m
O parâmetro de distribuição m.

s
O parâmetro de distribuição s.

direita
A estrutura param_type usada para comparar.

Comentários

Pré-condição:0.0 < s

Essa estrutura pode ser enviada ao construtor de classe de distribuição na instanciação, para a função de membro param() para definir os parâmetros armazenados de uma distribuição existente e para operator() a ser usado no lugar dos parâmetros armazenados.

Confira também

<random>