Classe normal_distribution
Gera uma distribuição Normal.
template<class RealType = double> class normal_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit normal_distribution(RealType mean = 0.0, RealType stddev = 1.0); explicit normal_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 mean() const; RealType stddev() 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 obter os tipos possíveis, consulte <random>.
Comentários
A classe de modelo descreve uma distribuição que produz valores de um tipo integral especificado pelo usuário ou um tipo double caso nenhum seja fornecido, distribuído de acordo com a distribuição Normal. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.
normal_distribution::mean |
normal_distribution::param |
|
normal_distribution::operator() |
normal_distribution::stddev |
As funções de propriedade mean() e stddev() retornam os valores para os parâmetros de distribuição armazenados mean e stddev, respectivamente.
Para obter mais informações sobre classes de distribuição e seus membros, consulte <random>.
Para obter informações detalhadas sobre a distribuição Normal, consulte o artigo da Wolfram MathWorld Normal Distribution.
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);
normal_distribution<> distr(m, s);
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.mean() << endl;
cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.stddev() << 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 'mean' distribution parameter: ";
cin >> m_dist;
cout << "Enter a floating point value for the 'stddev' 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);
}
Saída
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 'stddev' 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: -0.8845823965
2: -0.1995761116
3: -0.1162665130
4: -0.0685154932
5: 0.0403741461
6: 0.1591327792
7: 1.0414389924
8: 1.5876269426
9: 1.6362637713
10: 2.7821317338
Requisitos
Cabeçalho: <random>
Namespace: std