Classe exponential_distribution
Gera uma distribuição exponencial.
template<class RealType = double> class exponential_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit exponential_distribution(RealType lambda = 1.0); explicit exponential_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 lambda() 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 do modelo 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 Exponencial. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.
exponential_distribution::lambda |
exponential_distribution::param |
|
exponential_distribution::operator() |
A função de propriedade lambda() retorna o valor para o parâmetro de distribuição armazenado lambda.
Para obter mais informações sobre classes de distribuição e seus membros, consulte <random>.
Para obter informações detalhadas sobre a distribuição exponencial, consulte o artigo de Wolfram MathWorld Distribuição Exponencial.
Exemplo
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double l, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// std::random_device gen;
std::mt19937 gen(1701);
std::exponential_distribution<> distr(l);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "lambda() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.lambda() << 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 l_dist = 0.5;
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 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> l_dist;
std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
std::cin >> samples;
test(l_dist, samples);
}
Saída
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'lambda' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
lambda() == 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
Requisitos
Cabeçalho: <random>
Namespace: std