通过

gamma_distribution 类

  • 项目

生成 gamma 分布。

语法

template<class RealType = double>
class gamma_distribution {
public:
    // types
    typedef RealType result_type;
    struct param_type;

    // constructors and reset functions
    explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
    explicit gamma_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 alpha() const;
    result_type beta() const;
    param_type param() const;
    void param(const param_type& parm);
    result_type min() const;
    result_type max() const;
};

参数

RealType
浮点结果类型，默认为 double。 有关可能的类型，请参阅 <random>。

URNG
均匀随机数生成器引擎。 有关可能的类型，请参阅 <random>。

备注

如果未根据 Gamma 分布提供和分布任何类型，则类模板将描述产生用户指定的浮点类型值或 double 类型值的分布。 下表链接到有关各个成员的文章。

gamma_distribution
param_type

属性函数 alpha() 和 beta() 返回存储的分布参数 alpha 和 beta 的各自值。

属性成员 param() 将设置或返回 param_type 存储的分布参数包。

min() 和 max() 成员函数将分别返回最小可能结果和最大可能结果。

reset() 成员函数将放弃所有缓存的值，使下一个对 operator() 的调用的结果不取决于在调用之前从引擎获得的任何值。

operator() 成员函数将根据 URNG 引擎，从当前参数包或指定参数包返回下一个生成的值。

有关分布类及其成员的详细信息，请参阅 <random>。

有关 gamma 分布的详细信息，请参阅 Wolfram MathWorld 文章 Gamma 分布。

示例

// 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::gamma_distribution<> distr(a, b);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "alpha() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.alpha() << std::endl;
    std::cout << "beta() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.beta() << 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 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> a_dist;
    std::cout << "Enter a floating point value for the 'beta' 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);
}

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'alpha' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'beta' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
alpha() == 1.0000000000
beta() == 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

要求

标头：<random>

命名空间： std

gamma_distribution::gamma_distribution

构造分布。

explicit gamma_distribution(result_type alpha = 1.0, result_type beta = 1.0);
explicit gamma_distribution(const param_type& parm);

参数

alpha
alpha 分布参数。

beta
beta 分布参数。

parm
用于构造分布的参数结构。

注解

前置条件： 0.0 < alpha 和 0.0 < beta

第一个构造函数构造的对象的存储的 alpha 值保留值 alpha，存储的 beta 值保留值 beta。

第二个构造函数将构造一个从 parm 初始化其存储的参数的对象。 通过调用 param() 成员函数，可获取和设置当前的现有分发参数。

gamma_distribution::param_type

存储分布的参数。

struct param_type {
   typedef gamma_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type alpha = 1.0, result_type beta 1.0);
   result_type alpha() const;
   result_type beta() const;

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

参数

alpha
alpha 分布参数。

beta
beta 分布参数。

right
与此比较的 param_type 实例。

备注

前置条件： 0.0 < alpha 和 0.0 < beta

在实例化时，可将此结构传递给分布的类构造函数、传递给 param() 成员函数以设置现有分布的存储参数，并传递给 operator() 以代替存储参数使用。

另请参阅

<random>