weibull_distribution 類別

產生 Weibull 分佈。

語法

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;
   };

參數

RealType
浮點結果類型，預設值為 double。 如需可能的類型，請參閱 < 隨機 > 。

備註

類別範本描述一個分佈，其會產生使用者指定的浮點類型值，如果 double 未提供任何值，則根據 Weibull 散發。 下表提供各個成員的文章連結。

weibull_distribution
param_type|

屬性函式 a() 和 b() 會針對儲存的分佈參數 a 和 b 分別傳回各自的值。

屬性成員 param() 會設定或傳回 param_type 預存分佈參數套件。

min() 和 max() 成員函式會分別傳回最小可能結果和最大可能結果。

reset() 成員函式會捨棄任何快取的值，讓下個針對 operator() 呼叫的結果不是取決於呼叫之前取自引擎的任何值。

operator() 成員函式會根據 URNG 引擎傳回下一個產生的值，無論是從目前的參數封裝或是指定的參數封裝。

如需散發類別及其成員的詳細資訊，請參閱 < 隨機 > 。

如需 Weibull 分配的詳細資訊，請參閱 Wolfram MathWorld 文章 Weibull 分配 (英文)。

範例

// 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::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);
}

輸出

第一次執行：

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

第二次執行：

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

需求

標頭： < random>

命名空間：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);

參數

a
a 分佈參數。

b
b 分佈參數。

parm
用來建構分佈的 param_type 結構。

備註

前置條件：0.0 < a 和 0.0 < b

第一個建構函式建構的物件，其預存的 a 值具有 a 值，而其預存的 b 值具有 b 值。

第二個建構函式會建構預存參數是從 parm 初始化而來的物件。 您可以呼叫 param() 成員函式，取得及設定現有分佈的目前參數。

weibull_distribution::param_type

儲存分佈的參數。

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;
   };

參數

a
a 分佈參數。

b
b 分佈參數。

right
要與這個項目比較的 param_type 物件。

備註

前置條件：0.0 < a 和 0.0 < b

此結構可在具現化時傳遞至分佈的類別建構函式，傳遞至 param() 成員函式可設定現有分佈之儲存的參數，傳遞至 operator() 可用於取代儲存的參數。

另請參閱

<random>