gamma_distribution (Clase)

 

Para obtener la documentación más reciente de Visual Studio 2017 RC, consulte Documentación de Visual Studio 2017 RC.

Genera una distribución gamma.

template<class RealType = double> class gamma_distribution { public:     // types     typedef RealType result_type;     struct param_type;     // constructors and reset functions     explicit gamma_distribution(RealType alpha = 1.0, RealType 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     RealType alpha() const;     RealType beta() const;     param_type param() const;     void param(const param_type& parm);     result_type min() const;     result_type max() const; };  

Parámetros

RealType
Tipo de resultado de punto flotante, su valor predeterminado es double. Para conocer los posibles tipos, vea <random>.

La clase de plantilla describe una distribución que genera valores de un tipo integral especificado por el usuario (o de tipo double si no se especifica ninguno) distribuidos según la distribución gamma. En la siguiente tabla encontrará vínculos que llevan a artículos sobre miembros individuales.

gamma_distribution::gamma_distributiongamma_distribution::alphagamma_distribution::param
gamma_distribution::operator()gamma_distribution::betagamma_distribution::param_type

Las funciones de propiedad alpha() y beta() devuelven sus respectivos valores para los parámetros de distribución almacenados alpha y beta.

Para más información sobre las clases de distribución y sus correspondientes miembros, vea <random>.

Para más información relativa a la distribución gamma, vea el artículo de Wolfram MathWorld sobre la distribución gamma.

// 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  

Encabezado: <random>

Espacio de nombres: std

<random>

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