lognormal_distribution, classe
Génère une distribution suivant une loi log-normale.
Syntaxe
template <class RealType = double>
class lognormal_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit lognormal_distribution(result_type m = 0.0, result_type s = 1.0);
explicit lognormal_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 m() const;
result_type s() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Paramètres
RealType
Le type des résultats à virgule flottante est double par défaut. Pour les types possibles, consultez <aléatoire>.
Notes
Le modèle de classe décrit une distribution qui produit des valeurs d’un type intégral spécifié par l’utilisateur, ou un type double si aucun n’est fourni, distribué en fonction de la distribution normale du journal. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.
lognormal_distribution
param_type
Les fonctions de propriété m() et s() retournent les valeurs des paramètres de distribution stockés m et s, respectivement.
Le membre de propriété param() définit ou retourne le package de paramètres de distribution stocké param_type.
Les fonctions membres min() et max() retournent respectivement le plus petit et le plus grand résultat possible.
La fonction membre reset() ignore toutes les valeurs mises en cache. Ainsi, le résultat de l’appel suivant à operator() ne dépend d’aucune valeur obtenue à partir du moteur avant l’appel.
Les fonctions membres operator() retournent la valeur générée suivante d’après le moteur URNG, à partir du package de paramètres actuel ou spécifié.
Pour plus d’informations sur les classes de distribution et leurs membres, consultez <aléatoire>.
Pour plus d’informations sur la distribution suivant une loi log-normale, consultez l’article de Wolfram MathWorld LogNormal Distribution.
Exemple
// 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);
lognormal_distribution<> distr(m, s);
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.m() << endl;
cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.s() << 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 'm' distribution parameter: ";
cin >> m_dist;
cout << "Enter a floating point value for the 's' 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);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 's' 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: 0.3862809339
2: 0.4128865601
3: 0.4490576787
4: 0.4862035428
5: 0.5930607126
6: 0.8190778771
7: 0.8902379317
8: 2.8332911667
9: 5.1359445565
10: 5.4406507912
Spécifications
Header :<random>
Espace de noms : std
lognormal_distribution::lognormal_distribution
Construit la distribution.
explicit lognormal_distribution(RealType m = 0.0, RealType s = 1.0);
explicit lognormal_distribution(const param_type& parm);
Paramètres
m
Paramètre de distribution m.
s
Paramètre de distribution s.
parm
Structure param_type utilisée pour construire la distribution.
Notes
Condition préalable : 0.0 < s
Le premier constructeur construit un objet dont la valeur m stockée contient la valeur m et dont la valeur s stockée contient la valeur s.
Le deuxième constructeur construit un objet dont les paramètres stockés sont initialisés à partir de parm. Vous pouvez obtenir et définir les paramètres actuels d'une distribution existante en appelant la fonction membre param().
lognormal_distribution::param_type
Stocke les paramètres de la distribution.
struct param_type {
typedef lognormal_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type m = 0.0, result_type s = 1.0);
result_type m() const;
result_type s() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Paramètres
m
Paramètre de distribution m.
s
Paramètre de distribution s.
right
Structure param_type utilisée pour comparer.
Notes
Condition préalable : 0.0 < s
Cette structure peut être passée au constructeur de classe de la distribution au moment de l'instanciation, à la fonction membre param() pour définir les paramètres stockés d'une distribution existante et à operator() pour une utilisation à la place des paramètres stockés.