normal_distribution, classe
Génère une distribution normale.
Syntaxe
template<class RealType = double>
class normal_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructors and reset functions
explicit normal_distribution(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
explicit normal_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 mean() const;
result_type stddev() 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. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.
normal_distribution
param_type
Les fonctions mean() de propriété et stddev() retournent respectivement les valeurs des paramètres de distribution stockés et stddev.
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 normale, consultez l’article de Wolfram MathWorld Normal 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);
normal_distribution<> distr(m, s);
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "m() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.mean() << endl;
cout << "s() == " << fixed << setw(11) << setprecision(10) << distr.stddev() << 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 'mean' distribution parameter: ";
cin >> m_dist;
cout << "Enter a floating point value for the 'stddev' 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 'mean' distribution parameter: 0
Enter a floating point value for the 'stddev' 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: -0.8845823965
2: -0.1995761116
3: -0.1162665130
4: -0.0685154932
5: 0.0403741461
6: 0.1591327792
7: 1.0414389924
8: 1.5876269426
9: 1.6362637713
10: 2.7821317338
Spécifications
Header :<random>
Espace de noms : std
normal_distribution::normal_distribution
Construit la distribution.
explicit normal_distribution(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
explicit normal_distribution(const param_type& parm);
Paramètres
mean
Paramètre de distribution mean.
stddev
Paramètre de distribution stddev.
parm
Structure de paramètre utilisée pour construire la distribution.
Notes
Condition préalable : 0.0 < stddev
Le premier constructeur construit un objet dont la valeur mean stockée contient la valeur mean et dont la valeur stddev stockée contient la valeur stddev.
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().
normal_distribution::param_type
Stocke les paramètres de la distribution.
struct param_type {
typedef normal_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type mean = 0.0, result_type stddev = 1.0);
result_type mean() const;
result_type stddev() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Paramètres
mean
Paramètre de distribution mean.
stddev
Paramètre de distribution stddev.
right
Structure param_type utilisée pour comparer.
Notes
Condition préalable : 0.0 < stddev
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.