poisson_distribution, classe

Génère une probabilité d'une variable aléatoire suivant une loi de Poisson.

Syntaxe

template<class IntType = int>
class poisson_distribution
   {
public:
   // types
   typedef IntType result_type;
   struct param_type;

   // constructors and reset functions
   explicit poisson_distribution(double mean = 1.0);
   explicit poisson_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
   double mean() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Paramètres

IntType
Le type des résultats entiers est int 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 avec une distribution Poisson. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.

poisson_distribution
param_type

La fonction de propriété mean() retourne la valeur du paramètre de distribution stocké mean.

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 de Poisson, consultez l’article de Wolfram MathWorld Poisson Distribution.

Exemple

// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const double p, const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic generator
    //    std::random_device gen;
    std::mt19937 gen(1701);

    std::poisson_distribution<> distr(p);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "p() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.mean() << std::endl;

    // generate the distribution as a histogram
    std::map<int, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        std::cout << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    double p_dist = 1.0;

    int samples = 100;

    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 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> p_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(p_dist, samples);
}

Premier test :

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 1.0000000000
Distribution for 100 samples:
    0 ::::::::::::::::::::::::::::::
    1 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
    2 :::::::::::::::::::::::
    3 ::::::::
    5 :

Second test :

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 10.0000000000
Distribution for 100 samples:
    3 :
    4 ::
    5 ::
    6 ::::::::
    7 ::::
    8 ::::::::
    9 ::::::::::::::
   10 ::::::::::::
   11 ::::::::::::::::
   12 :::::::::::::::
   13 ::::::::
   14 ::::::
   15 :
   16 ::
   17 :

Spécifications

Header :<random>

Espace de noms : std

poisson_distribution::poisson_distribution

Construit la distribution.

explicit poisson_distribution(RealType mean = 1.0);
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

Paramètres

mean
Paramètre de distribution mean.

parm
Structure de paramètre utilisée pour construire la distribution.

Notes

Condition préalable : 0.0 < mean

Le premier constructeur construit un objet dont la valeur mean stockée contient la valeur mean.

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().

poisson_distribution::param_type

Stocke les paramètres de la distribution.

struct param_type {
   typedef poisson_distribution<IntType> distribution_type;
   param_type(double mean = 1.0);
   double mean() const;

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

Paramètres

Consultez les paramètres de constructeur pour poisson_distribution.

Notes

Condition préalable : 0.0 < mean

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.

Voir aussi

<random>