std:: cauchy_distribution
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|
헤더에 정의됨
<random>
|
||
|
template
<
class
RealType
=
double
>
class cauchy_distribution ; |
(C++11부터) | |
Cauchy distribution (Lorentz distribution로도 불림)에 따라 난수를 생성합니다:
-
f(x; a,b) =
⎛
⎜
⎝ bπ ⎡
⎢
⎣ 1 + ⎛
⎜
⎝
⎞x - a b
⎟
⎠ 2
⎤
⎥
⎦ ⎞
⎟
⎠ -1
std::cauchy_distribution
는
RandomNumberDistribution
의 모든 요구 사항을 충족합니다.
목차 |
템플릿 매개변수
| RealType | - | 생성기에 의해 생성되는 결과 타입. 이것이 float , double , 또는 long double 중 하나가 아닐 경우 결과는 정의되지 않습니다. |
멤버 타입
| 멤버 타입 | 정의 |
result_type
(C++11)
|
RealType |
param_type
(C++11)
|
매개변수 집합의 타입, RandomNumberDistribution 참조. |
멤버 함수
|
(C++11)
|
새로운 분포를 생성합니다
(public member function) |
|
(C++11)
|
분포의 내부 상태를 재설정합니다
(public member function) |
생성 |
|
|
(C++11)
|
분포에서 다음 난수를 생성합니다
(public member function) |
특성 |
|
|
(C++11)
|
분포 매개변수를 반환합니다
(public member function) |
|
(C++11)
|
분포 매개변수 객체를 가져오거나 설정합니다
(public member function) |
|
(C++11)
|
잠재적으로 생성될 수 있는 최소값을 반환합니다
(public member function) |
|
(C++11)
|
잠재적으로 생성될 수 있는 최대값을 반환합니다
(public member function) |
비멤버 함수
|
(C++11)
(C++11)
(removed in C++20)
|
두 분포 객체를 비교
(함수) |
|
(C++11)
|
의사 난수 분포에 대한 스트림 입출력 수행
(함수 템플릿) |
예제
이 코드 실행
#include <algorithm> #include <cmath> #include <iomanip> #include <iostream> #include <map> #include <random> #include <vector> template<int Height = 5, int BarWidth = 1, int Padding = 1, int Offset = 0, class Seq> void draw_vbars(Seq&& s, const bool DrawMinMax = true) { static_assert(0 < Height and 0 < BarWidth and 0 <= Padding and 0 <= Offset); auto cout_n = [](auto&& v, int n = 1) { while (n-- > 0) std::cout << v; }; const auto [min, max] = std::minmax_element(std::cbegin(s), std::cend(s)); std::vector<std::div_t> qr; for (typedef decltype(*std::cbegin(s)) V; V e : s) qr.push_back(std::div(std::lerp(V(0), 8 * Height, (e - *min) / (*max - *min)), 8)); for (auto h{Height}; h-- > 0; cout_n('\n')) { cout_n(' ', Offset); for (auto dv : qr) { const auto q{dv.quot}, r{dv.rem}; unsigned char d[]{0xe2, 0x96, 0x88, 0}; // 전체 블록: '█' q < h ? d[0] = ' ', d[1] = 0 : q == h ? d[2] -= (7 - r) : 0; cout_n(d, BarWidth), cout_n(' ', Padding); } if (DrawMinMax && Height > 1) Height - 1 == h ? std::cout << "┬ " << *max: h ? std::cout << "│ " : std::cout << "┴ " << *min; } } int main() { std::random_device rd{}; std::mt19937 gen{rd()}; auto cauchy = [&gen](const float x0, const float 𝛾) { std::cauchy_distribution<float> d{x0 /* a */, 𝛾 /* b */}; const int norm = 1'00'00; const float cutoff = 0.005f; std::map<int, int> hist{}; for (int n = 0; n != norm; ++n) ++hist[std::round(d(gen))]; std::vector<float> bars; std::vector<int> indices; for (auto const& [n, p] : hist) if (float x = p * (1.0 / norm); cutoff < x) { bars.push_back(x); indices.push_back(n); } std::cout << "x₀ = " << x0 << ", 𝛾 = " << 𝛾 << ":\n"; draw_vbars<4,3>(bars); for (int n : indices) std::cout << std::setw(2) << n << " "; std::cout << "\n\n"; }; cauchy(/* x₀ = */ -2.0f, /* 𝛾 = */ 0.50f); cauchy(/* x₀ = */ +0.0f, /* 𝛾 = */ 1.25f); }
가능한 출력:
x₀ = -2, 𝛾 = 0.5:
███ ┬ 0.5006
███ │
▂▂▂ ███ ▁▁▁ │
▁▁▁ ▁▁▁ ▁▁▁ ▃▃▃ ███ ███ ███ ▂▂▂ ▁▁▁ ▁▁▁ ▁▁▁ ┴ 0.0076
-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
x₀ = 0, 𝛾 = 1.25:
███ ┬ 0.2539
▅▅▅ ███ ▃▃▃ │
▁▁▁ ███ ███ ███ ▁▁▁ │
▁▁▁ ▁▁▁ ▁▁▁ ▁▁▁ ▃▃▃ ▅▅▅ ███ ███ ███ ███ ███ ▅▅▅ ▃▃▃ ▂▂▂ ▁▁▁ ▁▁▁ ▁▁▁ ┴ 0.0058
-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 9
외부 링크
| Weisstein, Eric W. "Cauchy Distribution." MathWorld — Wolfram 웹 리소스에서. |