piecewise_linear_distribution Случайное распределение числа производит случайные числа x, b0≤x<bn, распределяется по каждому подинтервалу в[bi,bi+1) соответствии с функцией плотности вероятности
p(x|b0,…,bn,ρ0,…,ρn)=ρi⋅bi+1−xbi+1−bi+ρi+1⋅x−bibi+1−bi, for bi≤x<bi+1.
Параметры n+1 распределения bi, также известные как это распределение , должны удовлетворять соотношению для . Если не указано иное, остальные параметры распределения вычисляются как , в котором значения , обычно известные как , должны быть неотрицательными, отличными от NaN и бесконечными. Кроме того, должно выполняться следующее соотношение: interval boundaries bi<bi+1 i=0,…,n−1 n+1 ρk=wk/S for k=0,…,n wk weights at boundaries
0<S=12⋅n−1∑k=0(wk+wk+1)⋅(bk+1−bk).
template<class RealType = double>
class piecewise_linear_distribution {
public:
// types
using result_type = RealType;
using param_type = unspecified;
// constructor and reset functions
piecewise_linear_distribution();
template<class InputIteratorB, class InputIteratorW>
piecewise_linear_distribution(InputIteratorB firstB, InputIteratorB lastB,
InputIteratorW firstW);
template<class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(initializer_list<RealType> bl, UnaryOperation fw);
template<class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(size_t nw, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation fw);
explicit piecewise_linear_distribution(const param_type& parm);
void reset();
// generating functions
template<class URBG>
result_type operator()(URBG& g);
template<class URBG>
result_type operator()(URBG& g, const param_type& parm);
// property functions
vector<result_type> intervals() const;
vector<result_type> densities() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};piecewise_linear_distribution();
template<class InputIteratorB, class InputIteratorW>
piecewise_linear_distribution(InputIteratorB firstB, InputIteratorB lastB,
InputIteratorW firstW);
Requires: InputIteratorB и InputIteratorW каждый должен удовлетворять требованиям своего input iterator типа. Кроме того, каждый iterator_traits<InputIteratorB>::value_type и iterator_traits<InputIteratorW>::value_typeдолжен обозначать тип, в который можно преобразовать double. Если firstB == lastB или ++firstB == lastB, пусть n=1, ρ0=ρ1=1, b0=0и b1=1. В противном случае [firstB,lastB) должен формировать последовательность b длины n+1, длина последовательности, w начиная с, firstW должна быть не менее n+1, и любое значение wk for k≥n+1 должно игнорироваться распределением.
template<class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(initializer_list<RealType> bl, UnaryOperation fw);
Requires: Каждый экземпляр типа UnaryOperation должен быть function object типом возвращаемого значения, в который можно преобразовать double. Более того, double должен быть преобразован в тип UnaryOperationединственного параметра.
Effects: Создает piecewise_linear_distribution объект с параметрами , принятых или вычисленных из следующих значений: Если bl.size()<2, пусть n=1, ρ0=ρ1=1, b0=0и b1=1. В противном случае позвольте [bl.begin(),bl.end()) сформировать последовательность b0,…,bnи позвольте wk=fw(bk) для k=0,…,n.
template<class UnaryOperation>
piecewise_linear_distribution(size_t nw, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation fw);
Requires: Каждый экземпляр типа UnaryOperation должен быть function object типом возвращаемого значения, в который можно преобразовать double. Более того, double должен быть преобразован в тип UnaryOperationединственного параметра. Если nw=0, пусть n=1, иначе пусть n=nw. Отношение 0<δ=(xmax−xmin)/n должно сохраняться.
Effects: Создает piecewise_linear_distribution объект с параметрами, взятыми или вычисленными из следующих значений: Let bk=xmin+k⋅δ for k=0,…,nи wk=fw(bk) for k=0,…,n.
vector<result_type> intervals() const;
Returns: Объект vector<result_type> , size член которого возвращается n+1 и operator[] член которого возвращается bk при вызове с аргументом k for k=0,…,n.
vector<result_type> densities() const;