std::normal_distribution

 

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汎用数値演算
iota (C++11) ranges::iota (C++23) accumulate inner_product adjacent_difference    partial_sum	reduce (C++17) transform_reduce (C++17) inclusive_scan (C++17) exclusive_scan (C++17) transform_inclusive_scan (C++17) transform_exclusive_scan (C++17)

 

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std::normal_distribution

メンバ関数

normal_distribution::normal_distribution (C++11)

normal_distribution::reset (C++11)

生成

normal_distribution::operator() (C++11)

特性

normal_distribution::meannormal_distribution::stddev (C++11)(C++11)

normal_distribution::param (C++11)

normal_distribution::min (C++11)

normal_distribution::max (C++11)

非メンバ関数

operator==operator!= (C++11)(C++11)(C++20まで)

operator<<operator>> (C++11)(C++11)

 

ヘッダー <random> で定義
template< class RealType = double > class normal_distribution;		(C++11以降)

正規分布（またはガウス分布）に従う乱数を生成します。定義は以下の通りです。

\(\small{f(x;\mu,\sigma)}=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi} }\exp{(-\frac{1}{2}{(\frac{x-\mu}{\sigma})}^2)}\)f(x; μ,σ) =

1

σ√2π

exp⎛
⎜
⎝

-1

2

⎛
⎜
⎝

x-μ

σ

⎞
⎟
⎠2
⎞
⎟
⎠

ここで、\(\small\mu\)μ は 平均 であり、\(\small\sigma\)σ は 標準偏差 (stddev) です。

std::normal_distribution は、RandomNumberDistribution のすべての要件を満たします。

テンプレートパラメータ

RealType

-

ジェネレータによって生成される結果の型。これが float, double, または long double のいずれでもない場合、動作は未定義です。

メンバ型

メンバ型	定義
result_type (C++11)	RealType
param_type (C++11)	パラメータセットの型。RandomNumberDistribution を参照してください。

メンバ関数

(コンストラクタ) (C++11)	新しい分布を構築します。 (public member function)
reset (C++11)	分布の内部状態をリセットします。 (public member function)
生成
operator() (C++11)	分布における次の乱数を生成する (public member function)
特性
meanstddev (C++11)	分布パラメータを返します。 (public member function)
param (C++11)	分布パラメータオブジェクトを取得または設定します。 (public member function)
min (C++11)	生成される可能性のある最小値を返します。 (public member function)
max (C++11)	生成される可能性のある最大値を返します。 (public member function)

非メンバ関数

operator==operator!= (C++11)(C++11)(C++20で削除)	2つの分布オブジェクトを比較します。 (function)
operator<<operator>> (C++11)	疑似乱数分布のストリーム入出力を実行 (関数テンプレート)

例

このコードを実行

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <random>
#include <string>
 
int main()
{
    std::random_device rd{};
    std::mt19937 gen{rd()};
 
    // Values near the mean are the most likely. Standard deviation
    // affects the dispersion of generated values from the mean.
    std::normal_distribution d{5.0, 2.0};
 
    // Draw a sample from the normal distribution and round it to an integer.
    auto random_int = [&d, &gen]{ return std::lround(d(gen)); };
 
    std::map<long, unsigned> histogram{};
    for (auto n{10000}; n; --n)
        ++histogram[random_int()];
 
    for (const auto [k, v] : histogram)
        std::cout << std::setw(2) << k << ' ' << std::string(v / 200, '*') << '\n';
}

実行結果の例

-1
 0
 1 *
 2 ***
 3 *****
 4 ********
 5 *********
 6 *********
 7 ******
 8 ***
 9 *
10
11

外部リンク

1.	Weisstein, Eric W. "Normal Distribution." MathWorld — A Wolfram Web Resourceより。
2.	正規分布 — Wikipediaより。