std::uniform_real_distribution
From cppreference.com
| ヘッダー <random> で定義 |
||
| template< class RealType = double > class uniform_real_distribution; |
(C++11以降) | |
区間[a, b) 上で一様に分布する（すなわち、確率密度関数に従う）ランダムな浮動小数点値 x を生成します。
- P(x|a,b) =
1 b − a
std::uniform_real_distribution は、RandomNumberDistribution のすべての要件を満たします。
目次 |
[編集] 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。 |
[編集] 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。 |
[編集] メンバ関数
| (C++11) |
新しい分布を構築します。 (public member function) |
| (C++11) |
分布の内部状態をリセットします。 (public member function) |
生成 | |
| (C++11) |
分布における次の乱数を生成する (public member function) |
特性 | |
| (C++11) |
分布パラメータを返します。 (public member function) |
| (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) |
| (C++11) |
生成される可能性のある最小値を返します。 (public member function) |
| (C++11) |
生成される可能性のある最大値を返します。 (public member function) |
[編集] 非メンバ関数
| (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) |
| (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) |
[編集] 注記
この分布から閉区間 [a, b] 上の分布を作成するのは困難です。丸め誤差のため、2 番目のパラメータとして std::nextafter(b, std::numeric_limits<RealType>::max()) を使用しても、常にうまくいくとは限りません。
既存の実装の多くにはバグがあり、まれに b を返すことがあります (GCC #63176、LLVM #18767、MSVC STL #1074)。当初は、RealType が float で、LWG issue 2524 が存在する場合にのみ発生すると考えられていましたが、その後、これらのいずれもバグをトリガーする必要がないことが示されました。
[編集] 例
1 と 2 の間のランダムな数値を 10 個出力します。
このコードを実行
#include <iostream> #include <random> int main() { std::random_device rd; // Will be used to obtain a seed for the random number engine std::mt19937 gen(rd()); // Standard mersenne_twister_engine seeded with rd() std::uniform_real_distribution<> dis(1.0, 2.0); for (int n = 0; n < 10; ++n) // Use dis to transform the random unsigned int generated by gen into a // double in [1, 2). Each call to dis(gen) generates a new random double. std::cout << dis(gen) << ' '; std::cout << '\n'; }
実行結果の例
1.80829 1.15391 1.18483 1.38969 1.36094 1.0648 1.97798 1.27984 1.68261 1.57326
[編集] 外部リンク
| Drawing random floating-point numbers from an interval — © 2022. Frédéric Goualard, Université de Nantes. |
