gaussian#

正規分布の乱数を生成します。

説明 #

gaussian クラス・オブジェクトは、generate 関数で使用され、平均 a と標準偏差 (stddev, \(\sigma\)) を持つ正規 (ガウス) 分布の乱数を生成します。ここで、\(a, \sigma \in \mathbb{R}; \sigma > 0\) です

確率密度関数は次のように表されます。

\[f_{a, \sigma} (x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left( - \frac{(y-a)^2}{2\sigma^2} \right) dy, - \infty < x < + \infty\]

累積分布関数は次のようになります。

\[F_{a, \sigma} (x) = \int_{-\infty}^{x} \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left( - \frac{(y-a)^2}{2\sigma^2} \right) dy, - \infty < x < + \infty\]

累積分布関数 \(F_{a, \sigma}(x)\) は、標準正規分布 \(\phi(x)\) で次のように表すことができます:

\[F_{a,\sigma}(x) = \phi((x - a)/\sigma)\]

API #

構文#

namespace oneapi::mkl::rng::device { 
  template<typename RealType, typename Method> 
  class gaussian { 
  public: 
    using method_type = Method; 
    using result_type = RealType; 

    gaussian(): gaussian((RealType)0.0, (RealType)1.0){} 
    explicit gaussian(RealType mean, RealType stddev); 
    explicit gaussian(const param_type& pt); 

    RealType mean() const; 
    RealType stddev() const; 
    param_type param() const; 
    void param(const param_type& pt); 
  }; 
}

インクルード・ファイル#

oneapi/mkl/rng/device.hpp

テンプレート・パラメーター#

typename Type

生成された値のタイプ。固有の値は次のとおりです:

float
double

typename Method

生成メソッド。固有の値は次のとおりです:

oneapi::mkl::rng::device::gaussian_method::by_default
oneapi::mkl::rng::device::gaussian_method::box_muller2
oneapi::mkl::rng::device::gaussian_method::icdf

配布テンプレート・パラメーター・メソッドのメソッドの説明を参照してください。

注: ベクトル数学関数に基づく oneapi::mkl::rng::device::gaussian_method::box_muller2 を有効にするには、MKL_RNG_USE_BINARY_CODE マクロを定義し、インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー・リンクラインのアドバイザー (英語) で生成された出力に従って oneMKL 静的ライブラリーをリンクします。一部のハードウェアではパフォーマンスが向上する可能性があります。

注: oneapi::mkl::rng::device::gaussian_method::icdf は、MKL_RNG_USE_BINARY_CODE マクロが定義されている場合にのみ使用できます。また、インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー・リンクラインのアドバイザー (英語) によって生成された出力に従って、oneMKL 静的ライブラリーをリンクします。

入力パラメーター#

名前	タイプ	説明
mean	`RealType (float, double)`	平均値 `a`。
stddev	`RealType (float, double)`	標準偏差 \(\sigma\)。

gaussian

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