gamma#

ガンマ分布のランダム値を生成します。

説明 #

gamma クラス・オブジェクトは、generate 関数で使用され、形状 \(\alpha\)、変位 a、スケール・パラメーター \(\beta\) を持つガンマ分布の乱数を生成します。ここで、\(\alpha, \beta, a \in R ; \alpha > 0, \beta > 0\) です。

確率密度関数は次のように表されます。

\[\begin{split}f_{\alpha, a, \beta}(x) = \begin{cases} \frac{1}{\Gamma (\alpha) \beta^\alpha} (x - a)^{\alpha - 1} e^{-\frac{(x-a)}{\beta}}, & x \geq a \\ 0, & x < a \end{cases}, - \infty < x < + \infty\end{split}\]

ここで、\(\Gamma \left ( \alpha \right )\) は完全なガンマ関数です。

累積分布関数は次のようになります。

\[\begin{split}F_{\alpha, a, \beta}(x) = \begin{cases} \int_{a}^{x} \frac{1}{\Gamma (\alpha) \beta^\alpha} (y - a)^{\alpha - 1} e^{-\frac{(y-a)}{\beta}} dy, & x \geq a \\ 0, & x < a \end{cases}, - \infty < x < + \infty\end{split}\]

製品および性能に関する情報
性能は、使用状況、構成、およびその他の要因によって異なります。詳細は、https://www.intel.com/PerformanceIndex (英語) を参照してください。改訂 #20201201

API #

構文#

namespace oneapi::mkl::rng { 
  template<typename RealType = float, 
           typename Method = gamma_method::by_default> 
  class gamma { 
  public: 
    using method_type = Method; 
    using result_type = RealType; 

    gamma(): gamma((RealType)1.0, (RealType)0.0, (RealType)1.0){} 
    explicit gamma(RealType alpha, RealType a, RealType beta); 
    explicit gamma(const param_type& pt); 

    RealType alpha() const; 
    RealType a() const; 
    RealType beta() const; 
    param_type param() const; 
    void param(const param_type& pt); 
  }; 
}

サポートされるデバイス: CPU と GPU。

インクルード・ファイル#

oneapi/mkl/rng.hpp

テンプレート・パラメーター#

typename RealType = float

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 = oneapi::mkl::rng::gamma_method::by_default

生成メソッド。固有の値は次のとおりです:

oneapi::mkl::rng::gamma_method::marsaglia

oneapi::mkl::rng::gamma_method::marsaglia_accurate

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。

入力パラメーター#

名前	タイプ	説明
alpha	`RealType (float, double)`	形状 α
a	`RealType (float, double)`	変位 `a`。
beta	`RealType (float, double)`	スケール係数 `β`。

gamma

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