gaussian#

正規分布の乱数を生成します。

説明 #

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, σ) を持つ正規 (ガウス) 分布の乱数を生成します。ここで、\(a, \sigma \in R; \sigma > 0\) 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: \(Fa, \sigma ( \,x) \, = \phi( \, ( \, x-a) \, / \sigma ) \,\)

API #

構文#

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

    gaussian(): gaussian(static_cast<RealType>(0.0), static_cast<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); 
  }; 
}

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#

名前	説明
`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::gaussian_method::by_default	生成メソッド。固有の値は次のとおりです: `oneapi::mkl::rng::gaussian_method::box_muller` `oneapi::mkl::rng::gaussian_method::box_muller2` `oneapi::mkl::rng::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。

名前

説明

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::gaussian_method::by_default

生成メソッド。固有の値は次のとおりです:

oneapi::mkl::rng::gaussian_method::box_muller

oneapi::mkl::rng::gaussian_method::box_muller2

oneapi::mkl::rng::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。

入力パラメーター#

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

gaussian

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