在C++中获取Gamma分布随机变量的最简单方法是什么？Boost好像有这个功能，但是我不清楚怎么用。 最佳答案 这很简单:boost::mt19937rng;boost::gamma_distributionpdf(alpha);boost::variate_generator>generator(rng,pdf);构造一个随机数生成器和一个gammadistribution并将它们粘合在一起成为一个可用的生成器。现在您可以通过调用generator创建随机数。 关于c++-C++中的
我有一个函数，它使用均匀分布将最小值和最大值之间的随机值填充到容器中。#include#include#include#includetemplatevoiduniform_random(TContainer&container,consttypenameTContainer::value_typemin,consttypenameTContainer::value_typemax){std::random_devicerd;std::mt19937gen(rd());//Belowlinedoesnotworkwithintegerscontainerstd::uniform_rea
我正在尝试使用BoostCopy(BCP)用于将normal_distribution类从Boost中拉出的实用程序。但是，当我执行bcpnormal_distribution./my_normal_distribution_dir时，my_normal_distribution_dir目录中没有任何内容。这里有一些关于我正在执行此操作的环境的更详细的背景信息:在MacOS10.7上，我下载了Boost1.50和未压缩的源文件。在顶级Boost目录中，我执行了./bootstrap.sh。然后，我执行了./bjam./tools/bcp，它在./dist/bin目录中生成了一个bcp可
在标准库的至少一个实现中，第一次调用std::uniform_int_distribution不返回随机值，而是返回分布的最小值。也就是说，给定代码:default_random_engineengine(any_seed());uniform_int_distributiondistribution(smaller,larger);autox=distribution(engine);assert(x==smaller);...x实际上会是smaller对于any_seed()的任何值,smaller,或larger.要在家一起玩，您可以尝试codesample在gcc4.8.1中演
STD有许多分布，显然用于生成伪随机变量，请参见例如下面的代码生成并输出一些负二项式分布数。现在这可能意味着在内部，有计算负二项分布的CDF和/或PDF的代码，即随机变量取某个值的概率，例如6.有没有办法输出那个概率？如果是，如何？我知道我可以为此运行自己的代码，但如果有某种方法可以从std获取概率，我宁愿不这样做。如果可能，其他发行版也有同样的问题，例如Gamma分布的CDF。intmain(){std::negative_binomial_distributionnegBin{5,0.5};//Negativebinomialdistributionstd::mt19937RNG(
我很惊讶地看到这个程序的输出:#include#includeintmain(){std::mt19937rng1;std::mt19937rng2;std::uniform_real_distributiondist;doublerandom=dist(rng1);rng2.discard(2);std::cout是0-即std::uniform_real_distribution使用两个随机数生成随机double值范围[0,1)。我认为它只会生成一个并重新调整它。考虑之后，我猜这是因为std::mt19937产生32位整数，而double是这个大小的两倍，因此不够“随机”。问题:如
boosterf函数背后的算法是否有任何可用的详细信息？该模块的文档不是很精确。我发现的只是几种方法混合在一起。对我来说，它看起来像是Abramowitz和Stegun的变体。混合了哪些方法？这些方法是如何混合的？erf函数(常数时间)的复杂度是多少？塞巴斯蒂安 最佳答案 BoostMathToolkit的文档有一长串references，其中包括Abramowitz和Stegun。erf-function接口(interface)包含一个policy可用于控制数值精度(及其运行时复杂性)的模板参数。#includenamespac
uniform_int_distribution具有区间[a,b]但uniform_real_distribution具有区间[a,b).一个天真的方法是做类似b+0.1的事情，但是你开始进入无穷小......幸运的是正确的方法很简单:std::uniform_real_distributiondis(start,std::nextafter(stop,DBL_MAX));但为什么这是必要的？更具体地说，这两者不同的基本原理是什么？ 最佳答案 [a,b)上的均匀真实分布在统计上几乎无法与分布区分[a,b].statisticaldi
我想初始化boost::random::discrete_distribution用std::vector.我的问题是，如果我用一个数组初始化它，就像在官方例子中那样:doubleprobabilities[]={0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1};boost::random::discrete_distributiondist(probabilities);然后它就完美地工作了。但是，如果我用std::vector初始化它，那么它的行为就像它只有一个概率为1.0的元素一样。你能告诉我初始化boost::random::discrete_distribution的正确方法
我制作了一个小应用程序并构建了一个发布版本。现在我想把它上传到我的网站。我以前从未用Qt做过这件事，所以我不确定我应该在二进制文件中包含什么。我如何确定哪些DLL应该包含在我的应用程序中？我从哪里得到它们？我正在运行Windows，但我也想知道如果我想发布Linux版本我应该做什么。 最佳答案 对于窗口:您可以使用dependencywalker来查看您应该发布哪些Qt库(或其他库)。这是包含在VisualStudio中的depends.exe可执行文件，但您可以从以下地址单独下载它:http://www.dependencywal
