使用boost::math模块进行逆高斯分布的示例

最新推荐文章于 2023-09-14 14:46:36 发布
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本文提供了一个使用boost::math库进行逆高斯分布计算的示例，包括概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)的计算以及生成随机样本。通过设置均值和参数，创建逆高斯分布对象，并展示具体调用方法。

使用boost::math模块进行逆高斯分布的示例

boost::math是一个强大的数学库，提供了许多数学函数和分布的实现。其中包括逆高斯分布（inverse Gaussian distribution），也被称为维纳过程（Wiener process）或者高斯逆正态分布（inverse Gaussian normal distribution）。

在本示例中，我们将使用boost::math库来计算逆高斯分布的概率密度函数（probability density function，PDF）和累积分布函数（cumulative distribution function，CDF），并生成一些随机样本。

首先，确保你已经安装了boost库，并且将其包含在你的代码中：

#include <iostream>
#include <boost/math/distributions/inverse_gaussian
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boost::math模块使用逆高斯（或逆正态）分布的示例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-10 590
boost::math模块使用逆高斯（或逆正态）分布的示例实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块使用逆高斯（或逆正态）分布的示例 C++实现代码 #ifdef _MSC_VER # pragma warning (disable : 4224) # pragma warning (disable : 4189) # pragma warning (disable : 4100) # pragma warning (disable : 4224) # pragma warning (di
使用boost::math模块计算正态分布的示例
2301_79331230的博客
09-05 277
其中的boost::math模块为我们提供了一种简便的方式来计算各种数学函数，包括正态分布函数。在本文中，我们将详细介绍如何使用boost::math模块来计算正态分布，并提供相应的源代码。函数来计算累积分布函数（CDF）。在示例中，我们计算了正态分布在z = -1.5处的CDF值，并将结果打印到控制台上。接下来，我们将展示如何使用boost::math模块来计算正态分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。在示例中，我们计算了正态分布在x = 1.0处的PDF值，并将结果打印到控制台上。
Boost库：多维变量联合高斯分布随机数（Multivariate Normal Distribution Boost）
mmmyqmmm的专栏
08-28 4764
多维变量联合高斯分布随机数生成方法     在概率分布中，变量之间的往往存在相关性，因而变量之间的概率分布往往是一种联合概率分布。现实生活中往往需要很多随机数，对于独立变量，其随机数生成往往比较简单，单个高斯分布（Gaussian Distribution/Normal Distribution），均匀分布（Uniform Distribution），Beta分布（Beta Distri
Robotics:Estimation and Learning 1—机器人学统计建模中的高斯分布(Gaussian distribution in robotics statistic model)
Hansry的博客
05-22 2254
1.为什么是高斯分布？是什么让高斯分布变得有用而且重要呢？ a.描述高斯分布只需要俩个参数，它们是均值和方差，它们就是该分布的本质信息。（Only two parameters） b.高斯分布具有一些很好的数学性质，例如：多个高斯分布的乘积可以形成另一个高斯分布。（Good mathematical properties） c.中心极限定理告诉我们任何随机变量的样本均值的期望都收敛于高斯分布...
boost：math.constants
OceanStar的博客
05-17 847
概述 math.constants库提供了π\piπ、eee、 2\sqrt[ ]{2 }2​ 等常用的数学常数，支持float、double、long double精度，而且还支持自定义类型以获得更高的精度 math.constants库位于名字空间boost::math，需要包含头文件<boost/math/constants/constants.hpp>，即： #include <boost/math/constants/constants.hpp> using name
boost::math模块查找正态（高斯）尺度（标准差）的示例的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-10 477
boost::math模块查找正态（高斯）尺度（标准差）的示例的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块查找正态（高斯）尺度（标准差）的示例的测试程序 C++实现代码 #include <boost/math/distributions/normal.hpp> // for normal_distribution using boost::math::normal; // typedef provides default type is double. #incl
用boost::math计算正态分布的实例
DevWizard的博客
08-22 338
在实际的数据处理和分析中，经常需要计算正态分布的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）和累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF），用于分析数据的特征和进行假设检验等。同样地，x表示要计算的变量，mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差。其中，x表示要计算的变量，mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差。本文将介绍使用C++的boost::math模块计算正态分布的示例，并提供相应的源代码。
使用 Gauss 和 Gauss-Kronrod 正交的数值积分实现 C++ 数学库 Boost 中的 boost::math 模块
TechPr的博客
08-10 464
针对不同的函数，可以采用不同的数值积分方法来进行求解。在 C++ 数学库 Boost 中，boost::math 模块提供了使用 Gauss 和 Gauss-Kronrod 正交的数值积分方法。上述代码中，我们定义了被积函数 f(x) = x^2，并分别使用了 10 阶 Gauss 方法和 15 阶 Gauss-Kronrod 方法进行积分计算，得到了近似结果和误差估计。使用 Gauss 和 Gauss-Kronrod 正交的数值积分实现 C++ 数学库 Boost 中的 boost::math 模块。
Boost中的math模块是一个用于数学计算的工具库，其中包含了许多常用的数学函数和算法
CodeNexus的博客
08-23 504
在上面的代码中，我们将一个数除以0并得到了一个NaN值，然后使用boost::math::isnan()函数来判断num是否为NaN。可以看到，在执行了一定次数后，num的值变得非常接近于0，但是并没有等于0，而是变成了一个非常小的数，这就导致了循环永远不会停止。在上面的代码中，我们使用了boost::math::pow()函数来计算了一个实数num的power次方，并将结果打印输出。上面的代码中，我们使用了boost::math::abs()函数来计算了一个实数num的绝对值，并将结果打印输出。
Boost库中的math模块提供了一些重要的数学函数，比如常见的对数、指数函数、阶乘和幂等函数等
Meta_C的博客
08-25 378
该模块还支持自定义的异常处理和精度控制，其中boost::math::policies用于设置这些精度和异常处理策略。上面的代码使用了my_policy策略来调用tanh函数，第一个参数是函数的参数值，第二个参数是策略。在本文中，我们将介绍如何使用boost::math::policies进行精度设置和异常处理策略的控制，并给出一个简单的测试程序。上面的代码定义了一个名为my_policy的策略，该策略将小数位数限制为20位，当发生溢出错误时会抛出异常。如果计算结果溢出，则程序将抛出异常。
使用Boost C++库中的`boost::math`模块来查找正态分布的均值或标准差的示例
TechRoar的博客
09-14 352
在C++中使用Boost库之前，需要先进行安装和配置，确保编译器能够找到Boost库的头文件和链接库。模块查找正态分布的均值和标准差的示例代码。通过使用Boost库提供的功能，我们可以方便地进行数学计算和统计分析操作。Boost C++库是一个广泛使用的开源C++库集合，提供了许多实用的功能和算法。在上述示例代码中，我们首先定义了正态分布的均值和标准差，分别赋值给。模块提供了数学计算方面的工具，包括对正态分布的操作和计算。函数分别计算了正态分布的均值和标准差，并将结果保存在。模块来进行正态分布的计算了。
使用boost::math模块进行非有限数的输入输出和字符串流操作
ScriptCharm的博客
09-05 154
通过使用boost::math提供的函数和工具，我们可以判断一个浮点数是否为非有限数，将字符串转换为非有限数，以及在字符串流和非有限数之间进行转换。这些功能对于处理数学计算和处理特殊浮点数值非常有用。通过调用boost::math::isinf()和boost::math::isnan()函数，我们可以判断浮点数是否为非有限数，并输出相应的信息。通过调用boost::math::infinity()和boost::math::quiet_NaN()函数，我们可以将字符串转换为对应的非有限数。
使用boost::math计算Bessel和Neumann函数的零点
TechBlitzZ的博客
08-16 259
在上面的代码中，我们使用了boost::math库的cyl_neumann_zero函数来计算Neumann函数的零点。该函数的第一个参数指定要计算的Neumann函数的阶数，第二个参数是一个可选参数，指定计算的是第一类Neumann函数还是第二类Neumann函数（默认值为0，表示第一类Neumann函数）。该函数的第一个参数指定要计算的Bessel函数的阶数，第二个参数是一个可选参数，指定计算的是第一类Bessel函数还是第二类Bessel函数（默认值为0，表示第一类Bessel函数）。
使用boost::math模块进行数学计算是一件非常方便的事情，其中包括了根查找的功能
2301_79331230的博客
08-22 376
在上述代码中，我们定义了f(x)和f_prime(x)两个函数，分别表示原始函数和一阶导数。最后，我们输出了求得的根的值。在这个示例中，我们将使用boost::math::tools::newton_raphson_iterate函数进行根查找。我们需要传入函数的名称、函数的一阶导数的名称、初始值以及迭代的次数等参数。使用boost::math模块进行数学计算是一件非常方便的事情，其中包括了根查找的功能。在本文中，我们将向您介绍一个使用boost::math模块进行根查找的示例，并附上相应的源代码。
boost::math模块使用 agm 以高精度计算 lemniscate 常量
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-10 568
boost::math模块使用 agm 以高精度计算 lemniscate 常量实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块使用 agm 以高精度计算 lemniscate 常量 C++实现代码 #include <iostream> #include <boost/math/tools/agm.hpp> #include <boost/math/constants/constants.hpp> #include <boost/multiprecis
boost::math模块演示负二项分布使用的简单示例的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-11 428
boost::math模块演示负二项分布使用的简单示例的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块演示负二项分布使用的简单示例的测试程序 C++实现代码 #include <boost/math/distributions/negative_binomial.hpp> using boost::math::negative_binomial_distribution; using boost::math::negative_binomial; // typede
boost::math模块使用拉普拉斯（与正态比较）分布的示例的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-10 446
boost::math模块使用拉普拉斯（与正态比较）分布的示例的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块使用拉普拉斯（与正态比较）分布的示例的测试程序 C++实现代码 #include <boost/math/distributions/laplace.hpp> // for laplace_distribution using boost::math::laplace; // typedef provides default type is double. #i
boost::math::nonfinite_num_facets函数用法
HackQuestR的博客
08-17 176
通过使用boost::math::nonfinite_num_facets()函数，我们可以轻松地检测和处理特殊数字。需要注意的是，Boost库中还有许多其他的函数可以帮助我们处理特殊数字，例如：boost::math::isnan()、boost::math::isinf()、boost::math::isfinite()等。针对这些特殊数字，Boost库提供了一个非常有用的工具函数boost::math::nonfinite_num_facets()，可以帮助我们快速地识别和处理这些数字。
boost::math模块二项式分布来预测概率 抛硬币时的正面和反面的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-10 500
boost::math模块二项式分布来预测概率 抛硬币时的正面和反面的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::math模块二项式分布来预测概率 抛硬币时的正面和反面的测试程序 C++实现代码 #include <boost/math/distributions/binomial.hpp> using boost::math::binomial; #include <iostream> using std::cout; using std::endl; us
qt. C++高斯分布函数
最新发布
12-01
在Qt和C++中，高斯分布（也称为正态分布）通常用于模拟随机数生成或其他需要服从特定概率分布的情况。Qt本身并未直接提供内置的高斯分布函数，但你可以使用一些第三方库如Boost Math库或者自定义数学函数来实现。 如果你想要计算高斯分布的概率密度值或者从该分布生成随机数，你需要用到标准正态分布表、公式或者数值方法，例如Z-score转换法。以下是一个简单的示例，如何使用标准正态分布表： ```cpp #include <cmath> #include <random> // 计算给定均值μ和方差σ²下的标准正态分布值 double gaussian(double x, double mu = 0, double sigma = 1) { return 1 / (sigma * sqrt(2 * M_PI)) * exp(-pow((x - mu), 2) / (2 * pow(sigma, 2))); } // 生成服从平均值0和标准差1的标准正态分布随机数 double generate_gaussian() { std::normal_distribution<> dist(0, 1); return dist(std::default_random_engine()); } ``` 在这个例子中，`gaussian`函数实现了高斯分布的概率密度函数，而`generate_gaussian`则利用了C++11引入的`std::normal_distribution`生成随机数。
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