random_discrete.c 文件参考

#include <math.h>
#include "random_internal.h"

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函数
lmmc_status_t	lmmc_rng_poisson (lmmc_rng_t *rng, lmmc_real_t lambda, size_t *out)
	生成 Poisson 分布样本 \(\mathrm{Poisson}(\lambda)\) 。
lmmc_status_t	lmmc_rng_binomial (lmmc_rng_t *rng, size_t n, lmmc_real_t p, size_t *out)
	生成二项分布样本 Binomial(n, p)。

函数说明

lmmc_rng_poisson()

lmmc_status_t lmmc_rng_poisson	(	lmmc_rng_t *	rng,
		lmmc_real_t	lambda,
		size_t *	out )

生成 Poisson 分布样本 \(\mathrm{Poisson}(\lambda)\) 。

lambda >= 10 使用 PTRD（Hörmann）算法（接受-拒绝）， lambda < 10 使用逆变换法（Knuth 方法）。

参数

[in]	rng	已初始化的 RNG。
[in]	lambda	期望值（> 0）。
[out]	out	输出样本值（非负整数）。

返回

LMMC_STATUS_OK 成功； LMMC_STATUS_INVALID_ARGUMENT 若 lambda 非有限、<= 0 或指针为 NULL； LMMC_STATUS_NUMERICAL_FAILURE 若样本超出 size_t 范围或中间量非有限。

注解

不分配堆内存；接受-拒绝过程消耗的随机数次数不固定。 out 仅成功时写入，失败时 RNG 状态可能已推进。

在文件 random_discrete.c 第 94 行定义.

引用了 lmmc_rng_poisson(), LMMC_STATUS_INVALID_ARGUMENT, LMMC_STATUS_OK , 以及 lmmc_rng_t::state.

被这些函数引用 lmmc_rng_poisson().

函数调用图:

这是这个函数的调用关系图:

lmmc_rng_binomial()

lmmc_status_t lmmc_rng_binomial	(	lmmc_rng_t *	rng,
		size_t	n,
		lmmc_real_t	p,
		size_t *	out )

生成二项分布样本 Binomial(n, p)。

小均值参数使用精确逆 CDF，其余参数使用 BTPE 接受-拒绝算法； 超过 IEEE-754 精确整数范围的 n 会拆分为独立精确子问题。

参数

[in]	rng	已初始化的 RNG。
[in]	n	试验次数。
[in]	p	有限成功概率（0 <= p <= 1）。
[out]	out	输出样本值；参数无效时保持不变。

返回

LMMC_STATUS_OK 成功；参数或指针无效时返回 LMMC_STATUS_INVALID_ARGUMENT。

在文件 random_discrete.c 第 275 行定义.

引用了 lmmc_rng_binomial(), LMMC_STATUS_INVALID_ARGUMENT, LMMC_STATUS_OK , 以及 lmmc_rng_t::state.

被这些函数引用 lmmc_rng_binomial().

函数调用图:

这是这个函数的调用关系图: