R.V. continua exponentialemente distribuida de [0,+inf> Más...

Namespaces
namespace	Pds
	Nombre de espacio para Pds (Procesamiento Digital de Senales)

Estructuras de datos
class	Pds::Exponential
	La clase tipo Pds::Exponential . Esta clase genera un objeto con dos parametros Nlin y Ncol. Para usar incluir Pds/Exponential. Más...

Varios tipos de constructores
Crean una objeto Pds::Exponential
	Pds::Exponential::Exponential (void)
	Crea un objeto de tipo Pds::Exponential (una variable discreta logaritmicamente distribuida entre [0,+inf>) siguiendo la teoria de variable aleatoria logaritmicamente distribuida. En este caso la media y el desvio . Más...

	Pds::Exponential::Exponential (double Lambda)
	Crea un objeto de tipo Pds::Exponential (una variable discreta logaritmicamente distribuida entre [0,+inf>) siguiendo la teoria de variable aleatoria logaritmicamente distribuida. Más...

	Pds::Exponential::~Exponential ()

Inicialización
bool	Pds::Exponential::Init (double xinit)
	Inicializa la variable aleatória. Más...

Obteniendo datos
double	Pds::Exponential::GetValue (void)
	Pide una muestra de la Random Variable. Más...

Pds::Vector	Pds::Exponential::GetVector (unsigned int N)
	Pide un vector con muestras de la Random Variable. Más...

bool	Pds::Exponential::GetVector (Pds::Vector &x)
	Pide un vector con muestras de la Random Variable. Más...

Pds::Matrix	Pds::Exponential::GetMatrix (unsigned int Nlin, unsigned int Ncol)
	Pide una matriz con muestras de la Random Variable. Más...

bool	Pds::Exponential::GetMatrix (Pds::Matrix &X)
	Pide una matriz con muestras de la Random Variable. Más...

Obteniendo parametros
double	Pds::Exponential::GetLambda (void) const
	Retorna el parametro Lambda. Más...

Descripción detallada

R.V. continua exponentialemente distribuida de [0,+inf>

#include <Pds/Exponential>

Documentación de las funciones

◆ Exponential() [1/2]

Pds::Exponential::Exponential ( void )

Crea un objeto de tipo Pds::Exponential (una variable discreta logaritmicamente distribuida entre [0,+inf>) siguiendo la teoria de
variable aleatoria logaritmicamente distribuida. En este caso la media y el desvio .

$f(x;\lambda )={\begin{cases}\lambda e^{-\lambda x}&x\geq 0,\\0&x<0.\end{cases}}$

U(0,1)

◆ Exponential() [2/2]

Pds::Exponential::Exponential ( double Lambda )

Crea un objeto de tipo Pds::Exponential (una variable discreta logaritmicamente distribuida entre [0,+inf>) siguiendo la teoria de
variable aleatoria logaritmicamente distribuida.

$f(x;\lambda )={\begin{cases}\lambda e^{-\lambda x}&x\geq 0,\\0&x<0.\end{cases}}$

U(0,1)

Parámetros

[in] Lambda El valor $\lambda$ .

◆ Init()

bool Pds::Exponential::Init ( double xinit )

virtual

Inicializa la variable aleatória.

Parámetros

[in] xinit Inicializa la variable aleatória.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

Implementa Pds::AbstractRV.

Ejemplos: example_exponential_create.cpp.

◆ GetValue()

double Pds::Exponential::GetValue ( void )

virtual

Pide una muestra de la Random Variable.

Para generar los elementos de la R.V. exponencial se usa una R.V. exponentialemente distribuida , de la siguiente manera: $-\frac{ln(1-U)}{\lambda}$ .

Implementa Pds::AbstractRV.

Ejemplos: example_exponential_create.cpp.

◆ GetVector() [1/2]

Pds::Vector Pds::Exponential::GetVector ( unsigned int N )

virtual

Pide un vector con muestras de la Random Variable.

Para generar los elementos de la R.V. exponencial se usa una R.V. exponentialemente distribuida , de la siguiente manera: $-\frac{ln(1-U)}{\lambda}$ .

Parámetros

[in] N Número de elementos del vector.

Implementa Pds::AbstractRV.

Ejemplos: example_exponential_create.cpp.

◆ GetVector() [2/2]

bool Pds::Exponential::GetVector ( Pds::Vector & x )

virtual

Pide un vector con muestras de la Random Variable.

Para generar los elementos de la R.V. exponencial se usa una R.V. exponentialemente distribuida , de la siguiente manera: $-\frac{ln(1-U)}{\lambda}$ .

Parámetros

[in] x Vector donde se cargarán los datos.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no. Retorna false si el vector x está vacia.

Implementa Pds::AbstractRV.

◆ GetMatrix() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Exponential::GetMatrix	(	unsigned int	Nlin,
		unsigned int	Ncol
	)

virtual

Pide una matriz con muestras de la Random Variable.

Para generar los elementos de la R.V. exponencial se usa una R.V. exponentialemente distribuida , de la siguiente manera: $-\frac{ln(1-U)}{\lambda}$ .

Parámetros

[in]	Nlin	Número de lineas de la matriz.
[in]	Ncol	Número de columnas de la matriz.

Implementa Pds::AbstractRV.

◆ GetMatrix() [2/2]

bool Pds::Exponential::GetMatrix ( Pds::Matrix & X )

virtual

Pide una matriz con muestras de la Random Variable.

Para generar los elementos de la R.V. exponencial se usa una R.V. exponentialemente distribuida , de la siguiente manera: $-\frac{ln(1-U)}{\lambda}$ .

Parámetros

[in] X Matriz donde se cargarán los datos.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no. Retorna false si la matriz X está vacia.

Implementa Pds::AbstractRV.

◆ GetLambda()

double Pds::Exponential::GetLambda ( void ) const

Retorna el parametro Lambda.

Devuelve: Retorna el parametro Lambda.

◆ ~Exponential()

Pds::Exponential::~Exponential ( )

Namespaces

Estructuras de datos

Varios tipos de constructores

Inicialización

Obteniendo datos

Obteniendo parametros

Descripción detallada

Documentación de las funciones

◆ Exponential() [1/2]

◆ Exponential() [2/2]

◆ Init()

◆ GetValue()

◆ GetVector() [1/2]

◆ GetVector() [2/2]

◆ GetMatrix() [1/2]

◆ GetMatrix() [2/2]

◆ GetLambda()

◆ ~Exponential()

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