各種分布関数に応じた乱数発生器のデフォルトコンストラクター

使用したメモリー資源などを解放します。

単一の試行成功確率を p(0 ≤ p ≤ 1) と するベルヌーイ分布に従った乱数を生成します。 試行の結果 1 となる成功確率は p、0 と なる確率は 1-p となります。

形状因子 p(>0) と q(>0)、位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つベータ分布の乱数を生成します。

独立したベルヌーイ試行回数 m と 単一の試行成功確率 p(0 ≤ p ≤ 1) を持つ二項分布に従った乱数を生成します。 二項分布の変数は、単一の試行成功確率 p を持つベルヌーイ試行を、独立にm 回行ったときの成功回数となります。

位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つコーシー分布の乱数を生成します。

位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つ指数分布の乱数を生成しまっす。

形状因子 alpha(α>0)、位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つガンマ分布の乱数を生成します。

平均値a、標準偏差sd(σ)の正規(ガウス)分布の乱数を生成します。

試行の成功確率を p(0 ≤ p ≤ 1) と する幾何分布に従った乱数を生成します。 これは、最初の成功が得られるまでの独立したベルヌーイ試行の回数です。

位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つガンベル分布の乱数を生成します。

「あたり」と「はずれ」の２状態を成分として持つ母集団の大きさ　l、抽出数 s、母集団内の「あたり」の成分数 m を持つ超幾何分布に従った乱数を生成します。 ここで　l ≥ max(s, m)　であり、母集団l の成分は、m 個の 「あたり」成分とl-m 個の「はずれ」成分で構成されているとします。 この母集団から復元（戻すこと）なしで s 個の成分を試行抽出すると、s 個の成分の中に k 個の「あたり」を含んでいる確率を示す超幾何分布が得られます。

平均値 a、尺度因子 beta(β>0) を持つラプラス分布の乱数を生成します（標準偏差：σ = β・2^1/2）。

分布の平均 a、正規分布の標準偏差 sigma(σ>0)、位置因子 b、尺度因子 beta(β>0) を持つ対数正規分布の乱数を生成します。

分布パラメーター a(>0) と p p(0 ≤ p ≤ 1) を持つ負の二項分布に従った乱数を生成します。 a が整数なら、この分布はパスカル分布となります。 これは、成功確率 p のベルヌーイ試行のときに、a 番目の成功までに見込まれる試行回数となります。

分布パラメーターを rambda(λ>0) とするポアソン分布に従った乱数を生成します。

分布パラメーターを rambda[i] (λ_i >0) とするポアソン分布に従った乱数x_i(i = 1, ..., n) を生成します。 ここで、n はベクトル y のサイズです。

位置因子 a、尺度因子 beta(β>0) を持つレイリー分布の乱数を生成します。 レイリー分布は形状因子 α = 2 の Weibull 分布と同じです。

区間 [a, b] での一様分布の乱数を生成します（b>a）。

区間 [a, b）での一様離散分布の乱数を生成します（b>a）。

一様ビット分布に従う整数の乱数を生成します。

一様ビット分布に従う整数の乱数を生成します（３２ビット幅の一様に分散したビット列を返します）。

一様ビット分布に従う整数の乱数を生成します（６４ビット幅の一様に分散したビット列を返します）。

位置因子 a、尺度因子 beta(β>0)、形状因子 alpha(α>0) を持つワイブル分布の乱数を生成します。

ユーザが自由に設定・使用できるオブジェクトです。 Mol が内部で参照することはありません。

一つの乱数値が占めるビットサイズ。

一つの乱数値が占めるバイトサイズ。

コンストラクターで指定したGENERATOR（基本生成器）です。

Mol.C++.dll（ネイティブDLL）と Mol.Net.Dll（.Net 用マネージドDLL）間の情報を管理するハンドル。 NativeDll クラスでユーザ作成のネイティブDLLを作成する場合等に利用できます。

Molオブジェクトの属性（_Mol..::..MOL_TYPE）。

コンストラクターで指定したSeed（基本生成器で使用する初期値）です。

Molオブジェクトの追加属性（_Mol..::..USER_TYPE）。 例えば一般行列でも要素が対称なら、その属性を積極的にセットすることでソルバーは最適な手法を選択することができます。 当然ながら、間違った設定は間違った値や計算不能な状態に陥りますので注意して設定してください。