← Back to branch summary

~ubuntu-branches/ubuntu/precise/koffice/precise

« back to all changes in this revision

Viewing changes to krita/plugins/paintops/hairy/gauss.h

  • Committer: Bazaar Package Importer
  • Author(s): Jonathan Riddell
  • Date: 2010-09-21 15:36:35 UTC
  • mfrom: (1.4.1 upstream) (60.2.11 maverick)
  • Revision ID: james.westby@ubuntu.com-20100921153635-6tejqkiro2u21ydi
Tags: 1:2.2.2-0ubuntu3
Add kubuntu_03_fix-crash-on-closing-sqlite-connection-2.2.2.diff and
kubuntu_04_support-large-memo-values-for-msaccess-2.2.2.diff as
recommended by upstream http://kexi-
project.org/wiki/wikiview/index.php@Kexi2.2_Patches.html#sqlite_stab
ility

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
krita/plugins/paintops/hairy/gauss.h
 
1
/*
 
2
 * Copyright (c) 1982 Donald H. House <x@unknown.com>
 
3
 * Copyright (c) 1989 Robert Allen <x@unknown.com>
 
4
 *
 
5
 *  This program is free software; you can redistribute it and/or modify
 
6
 *  it under the terms of the GNU General Public License as published by
 
7
 *  the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
 
8
 *  (at your option) any later version.
 
9
 *
 
10
 *  This program is distributed in the hope that it will be useful,
 
11
 *  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 
12
 *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 
13
 *  GNU General Public License for more details.
 
14
 *
 
15
 *  You should have received a copy of the GNU General Public License
 
16
 *  along with this program; if not, write to the Free Software
 
17
 *  Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA
 
18
 *  02110-1301, USA.
 
19
 */
 
20
#ifndef _GAUSS_H_
 
21
#define _GAUSS_H_
 
22
 
 
23
class gauss
 
24
{
 
25
public:
 
26
    /**
 
27
     * This function takes as parameters real valued mean and
 
28
     * standard-deviation, and an integer valued seed. It returns a
 
29
     * real number which may be interpreted as a sample of a normally
 
30
     * distributed (Gaussian) random variable with the specified mean
 
31
     * and standard deviation. After the first call to gauss, the seed
 
32
     * parameter is ignored.
 
33
     *
 
34
     * The computational technique used is to pass a uniformly
 
35
     * distributed random number through the inverse of the Normal
 
36
     * Distribution function.
 
37
     */
 
38
    static double gaussian(double, double, int);
 
39
};
 
40
 
 
41
#endif