📄 librand_distr-735e6cc7ffe1cf39.rmeta
/home/palash/git/iron_learn/target/debug/deps/librand_distr-735e6cc7ffe1cf39.rmeta
Language: rmeta • Lines: 13416
rust
`!	#rustc 1.92.0 (ded5c06cf 2025-12-08)��١�	�T�6a��D�
-5080178c80bf7a93��uӰ]����d��!�-06039bcfba61f665��**�٭T��HО�9�-3e2e950d4bac10b5���	ⷄ�ۆ��p��-225863f279df55c4��	�t�#3Ҵη��Ǣ-d25e598578fbf080�rustc_std_workspace_core������Nm��gmY���-327ea4f353b4eb8c���y.:i���gy"1�r-94fdfaf0af91a65d�miniz_oxide�M�^�yTLm�L�d=B-5312b588e5cfab93�adler2��;~�7�ɴ,P?���-1e0b0d62df36c85c�	hashbrown�L�ϫ	2݆y��q-2ed6a8f06fc51a9d�rustc_std_workspace_alloc�a���p��H����6Z�-05b02707a5b2a256�
std_detect�	c�LN����=1�ʶӐ-5978f0713dd5442d�rustc_demangle�X�Fq��UՃ�>7z
��-43b2ff22c18e1125�cfg_if�֦<����ɐ¬�-6a40188dd7d989d2�	addr2line���,2�!xb�"6�!�	-11d54e777384a9e5�gimli��2��I.�ġ�����-35018e994bad7042�object��T �f��Y�
hQec-2dc10b344e05b569�memchr��xZT9�C��I�Mg�-09f2ab7e0d97e07a��~ݤ	����h���-932f22f820d1e5ec�rand�:�g��C�hq�8��b-59582f3ce6014701�	rand_core�w������
<�~c<!-d10a081d67980ee0�	getrandom���T5֪Wd��T�n�|-ca376ebfba62ea13���v�
їG}�/x$YxD-e720413b8edafa0a��	�-����1ؔ=��G��-e6f0229506bd0299�rand_chacha�����_o
l0�l����-b1215e313103b90d�
ppv_lite86�;���{��b�5��(�-d9cfe94350d59e03�zerocopy�r_k���V"�E�WT�g-323d7e7ef672c39a�zerocopy_derive���כS��Y	*�V?��-278fc09030afb1ae�
num_traits� �	�u�$3���`$;|�-b7fa9740e30e85ad�bDeserialize�\��<�serde�<���b	Serialize�L��,�%#%b�$�a�$�a��\��<��<�����L�����$�T�$�T�$�'�$�'��\��<��<�����L�����$�A�$�A��$�^�$�^��$��$���\��<��<�����L�����$��$��serde_as�D��<��<�����$�W�$�W��$�*�$�*��\�	�<�	�<�	��	��L�	����$�	�$�	�tests�,�
�$�
��\��<��<�����L�����$�>�$�>��$�/�$�/��,�
�$�
��$ށ�$Ӂ��,��$���,�[�$�Z��,��$���,��$���$�'�$�&��$�Q�$�Q��,�)�$�(��\��<��<�����L�����$��$���$��$���,��$���,��$���,��$���,�#�$�#��,�$�$�#���	

 !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\weighted�aweighted_alias�bbbbbbbbbb	b
bbb
bbbbbbbbWeightedAliasIndex�xW�xaliases�x
no_alias_odds�x
uniform_index�xuniform_within_weight_sum�b~�~�
�	�	�Aliases����smalls_head��	bigs_head����
�
push_small��push_big��	pop_small��pop_big��smalls_is_empty��
bigs_is_empty��	set_alias�b���sample��R�b����b����bAliasableWeight��MAX��ZERO��try_from_u32_lossy��sum�bimpl_weight_for_float�bpairwise_sum���bimpl_weight_for_int�a
weighted_tree�����������	�����
�I��	�	�is_empty���	�is_valid��get��pop��	�push��update��subtotal�����
try_sample����������aaabeta�������������F���
�������binomial���������������
�BINV_THRESHOLD��
f64_to_i64��binv����
BINV_MAX_X��btpe����SQUEEZE_THRESHOLD��lambda��stirling������cauchy������������������
�������chi_squared�����������	���������
�������	dirichlet�����������	�
���
���������
��	�	�������������������
��	�����������������������
��	�	�	�����������exponential�������������������pdf��	zero_case������������
�������fisher_f�������������������
�������frechet����������������
�������gamma�����������	���������
�	����new_raw������+���������������������	geometric������������
����������gumbel����������������
�������hypergeometric�����������"fraction_of_products_of_factorials��
LOGSQRT2PI��ln_of_factorial����
�
HIN_THRESHOLD�������inverse_gaussian�����������������
�������normal���������������������'��'�����������
�from_mean_cv��from_zscore��mean��std_dev�������������
��1��1�������normal_inverse_gaussian������������������
�������pareto����������������
�������pert�������������������
����
with_shape��	with_mean��	with_mode��	�������poisson�����������	�
���������
�����
�����
�
MAX_LAMBDA����������������	�FACT���A���	�������skew_normal����������������
�location��scale��shape���������		student_t�����������	�����
�������
triangular����������������
�������	unit_ball����������������unit_circle����������������	unit_disc����������������unit_sphere����������������utils������ziggurat����P��Z�weibull����������������
�������zeta������������������
�������ziggurat_tables��ZigTable���
ZIG_NORM_R��	ZIG_EXP_R�zipf����������������
�inv_cdf��������b��������b��������b������b������b������b	������b
������b������b������b
������b������b������b�������WeightedTreeIndex����	subtotals����������>��������������
BetaAlgorithm����BB��
���BC��
�������������������������F���alpha�����*�	�����
�����������
������F����G���kappa1��kappa2�����������������������Beta����a��b��switched_params��	algorithm�������������������������
AlphaTooSmall��
�BetaTooSmall��
���������������Binomial��method�������������Method��Binv��
�����Btpe��
�����Poisson��
���Constant��
���	���
�����
����M�r�����J�n��������������M��N�p��m��p1���������������ProbabilityTooSmall��
�ProbabilityTooLarge��
���������������Cauchy����median���9������������������������
ScaleTooSmall��
�	���
�����
������
ChiSquared�����
������������������������DoFTooSmall��
�	���
�����
������ChiSquaredRepr����
DoFExactlyOne��
�DoFAnythingElse��
��������������������	��	��DirichletFromGamma��	��	��	samplers��	��	��	��	�	��	�	�	��	��	�	��
�	��	��	��	��	��	�	��	�DirichletFromGammaError��	GammmaNewFailed��	
�	GammaArrayCreationFailed��	
��	��
��	����	���	��DirichletFromBeta��	��	��	�V��	��	��	�	��	��	��	��	�	���	��	��	��	��	��	�	��	�DirichletFromBetaError��	
BetaNewFailed��	
��	����	����	���	��
DirichletRepr��	��	��		FromGamma��	
�	��	FromBeta��	
�	���	��	��	�	��	��	��	��	�	���	��	��	��	��	��	�	��	�	Dirichlet��	��	��	�
� �	��	��	�	��	�!�	��	��	�	��"�	��	��	�#�
��
��
�
��
���

AlphaTooShort��

�
�K�

�
AlphaSubnormal��

�

AlphaInfinite��

�
FailedToCreateGamma��

�
FailedToCreateBeta��

�
SizeTooSmall��

�$�
��%�&�
��'�(�
��)�
��Exp1��

��
����
��Exp��
��
lambda_inverse��	�
��
��
�
���
��
���
��
�
��
����
LambdaTooSmall��

��
����
����
���
��FisherF��
��
numer��
denom��
	dof_ratio���
��
���
���
��
���
���
��
����
	MTooSmall��

�
	NTooSmall��

�	�
��
��
���
�
���
��Frechet��
��
�9�
�9�
�9��
��
���
���
��
���
���
��
����
LocationNotFinite��

�
ScaleNotPositive��

�
ShapeNotPositive��

�	���
�����
������Gamma�����
������	���
���������������
ShapeTooSmall��
��Q�
�
ScaleTooLarge��
�
��������������	GammaRepr����Large��
���One��
���Small��
������������������������GammaSmallShape����	inv_shape��large_shape�����������������������GammaLargeShape�����9������������������ ���!�����	Geometric���O�pi��k����������	�����InvalidProbability��
�
�������
�������StandardGeometric��
��������Gumbel�����9��9�������������������������e�
��e�
�	���
�����
������SamplingMethod��InverseTransform��	initial_p��	initial_x��RejectionAcceptance���O��J�lambda_l��lambda_r��x_l��x_r���O�p2��p3�������������Hypergeometric��n1��n2���l�offset_x��sign_x��sampling_method��	�
�������
�����PopulationTooLarge��
��P�
�SampleSizeTooLarge��
�����������������MeanNegativeOrNull��
�ShapeNegativeOrNull��
������������	���InverseGaussian�����2��9�
�������������
��������StandardNormal��
����	�
�
����
��
�2�
�2��
��
���
��
�
��
���
���
��
����
MeanTooSmall��
�
BadVariance��
��
����
����
���
��	LogNormal��
��
norm���
��
���
���
��
���
���
��
����
AlphaNegativeOrNull��
�
AbsoluteBetaNotLessThanAlpha��
��
���
�����
��	�
��NormalInverseGaussian��
��
��
�/�
�
��
���
��
���
��
�
���
��
��Pareto��
��
�9�

inv_neg_shape���
��
���
���
��
���
���
��
����
�Q�
�
�g�
�	�
��
��
���
�
���
��Pert��
��
min��
range��
���
��
���
���
��
�����	�����	PertError��
RangeTooSmall��
�	ModeRange��
��g�
�
�������
�������PertBuilder�����~�max���9�������M�
����������	���
����������������g�
�	NonFinite��
�
ShapeTooLarge��
�
��������������KnuthMethod����
exp_lambda�����������������������RejectionMethod�����!�����l����c0��c1��c2��c3��omega������������������������L���Knuth��
���	Rejection��
���������������� ���!�����
SkewNormal�����9��9��9�������������������������Q�
�BadShape��
�	���
�����
������StudentT����chi��dof�����������������������
Triangular�����~����mode�����������������������TriangularError����
���
�	���
�����
������UnitBall��
��������
UnitCircle��
��������UnitDisc��
��������
UnitSphere��
��������Weibull�����j��9�������������������������Q�
��g�
�	���
�����
������Zeta����	s_minus_1���J������������������������	STooSmall��
�	���
�����
������
ZIG_NORM_X���
ZIG_NORM_F���	ZIG_EXP_X���	ZIG_EXP_F���Zipf������t��q����������������������������
��c�
�	���
�����
������8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�	8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�
8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�&xx�z�b{�b|�b}�b"�֢K|a���_����������������������E��E�	�1���4�����_�����������&�������F������F���>�O̳������_���������������F��G������*�OH�_*��λ����_���������������F��G������I���I���Q���Pλ����_���������������J��J���J���J���J��ǤZQ������_����������������K���Ku���?�����_���������������_�����&�������L��L�[:�֝Ji����_����������������M���������M���������M������M���d^⿘ub�����_���������������M��N������J���N��$���1Q�����_���������������M��N���O���O���O��N��U�{�����_����������������O���P�&y?��D�����_���������������_�����&������P��Q���9�(Gk�=������_����������������Qp���nLR����_���������������_�����&�������R��
��q]���������_����������������S�
�3�����_���������������_����������T���T�����>W�!�?�����_�����������&�����	�	�U�	�V����[�����_�������������	�	�	�W�	�	�W��]"VU�G����_��������������&������	�	�X�	�V���8�g�����_�������������	�	�	�Z��X+k�&����_��������������&������	�	�	�[�	���	�	�[�	����8$œK���_�������������	�	�\�	�
��ՏZ&ۊf���_�������������
�
�
�^�
�
�K�
�
�^�
�
�^�
�
�^�
�
�_�
�
�_@J>p������_���������������_�����&������
�
�
�`e�X��N
�����_��&��&����
�
�`�
�`��װ8�E,������_�������������
�
�
�a1�ӡ�ʛ0����_���������������_�����&�����
�
�b�
�b��
�b��
�b���5A�8Q�����_�������������
�
�
�c�
�
�c��z@��@�����_���������������_�����&�����
�
�d�
�9��
�9��
�9�U&�T������_�������������
�
�
�e�
�
�e�
�
�e��g>�j�����_���������������_�����&�������f��
����i�I�[�����_����������������g���Q���gI�"dD�������_���������������_����������h������i������i���Y9�b���[�����_���������������j��j���j���V�_�.i�����_���������������k��9�������T�s7X@6������_�����������&���&���&�������l��O���l���l��I1
��`����_����������������m�+%�����_���������������_�����&�������m����h"�?����_��&������n��9���9��h�P��ܭ�����_����������������e���e��r!�u�����_���������������_�����&�������p��p���p���p	��O���J���q���q���q���q���O���q���q���#mS����_���������������r��r���r���l���r���r���r��`�,�

����_����������������s���P���s��� -�����_���������������_�����&���_����t���t��-ȡo�R�������������������_������_���u��2���9��jGx� ����������������&��������v%��`V�d�����_��&��&����
�
��
�2��
�2�3����K%�����_�������������
�
�
�x�
�
�x荖7�X)^����_���������������_�����&�����
�
�x�
�y��M�Ҧ�M.�����_�����������&����_�
�
�
�y�
�
�zu8/����������������������_������_�
�
�{�
���
�/�:]A~�,������������������&�����
�
�|�
�9��
�|� �K[�U������_�������������
�
�
�Q�
�
�g��Y���{e����_���������������_�����&�����
�
�~�
�~��
�~��
��]�?!��r1�����_����������������������g�CB���+]����_���������������_������_������~�������9�r�!��F��&��������M����-`(�N�����_����������������g��������	�"S4L�����_���������������_��������݂������{Mr/�����_���������������
��!���������������������������Ʉ��ӄ����v�4�����_���������������Ʌ������������`v�bf�����_�����������&���&���&������چ��9���9���9���ʐe|������_����������������Q����d�߬�'������_���������������_�����&������͈��������H�t�M�����_�����������&������ԉ��~���������bZ%,kNP�����_�������������������x�şg������_���������������_�����&�������Ӌn�^�+ܭ�����_��&�����������@�k=����_��&�����������`�Z�~���_�&�ʂ�����bK���%������_��&����������j���9�B8yB̸�����_����������������Q���g@D�R�W����_���������������_�����&��������������J�<�w�ĕ������_��������������������գ|�����_���������������_�����&������Ñ����ߑ�����^Otk������_��������������������c��'TSu����_���������������_�����&����x������������	��	��	��
��
��
��
��
����������������������
��
��
��
��
���������������������������x���������������������������������	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�������������������������������
��
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
���������������������������������������������x���������������������������������	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
���������������������������������
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
������������������������������������������������������������������������������������������	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�����������������������������
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�����������������������������������������������������������������	��	�	�	�	�	�	�	�	�	�	�
�	�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�����������������������������
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�����������������������������������������������������������������	�	�	�	�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�������������������������������
��
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
���������������������������������������������������	�	�	�	�
�
�
�
�
�
��
�����������
�
�
�
�
�
������������������������
��
��
��
������������
��
��
������������������������
��
��
��
������������
��
��
��������������&*��_M��L��
��A��D�D��F����_���8�U���U� �U&C�f64::MAX��V��V� �V&0.0�8�U���U� �U&C�f32::MAX��V��V� �V&0.0�8	�\���	�\� 	�\&D��
usize::MAX�	�\�	�\� 	�\&0�8
�\���
�\� 
�\&D��	u128::MAX�
�\�
�\� 
�\&0�8�\���\� �\&D�u64::MAX��\��\� �\&0�8�\˔��\� �\&D˔u32::MAX��\��\� �\&0�8
�\���
�\� 
�\&D��u16::MAX�
�\�
�\� 
�\&0�8�\����\� �\&D��u8::MAX��\��\� �\&0�8�\���\� �\&D�	i128::MAX��\��\� �\&0�8�\ю��\� �\&Dюi64::MAX��\��\� �\&0�8�\����\� �\&D��i32::MAX��\��\� �\&0�8�\����\� �\&D��i16::MAX��\��\� �\&0�8�\����\� �\&D��i8::MAX��\��\� �\&0��"
$@��! ��!%10.��.
n�.��.$110��4
��4"��4%20��� 
��d��g�?�� /�� %0.91893853320467274178�$�7
$@��7 ��7%10.0�D�.
�F�I��C��.%��.%1.844e19���6b

�7�?�7�?�7@�7@$�78@,�7^@,�7��@4�7��@<�7��@D�7&A��6{�
L�63_��6

�,7>10���8�

l�8�|�d�8t_VUU�?l�8l
����Ͽd�8ɨ����?l�9
_�Uſd�9��;J�?l�9ۦx\T˿�d�9~�[B4�?l�:h�y@��d�:�6�S��?��7���L�8'_��8

�,7>10��
�,7>3��
�,7>3��
�,7>2��

�,7>2��

�,7>2��
�,7>2��

�,7>3��
�,7>3��
�,7>257���
3�	��;
@��1��%3.654152885361008796��
�,7>257��4
�,7>257���c
��~)��@��c0��c%7.697117470131050077��c
�,7>257����-8?257��
�λ�)��5��=D�
�λ�)��5��=D$�
��(��4��<BI$�
��(��4��<BI<�
��%��1��݂������{Mr/gnD�
��%��18?|�
���)��5��=DL�.
�	��"�	/��;��CJD�/
�	��"�	/��;��CJ,�
���)��5��=D�
���)��5��=D,�
���)��5��=D��
���)��5��=D,�$
���)��5��=DL�$
���)��5��=Da��������������������������������,���Rng���uniform�<��Alphanumeric�d�����	Bernoulli�L��	BernoulliError�t��
Distribution�d�&Iter�$��Open01�4��
���
OpenClosed01�d�����StandardUniform�|�����Uniform�<��
�J$��	BetaError�L���LD��
BinomialError�l���P4��CauchyError�\���RT��ChiSquaredError�|���\L��	DirichletError�t��
ExpError�D��
!�`��
"�`$��
#�`�
#FisherFError�d��
%�b<��
&FrechetError�d��
(�d<��
)
GammaError�T��+�f,��,GeoError�D��.�lL��/�m���0�m�0GumbelError�\��2�n4��3
HyperGeoError�l��5�rt��6InverseGaussianError��� �8�u|� �9NormalError�\� �
;�xL�!�
<�4�!�
=�vt�!�>�v�>NormalInverseGaussianError���!�
@�{��!�
AParetoError�\�"�
C�|4�"�
D�~$�"�
F��\�"�G�L�"�HPoissonError�d�#�J�M<�#�KSkewNormalError�|�#�MچT�#�NԉT�$�P�|�$�QӋD�$�RӋ�R��T�$�S���S��D�%�T���T�T�%�U��UWeibullError�d�%�W��<�%�X	ZetaError�L�&�Z��$�&�[	ZipfError�L�&�]Ñ$�&�^͈D�&�_�
T�'`���8����8�l��79https://www.rust-lang.org/logos/rust-logo-128x128-blk.png���;$�8����7%https://www.rust-lang.org/favicon.ico���'$�8�l��7#https://rust-random.github.io/rand/���%�����=: Generating random samples from probability distributions.����� ## Re-exports�����DA This crate is a super-set of the [`rand::distr`] module. See the���DA [`rand::distr`] module documentation for an overview of the core���/, [`Distribution`] trait and implementations.��	���	" The following are re-exported:��	���	96 - The [`Distribution`] trait and [`Iter`] helper type���	OL - The [`StandardUniform`], [`Alphanumeric`], [`Uniform`], [`OpenClosed01`],���
-*   [`Open01`], [`Bernoulli`] distributions���
 - The [`weighted`] module����� ## Distributions�����@= This crate provides the following probability distributions:�����:7 - Related to real-valued quantities that grow linearly��   (e.g. errors, offsets):���FC   - [`Normal`] distribution, and [`StandardNormal`] as a primitive���
#    - [`SkewNormal`] distribution���
   - [`Cauchy`] distribution���
LI - Related to Bernoulli trials (yes/no events, with a given probability):���!   - [`Binomial`] distribution���"   - [`Geometric`] distribution���'$   - [`Hypergeometric`] distribution���HE - Related to positive real-valued quantities that grow exponentially���*'   (e.g. prices, incomes, populations):���"   - [`LogNormal`] distribution���FC - Related to the occurrence of independent events at a given rate:���   - [`Pareto`] distribution���    - [`Poisson`] distribution���A>   - [`Exp`]onential distribution, and [`Exp1`] as a primitive���    - [`Weibull`] distribution���   - [`Gumbel`] distribution���    - [`Frechet`] distribution���   - [`Zeta`] distribution���   - [`Zipf`] distribution���&# - Gamma and derived distributions:���   - [`Gamma`] distribution���#    - [`ChiSquared`] distribution���!   - [`StudentT`] distribution���    - [`FisherF`] distribution��� - Triangular distribution:���   - [`Beta`] distribution���#    - [`Triangular`] distribution���,) - Multivariate probability distributions���"   - [`Dirichlet`] distribution���#    - [`UnitSphere`] distribution���!   - [`UnitBall`] distribution���#    - [`UnitCircle`] distribution���!   - [`UnitDisc`] distribution��� - Misc. distributions���(%   - [`InverseGaussian`] distribution���.+   - [`NormalInverseGaussian`] distribution�a�������������������������������e�f�e��b���[���O���`���G�	��9�
��-&��)���#�
��4�
�����)���
�������
�J������L�������P�������R�������\��	����
����
!�`��
"�`��
#�`��
#����
%�b��
&����
(�d��
)����+�f��,����.�l��/�m��0�m��0���2�n~�3��q�5�rp�6��\�8�u[�9��P�
;�xO�
<�N�
=�vM�>�v]�>��4�
@�{3�
A��(�
C�|'�
D�~&�
F��%�G�$�H���J�M�K���Mچ�Nԉ�P��QӋ�RӋ�R���S���S���T���T��U��U����W����X����Z����[����]Ñ��^͈��_�
�`���������L���������ehLO58'*��������&��,����2~�,�j��,ad,�O��9FI,�0��5'*,���1,�������0,������/,������),������B,�qtfi��,,�H:=��>,�+ �� H,� ���� G,� ���������!b,�!�����",,�"�ru��"*lo`cUX��#/,�#G9<��#9,�#(��#/	̸$���$�̂%��%���%/,�%�ux��&&,�&j[^��&&,�&PAD��&9+.��'��  Weighted (index) sampling�� ���; 8 This module is a superset of [`rand::distr::weighted`].�� ���E B Multiple implementations of weighted index sampling are provided:�� ���P M -   [`WeightedIndex`] (a re-export from [`rand`]) supports fast construction���1 .     and `O(log N)` sampling over `N` weights.���; 8     It also supports updating weights with `O(N)` time.���H E -   [`WeightedAliasIndex`] supports `O(1)` sampling, but due to high���T Q     construction time many samples are required to outperform [`WeightedIndex`].���> ; -   [`WeightedTreeIndex`] supports `O(log N)` sampling and���A >     update/insertion/removal of weights with `O(log N)` time.�D�'b��,���Weight�4���
WeightedIndex�m��
����x��|�O���E������ t� ax�����bc�
SampleUniform�l��be��d�&bf��<��
bgBox���bi���:bj�bj���?bk���[blSum����bmAdd���bo	AddAssign�L��bpDiv����bq	DivAssign�L���brMul���bs	MulAssign�L���btSub���bu	SubAssign�L���bv����bwd�L��6���������"T�{knD�QL�E|�6��K'*����������L����1��NK A distribution using weighted sampling to pick a discretely selected item.�����UR Sampling a [`WeightedAliasIndex<W>`] distribution returns the index of a randomly���RO selected element from the vector used to create the [`WeightedAliasIndex<W>`].���NK The chance of a given element being picked is proportional to the value of���	PM the element. The weights can have any type `W` for which a implementation of���	 [`AliasableWeight`] exists.��	���	 # Performance��
���
IF Given that `n` is the number of items in the vector used to create an���
GD [`WeightedAliasIndex<W>`], it will require `O(n)` amount of memory.���EB More specifically it takes up some constant amount of memory plus���FC the vector used to create it and a [`Vec<u32>`] with capacity `n`.�����NK Time complexity for the creation of a [`WeightedAliasIndex<W>`] is `O(n)`.���NK Sampling is `O(1)`, it makes a call to [`Uniform<u32>::sample`] and a call���
 to [`Uniform<W>::sample`].��
�l�

 # Example��
�<� ```���1. use rand_distr::weighted::WeightedAliasIndex;�̼ use rand::prelude::*;�����&# let choices = vec!['a', 'b', 'c'];���  let weights = vec![2, 1, 1];���96 let dist = WeightedAliasIndex::new(weights).unwrap();��� let mut rng = rand::rng();��� for _ in 0..100 {���TQ     // 50% chance to print 'a', 25% chance to print 'b', 25% chance to print 'c'���74     println!("{}", choices[dist.sample(&mut rng)]);�,� }�����/, let items = [('a', 0), ('b', 3), ('c', 7)];���\Y let dist2 = WeightedAliasIndex::new(items.iter().map(|item| item.1).collect()).unwrap();�������SP     // 0% chance to print 'a', 30% chance to print 'b', 70% chance to print 'c'���85     println!("{}", items[dist2.sample(&mut rng)].0);�,��<������1. [`WeightedAliasIndex<W>`]: WeightedAliasIndex��� [`Vec<u32>`]: Vec���2/ [`Uniform<u32>::sample`]: Distribution::sample���0- [`Uniform<W>::sample`]: Distribution::sample�"�yy������|���"�֢K|a�z{|}/1��<�bxx�����������lf���]v
�B�B�BGlobal�����I����l�bxx�����������lf���]v
��ܧl�bxx�
�
�
���
������^���%��bxx�
�
�
���
������^����.�¨�Ө|������2��)& Creates a new [`WeightedAliasIndex`].�����
 Error cases:���XU -   [`Error::InvalidInput`] when `weights.len()` is zero or greater than `u32::MAX`.���?< -   [`Error::InvalidWeight`] when a weight is not-a-number,���@=     negative or greater than `max = W::MAX / weights.len()`.���KH -   [`Error::InsufficientNonZero`] when the sum of all weights is zero.���?�?��?buf��:�?�	�:$x��Lk�����������������������q�aX�����InvalidInput���
InvalidWeight���InsufficientNonZero���Overflow�\7�`~~
��weights�<���<closure_kind>��<closure_signature>��<upvars>��������$��ױ�������������t�*<�*b�����b��b��b�����]B�����]B�����*<�*b������*\�*b��t�*L�*b��d�+ɴ��������̹+�+bɴ��
��$�+��-"T�-b��ɴ��-�
�$�-idx��-��. D�.b��ɴ��.�
�$�.���.�0L�0b��ɴ��0�
�$�0��1<�1b��ɴ��1�
�$�1��3!|�3b��ɴ��3�
�$�3��3l�3b��ɴ��3�
�$�4��4-L�4b��ɴ��4�
�$�4���4�,�4��CF���¨�CӨ|�C���(���D74�D������������D���Ҽ�D�Ҽ�D
��Ҽ$�Drng��D35��Fr���¨�FӨ|�F�_�T�G�_ɫT�G����_�;=��G4�G��������^�^��^��[�^���[����e�S����������������������q�aXÅÅą��:������G�
��$�G��G��JU���¨�JӨ|�J�ɫ,�K�����+-��K,�K��������K�
��$�K��O���M+( Weight bound for [`WeightedAliasIndex`]��N���NLI Currently no guarantees on the correctness of [`WeightedAliasIndex`] are���N30 given for custom implementations of this trait.������,�O���$�O���l�O�����T�O�������O�������l�O�����L�O�������P�������l�P������L�P�������P�������l�P������L�P��������P��������l�P������L�P�������Q���e��\��S��F��9��)������������������������������������������������������|��l��^��P��?��1��#�����������������|�Q��Q+( Maximum number representable by `Self`.��Q������R��Q&# Element of `Self` equivalent to 0.�$�R������S.��RIF Produce an instance of `Self` from a `u32` value, or return `None` if���RKH out of range. Loss of precision (where `Self` is a floating point type)���S is acceptable.���S����������������;t�������
����N�S��T��T&# Sums all values in slice `values`.��T��
������T�
����4�T��T"��U�U�X�U�U,�U8��U&�U8�,�U*�U�U�X8$�U8�|�U8
�U,�U8��U�U�W 8,�U8��U&�U8$�U�U,�U8��U'�U8��V%�V8,�V8�$�V&�V8$�V�V70.0��V%�V8�V8���V�V�V8�N�V&�V8��V(�V8�4�V�V8$�V�V�V�W8�$�V�V�W8�N�V8�V,�W8��W8�W8��W�W�W8�4�W&�W�W�W�W8$�W(�W8$�W�W�W8�d�W�W�W8�4�W%�X��Y6d�Yb��
�������Y�����Y���|�Y
����4�Y%'��[ ��[�[�_�[�[,�[8��[&�[8�,�[*�[�[�^8$�[8�|�[8
�[,�[8��[�[�^8,�\8��\&�\8$�\�\,�\8��\'�\8��\%�\8,�\8�$�\&�\8$�\�\7��\%�\8�\8���\�\�\8�N�\&�\8��\(�\8�4�\�\8$�\�\�\�^8�]8n_converted�\�]�]8�N�]8�]8$�]%�]8�]8��\�]�]8$�]'�]8�$�]�]8��\�]8�]8��]�]8�N�]�]�^8�$�^�^�^8��\�^8$�^�^�^8�$�^%�^�� l� a�ӔL������,�����ː!$������d�&�����?��SampleBorrow�d����ޑl������������ô����$�$���|�}��3ceQSL�C��h���¨���,����L����T���l�����d���4����������������!u��@= Creates a new [`WeightedTreeIndex`] from a slice of weights.���������KH -   [`Error::InvalidWeight`] when a weight is not-a-number or negative.��� B? -   [`Error::Overflow`] when the sum of all weights overflows.��!���������������������q�aX��������������!�H��d�!����H�|�!
������<�!EG�"�ױ���������������$�%�ױ����������������&��&30 Returns `true` if the tree contains no weights.�D�&������'�
��$�'��'��'" Returns the number of weights.��'������'�
��$�'��)��($! Returns `true` if we can sample.��(���(JG This is the case if the total weight of the tree is greater than zero.�D�)������)�
��$�)��*$��*  Gets the weight at an index.��+�������+�
��$�+�,�+��-"��-GD Removes the last weight and returns it, or [`None`] if it is empty.��-��������������������;t������-�
��$�-D�.�ױ����������������16��0$! Appends a new weight at the end.��0���0����0K����1B��$�1�������������������������q�aX����1�
��$�1weight�4�1��8J��6#  Updates the weight at an index.��7���7����7K����7B��4�8���������8�
��$�8�,�8��4�8��B%D�B��������B�
��$�B�,�B��Ch���¨�C��,�C��L�C��T�C��l�C��d�D��4�D���;=��FN��DEB Samples a randomly selected index from the weighted distribution.��E���EKH Returns an error if there are no elements or all weights are zero. This���EDA is unlike [`Distribution::sample`], which panics in those cases.�T�F������Ҽ��������������������q�aX�������F����F���F
��Ҽ$�F���F)+��R���PE���P���PZW Caution: This method panics if there are no elements or all weights are zero. However,���Qa^ it is guaranteed that this method will not panic if a call to [`WeightedTreeIndex::is_valid`]���R returns `true`.����¨�R��,�R��L�R��T�R��l�R��d�R��4�R���(�BD��S7P|�S4�S�������Ҽ�����S����S���S
��Ҽ$�S���S)+�� t� l� D�7$�7�������d�&����4����
�����
���[��Float�,�������������{}L�R��>L�.������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����@���������,�&��������~��|����PR��7��<9 Construct an object representing the `Beta(alpha, beta)`��� distribution.������������������������q�aX������
���G,��$���*T������*��,�*��|�*���(�"$��*34�*������Ҽ������+����+���+
��Ҽ$�+���+)+d�7D�7����������d�&����<��
���D�������[����,��������������tv��dL�T��DL�4ܳ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ��l������5��JG Construct a new `Binomial` with the given shape parameters `n` (number���0- of trials) and `p` (probability of success).����������������������q�aX������
��N��O���!t�!��*T�*�
�x��*��+G$�+����������+����+���+
��� $�+flipped�<�+���+=?��.T�.���2G$�2����������2���2���2
��� $�2��<�2���2/1�4��4���84�8�
��J�9ԣTD�T�
��J�T��[#���(���[54�\������������\����\���\
��$�\���\%'T�74�7����d�&����|������������[����,����
FloatConst�T������������&����L�n��_aDFL�6ܔ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����X��������,���T�&������R�ު�k��|����XZ��;��<9 Construct a new `Cauchy` with the given shape parameters���<9 `median` the peak location and `scale` the scale factor.������������������������q�aX������
���Q4��9,���l��������,���T�Џ|����(�*,��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+|�7\�7�����d�&���`$��
��#�`�
��#�f,����,��4����
�����
�vt����>�v���>���[����,�����������Tl�����T����Tc����Tc�������:\_KN!$��L�����L��ܵ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� �������������,�&���|�&���|���|����AC��0��A> Create a new chi-squared distribution with degrees-of-freedom�D� `k`.�����������������������q�aX������
���l������������,��|���|���|����(�24��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+l�7L�7�	�
�	�	�	�	�	�J$������d�&���`$��
��#�`�
��#�f,����,��4����
�����
�vt����>�v���>���[����,����NumCast�<�������������������:��������?����@��y|hk>A+.L��������L����"T����D�f��
����������
�t�
��,�
�|�
��|���|����9;8�
��
R�
�����������������������q�aX������
����G,�
��ױ�����������������ױ������������?�?��?���:�?�	�:$x��Lk������������������ܢt���,��|���|���|����(�:<?���84�������������������������
�����$����79������������ܢt���,��|���|���|����358���P������������������������q�aX������
����G,��%�ױ�����������������'����������'ܢt�'��,�'�|�(��|�(��|�(���(�:<?�'��(84�(���������������(�Ш�(��(
�����$�(���(/1��?����_���@8�@��������^�^��^��[�^���[����e�S������@�
�$�@��@��F ����G����������Gܢt�G��,�G�|�G��|�H��|�H���358�G��J;��HGD Construct a new `Dirichlet` with the given alpha parameter `alpha`.��I���ILI Requires `alpha.len() >= 2`, and each value in `alpha` must be positive,���I finite and not subnormal.��J����������������������q�aX������
����G,�J$�N�ױ�������������Q�ױ����������������S�ױ�����������������T����������Tܢt�T��,�U�|�U��|�U��|�U���(�:<?�T��U84�U���������������V�Ш�U��U
�����$�V���V/1|�7\�7�
�
�
�
�>D�����@|������d�&�����[����,���������������&vxdfL�U��EL�5��
���(���
54�
�������������������
��$����%'�����(���54��������������������
��$����%'����
������:L���������������
�����_u��(*ܷ!����_���!8�!��������^�^��^��[�^���[����e�S������!�
�$�!��!��# ����#D������#��,�#��,�$��|�$���#%��'.��$85 Construct a new `Exp` with the given shape parameter�l�$
 `lambda`.��$�l�%
 # Remarks��%���%:7 For custom types `N` implementing the [`Float`] trait,���%HE the case `lambda = 0` is handled as follows: each sample corresponds���&EB to a sample from an `Exp1` multiplied by `1 / 0`. Primitive types���&-* yield infinity, since `1 / 0 = infinity`.��'���������������������q�aX������
���!4�'��)Q������)��,�)��|�)���(�"$��)34�)������Ҽ������*����)���)
��Ҽ$�*���*)+d�8D�8�
�
�RT�	�����d�	&���`$�	�
��#�`�
��#��4�	���
�����
�vt�	���>�v���>��	�[����,�	������	�����?	��������L�	]��	ML�	=ܶ	����_���8	�	��������^�^��^��[�^���[����e�S������	�
�$�	��	�� 	�����	������	��,�	�|�	��|�	��|�	���+-��3	��B	? Create a new `FisherF` distribution, with the given parameter.��	����������������������q�aX������
���O�	�N�	���	������	��,�	�|�	��|�	��|�	���(�24��3	4�	������Ҽ������	����	���	
��Ҽ$�	���	)+\�8<�8�
�
��d�
&����d�
����������
�[����,�
������
�����#
��xzL�
O��
?L�
/��
����_���8
�
��������^�^��^��[�^���[����e�S������
�
�$�
��
�� 
����I
������
��,�
&�����-�%���Vi�|�
���HJ��H
��W
T Construct a new `Frechet` distribution with given `location`, `scale`, and `shape`.��
�����������������������q�aX������
���9D�
�9,�
�9,�
��]
������
��,�
��|�
���(�"$��3
4�
������Ҽ������
����
���

��Ҽ$�
���
)+L�8,�8�������d�&���`��
��"�`$��
��#�`�
��#��4����
�����
�vt����>�v���>���[����,�����������h�����h#�����i�����i������i������iӃ���|���8��uxcf8;
L�猚�L��������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����&�������&��,�&�|�'��|�'��|�'���+-��(9��'>; Construct an object representing the `Gamma(shape, scale)`���(���(����������������������q�aX������
���9,�(�9,�(�+�ױ����������������,p������,��,�-�|�-��|�-���#%��-4<�-�������
���9,�-�9,�.��/p������/��,�/�|�0��|�0���#%��04<�0�������
���9,�0�9,�0��2�������2��,�2�|�3��|�3��|�3���(�24��334�3������Ҽ������3����3���3
��Ҽ$�3���3)+��5�������5��,�5�|�6��|�6���(�*,��634�6������Ҽ������6����6���6
��Ҽ$�6���6)+��7�������7��,�8�|�8��|�8���(�*,��834�8������Ҽ������9����8���8
��Ҽ$�9���9)+l�8L�8������d;&���S�[����,�����������4VLME�u5L�%ܛ
����_���
8�
��������^�^��^��[�^���[����e�S������
�
�$�
��
�� ��t������)��B? Construct a new `Geometric` with the given shape parameter `p`���+( (probability of success on each trial).����������������������q�aX������
��O���$���(���54��������������������
��$����%'��,,���(���-54�-������������-����-���-
��$�-���-%'T�84�8����d�
&����d�
����������
�[����,�
������
�����#
��xzL�
O��
?L�
/ܔ
����_���8
�
��������^�^��^��[�^���[����e�S������
�
�$�
��
�� 
����H
������
��,�
��|�
�����=
��L
I Construct a new `Gumbel` distribution with given `location` and `scale`.��
����������������������q�aX������
���9D�
�9,�
��\
������
��,�
��|�
���(�"$��3
4�
������Ҽ������
����
���

��Ҽ$�
���
)+��8t�8��������dK&���c�[����,������<��
���������DlL][��L�<L�,������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����\��"���
�	numerator�L�denominator�\��� T� ��� !|� �
�v�� ��$�����&���$?< Constructs a new `Hypergeometric` with the shape parameters���$  `N = total_population_size`,���%" `K = population_with_feature`,���% `n = sample_size`.��&��������������������q�aX������
�total_population_size���&population_with_feature���&sample_size�\�'��7l�7���N)���(���O54�O������������P����O���O
��$�P���P%'t�P��8��8����dA&���vtO���>�v���>��|_���������{�[����,�����������96����y{LuP��AL�1܌����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����y��������,��|�Џ|����#%��B��JG Construct a new `InverseGaussian` distribution with the given mean and�T� shape.������������������������q�aX������
���2$��9,������������,��|�Џ|����(�*,��H4�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+T�84�8�
�
�
���>D�����@|������d�&����4����
�����
���[����,���������������.������L�Y��IL�9��)���(���54�������������
����
���

��$�
���
%'��)���(���54��������������������
��$����%'����
������9L���������������
�����u��')��(����_���(8�)��������^�^��^��[�^���[����e�S������)�
�$�)��)��+ ����+J������+��,�+�|�,�������')��-;��,/, Construct, from mean and standard deviation��,�|�, Parameters:��-���-! -   mean (`μ`, unrestricted)���-1. -   standard deviation (`σ`, must be finite)��-����������������������q�aX������
���2$�-�2<�.��1?��/52 Construct, from mean and coefficient of variation��/�|�/���0���0!����063 -   coefficient of variation (`cv = abs(σ / μ)`)�d�1������
���2$�1cv��1��6)��2 Sample from a z-score��3���3FC This may be useful for generating correlated samples `x1` and `x2`���31. from two different distributions, as follows.�<�4�ܰ4 # use rand::prelude::*;���4/, # use rand_distr::{Normal, StandardNormal};��5����5,) let z = StandardNormal.sample(&mut rng);���5;8 let x1 = Normal::new(0.0, 1.0).unwrap().from_zscore(z);���6<9 let x2 = Normal::new(2.0, -3.0).unwrap().from_zscore(z);�<�6�\�6��������7�
��$�7zscore�4�7��8��70- Returns the mean (`μ`) of the distribution.�$�8�������8�
��$�8ԃ9��8>; Returns the standard deviation (`σ`) of the distribution.�<�9�������9�
��$�9��9^������9��,�9�|�:���(�"$��:34�:������Ҽ������:����:���:
��Ҽ$�:���:)+��CM������C��,�D�|�D�����!#��G:��D;8 Construct, from (log-space) mean and standard deviation��D���DHE Parameters are the "standard" log-space measures (these are the mean���E85 and standard deviation of the logarithm of samples):��F���FLI -   `mu` (`μ`, unrestricted) is the mean of the underlying distribution���FGD -   `sigma` (`σ`, must be finite) is the standard deviation of the���G&#     underlying Normal distribution��G����������������������q�aX������
��mu��Gsigma�,�G��LB��HDA Construct, from (linear-space) mean and coefficient of variation��I���I)& Parameters are linear-space measures:��I���I>; -   mean (`μ > 0`) is the (real) mean of the distribution���JLI -   coefficient of variation (`cv = σ / μ`, requiring `cv ≥ 0`) is a���K*'     standardized measure of dispersion��K���KMJ As a special exception, `μ = 0, cv = 0` is allowed (samples are `-inf`).�d�L��Ҧ��
���2$�L���L��X)̥T���T���TFۘ��U1��<�U���U���U2/ # use rand_distr::{LogNormal, StandardNormal};���V����V,ך��WGD let x1 = LogNormal::from_mean_cv(3.0, 1.0).unwrap().from_zscore(z);���WGD let x2 = LogNormal::from_mean_cv(2.0, 4.0).unwrap().from_zscore(z);�<�X�\�X��������X�
��$�X�4�X��Ya������Y��,�Y�|�Y���(�"$��Z34�Z������Ҽ������Z����Z���Z
��Ҽ$�Z���Z)+��8��9�
�
��d&���u|���9�vt+���>�v���>��|;���������W�[����,l�����}����G������{}LQR�`BLw2������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ������������,��|�Џ|����#%��H��b_ Construct a new `NormalInverseGaussian` distribution with the given alpha (tail heaviness) and���  beta (asymmetry) parameters.������������������������q�aX������
���G,��$������������,��|�Џ|����(�*,��H4�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+T�94�9�
�
��d�&����d������������[����,������������#��xzL�O��?L�/��
����_���
8�
��������^�^��^��[�^���[����e�S������
�
�$�
��
�� ����H��������,���|������:��GD Construct a new Pareto distribution with given `scale` and `shape`.�����LI In the literature, `scale` is commonly written as x<sub>m</sub> or k and���#  `shape` is often written as α.������������������������q�aX������
���9,��9,���\��������,���|����(�"$��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+D�9$�9�
���J$������d�&���`$��
��#�`�
��#��4����
�����
�vt����>�v���>���[����,������������9��������L�]��ML�=������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$�����$�������������,��|���|���|����+-��,��;8 Construct a PERT distribution with defined `min`, `max`���l�Ӟ��<���� use rand_distr::Pert;���(% let pert_dist = Pert::new(0.0, 10.0)�Ġ     .with_shape(3.5)���     .with_mean(3.0)���     .unwrap();���)& # let _unused: Pert<f64> = pert_dist;�<���������
���~���������������,��|���|���|������13��7�� Set the shape parameter�����)& If not specified, this defaults to 4.�T��������
��$��9,���=�� Specify the mean�L������������������������q�aX������
��$��2$���=�� Specify the mode�L��������
��$���$��$�ױ����������������$�������$��,�%�|�%��|�%��|�%���(�24��&34�&������Ҽ������&����&���&
��Ҽ$�&���&)+��9<�9��������d�&���`$��
��#�`�
��#�4��
��=�vt����>�v���>��|������������[����,����֋T������������D	������L�u��fhTVL�F������_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ������������,������$������
���!4���.��������,���T������$������
���!4���$Y������$��,�$��T�$Џ|�%����&(��&2��%<9 Construct a new `Poisson` with the given shape parameter�l�%���&���&A> The maximum allowed lambda is [MAX_LAMBDA](Self::MAX_LAMBDA).��&���������������������q�aX������
���!4�&��.��++( The maximum supported value of `lambda`��,���,%" This value was selected such that���,52 `MAX_LAMBDA + 1e6 * sqrt(MAX_LAMBDA) < 2^64 - 1`,���,FC thus ensuring that the probability of sampling a value larger than���-$! `u64::MAX` is less than 1e-1000.��-���-#  Applying this limit also solves���.=: [#1312](https://github.com/rust-random/rand/issues/1312).�T�.����/q������/��,�/��T�/Џ|�/���(�*,��034�0������Ҽ������0����0���0
��Ҽ$�0���0)+��2�������2��,�2��T�2Џ|�3�|�3��|�3���(�:<��334�3������Ҽ������3����3���3
��Ҽ$�3���4)+4�6�ױ����������Ҽ���������6$�6�����7�8����L�?�ױ����������Ҽ������N�������N��,�N��T�NЏ|�N�|�O��|�O���(�:<��O34�O������Ҽ������O����O���O
��Ҽ$�O���O)+|�9\�9����d�&���vt����>�v���>���[����,������������%��wyL�O��?L�/܈����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����N��������,��|�������$&��K��.+ Construct, from location, scale and shape.���|������� -   location (unrestricted)���30 -   scale (must be finite and larger than zero)��� -   shape (must be finite)�������������������������q�aX������
���9D��9,��9,�ܿ��-* Returns the location of the distribution.�D���������
��$�ĭ ��*' Returns the scale of the distribution.�,� ������� �
��$� ĕ!�� *' Returns the shape of the distribution.�,�!�������!�
��$�!��!b������!��,�"�|�"���(�"$��"34�"������Ҽ������"����"���"
��Ҽ$�"���")+\�#�ױ����������Ҽ�����l�9L�9��RT������|������d�&���`$��
��#�`�
��#��4����
�����
�vt����>�v���>��,������������$	����3������y{��PL�@�����������,��|���|���|����+-��9��63 Create a new Student t-distribution with `ν` (nu)��� degrees of freedom.�����������������������q�aX������
��nu�������������,��|���|���|����(�24��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+t�9T�9����d�&����|������������[����,������������&��xzL�O��?L�/��%����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$�����*����O��������,�Џ|������M��LI Set up the Triangular distribution with defined `min`, `max` and `mode`.�������������������������q�aX������
���~������$���c��������,�Џ|����(�"$��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+l�9L�9��ޑl������d�&����<��
����,������������6��xdfPR��?L�/��
@������
��,�
��l�
���(�*,ڠ��84�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+,�|�:\�:��ޑl������d�&����<��
����,������������6��xdfPR��?L�/��B��������,���l����(�"$~���
84�
������Ҽʂ�����
����
���

��Ҽ$�
���
)+Сl�:L�:��ޑl������d�&����<��
����,������������6��xdfPR��?L�/��
@������
��,�
��l�
��(�"$"���84������Ҽʂ������������
��Ҽ$����)+t�|�:\�:��ޑl������d�&����<��
����,������������6��xdfPR��?L�/��B��������,���l�
���(�"$Ƣ��
84�
������Ҽ������
����
���

��Ҽ$�
���
)+�L�:,�:��@|�!�����,�!���	IntoFloat�L�!U�����!�����!_��!O��%!8L�!)��	�!D�	!������>�?���>��?�����
!���	!��ϓ�
!��ԓ�
!���
!�ϓ��!ϓՔ��!��ԓ����!�ԓ����!
��ϓԓ���
!	symmetric�L�
!x_tab�,�
!f_tab�,�
!�'�!�'L�!������\�:<�:����d�&����d������������[����,������������#��xzL�O��?L�/ܗ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����I��������,���|������;��JG Construct a new `Weibull` distribution with given `scale` and `shape`.������������������������q�aX������
���9,��9,���]��������,���|����(�"$��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+D�:$�:����d�&����|������������[����,������d�����������������&����L�{��k�� ��`68ܭ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����l��������,�Џ|���|����#%��*��A> Construct a new `Zeta` distribution with given `s` parameter.�����������������������q�aX������
���������������,�Џ|���|����(�*,��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+��:|�:���������D���j�̳T�ćcL�cD�:$�:����d�&����|������������[����,������������&��xzL�O��?L�/ܿ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����I��������,�Џ|����� ��0��IF Construct a new `Zipf` distribution for a set with `n` elements and a���  frequency rank exponent `s`.�����@= The parameter `n` is typically integral, however we use type���KH <pre><code>F: [Float]</code></pre> in order to permit very large values���@= and since our implementation requires a floating-point type.������������������������q�aX������
���N����<�����������
��$��O���]��������,�Џ|����(�"$�� 34� ������Ҽ������ ���� ��� 
��Ҽ$� ��� )+��U����������x�U�U����V �V����V-��V����������������;t�����
��N�V��W�W��
��W�
��0�W��U����������x�U�U����V �V����V-��V����������������;t�����
��N�V��W�W��
��W�
��0�W�	�[�������x	�\	�\���	�\ 	�\���	�\-�	�\����������������;t�����
��N	�\�
�[�������x
�\
�\���
�\ 
�\���
�\-�
�\����������������;t�����
��N
�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\�
�[	�������x
�\
�\���
�\ 
�\���
�\-�
�\����������������;t�����
��N
�\��[
�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[
�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��[�������x�\�\����\ �\����\-��\����������������;t�����
��N�\��n��N������TQ Sampling a [`WeightedTreeIndex<W>`] distribution returns the index of a randomly���QN selected element from the vector used to create the [`WeightedTreeIndex<W>`].���N����QN the element. The weights can have any type `W` for which an implementation of���	 [`Weight`] exists.��	���	 # Key differences��	���	RO The main distinction between [`WeightedTreeIndex<W>`] and [`WeightedIndex<W>`]���
PM lies in the internal representation of weights. In [`WeightedTreeIndex<W>`],���
]Z weights are structured as a tree, which is optimized for frequent updates of the weights.�����#  # Caution: Floating point types�����[X When utilizing [`WeightedTreeIndex<W>`] with floating point types (such as f32 or f64),���b_ exercise caution due to the inherent nature of floating point arithmetic. Floating point types���
`] are susceptible to numerical rounding errors. Since operations on floating point weights are���^[ repeated numerous times, rounding errors can accumulate, potentially leading to noticeable���*' deviations from the expected behavior.�����@= Ideally, use fixed point or integer types whenever possible.�����������HE A [`WeightedTreeIndex<W>`] with `n` elements requires `O(n)` memory.�����IF Time complexity for the operations of a [`WeightedTreeIndex<W>`] are:���\Y * Constructing: Building the initial tree from an iterator of weights takes `O(n)` time.���VS * Sampling: Choosing an index (traversing down the tree) requires `O(log n)` time.���[X * Weight Update: Modifying a weight (traversing up the tree), requires `O(log n)` time.���he * Weight Addition (Pushing): Adding a new weight (traversing up the tree), requires `O(log n)` time.���eb * Weight Removal (Popping): Removing a weight (traversing up the tree), requires `O(log n)` time.���l�Ӟ��<����0- use rand_distr::weighted::WeightedTreeIndex;�̹������&��� let weights = vec![2, 0];���=: let mut dist = WeightedTreeIndex::new(&weights).unwrap();��� dist.push(1).unwrap();��� dist.update(1, 1).unwrap();������ let mut samples = [0; 3];�������Tơ��&#     let i = dist.sample(&mut rng);���     samples[i] += 1;�,����VS println!("Results: {:?}", choices.iter().zip(samples.iter()).collect::<Vec<_>>());�<������/, [`WeightedTreeIndex<W>`]: WeightedTreeIndex���.+ [`WeightedIndex<W>`]: super::WeightedIndex������¨���,���L���T���l���d���4���	�1���4�MO��L������(�g���¨���,�������������������������np���������
��,�8�h���¨^��5��k��j��i��h��g��f������������
��(�i���¨��-����������������_�UXwy��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
��,��%H�j���¨;��:��9��8��7��6��5��lofjj���¨������������������������������������������
��L��B��l�������λ���>�O̳�����������������HJ�����
�����������,������5�5����
�λ5�5����������,������(�k�����e�λ5�������UW���������
�λ,� �l������λ5��#&(�m�����X�_λ5����_�x{UW��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�λ,��H�n�����^��eh<@n�������λλr��������������������
�λL���d��	�������	��OH�_*�����!#D�	,�	���λ<�	$�	���λD�	,�	���λ( �o��������,�������JL������� ��
�λ,� !�p�����F��-��SV("�q��������-����_���MO��������^�^��^��[�^���[����e�S�����"��
�λ,���H#�r����������<@r��������f������������������#��
�λL���d�
�
�������
����Q���P����#%D�
,�
���λ<�
$�
���λL�
4�
���λL�4����λ($�	s��������,�������JL�������$�	�
�λ,�	 %�	t�����d��-��qt(&�	u��������-����_���MO��������^�^��^��[�^���[����e�S�����&�	�
�λ,�	��H'�
v����������<@v��������f������������������'�
�
�λL�
���\Y The [Beta distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution) `Beta(α, β)`.�����B? The Beta distribution is a continuous probability distribution���GD defined on the interval `[0, 1]`. It is the conjugate prior for the���
DA parameter `p` of the [`Binomial`][crate::Binomial] distribution.��
���
JG It has two shape parameters `α` (alpha) and `β` (beta) which control���OL the shape of the distribution. Both `a` and `β` must be greater than zero.���1. The distribution is symmetric when `α = β`.���T� # Plot�����B? The plot shows the Beta distribution with various combinations��� of `α` and `β`.�����c` ![Beta distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/beta.svg)���l�Ӟ��<����)& use rand_distr::{Distribution, Beta};�����,) let beta = Beta::new(2.0, 5.0).unwrap();���*' let v = beta.sample(&mut rand::rng());���85 println!("{} is from a Beta(2, 5) distribution", v);�<��$���������,���|����ǤZQ�����35$������$��������|����ܷL��������F������F���>�O̳��((�w�����!��5��.��-�����ORce�������(��
��,� )�x��������5����������(*�y�����0�_�5��=��<����_�^ace��������^�^��^��[�^���[����e�S�����*��
��,��H+�z�����D��C��B��Y\JNz����������������������������������+��
��L��t���+( Error type returned from [`Beta::new`].�,���u���?�������l�Ԅ `alpha <= 0` or `nan`.�(����<>����d�̶ `beta <= 0` or `nan`.�'����;=����(,�{�����"$�������,��
�,� -�|��(.�}����_�"$��������^�^��^��[�^���[����e�S�����.��
�,���H/�~��~�����68���������/��
�L���0������"�)+.08�:>@�����0��
������fc The [binomial distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution) `Binomial(n, p)`.�����DA The binomial distribution is a discrete probability distribution���B? which describes the probability of seeing `k` successes in `n`���B? independent trials, each of which has success probability `p`.����� # Density function�����96 `f(k) = n!/(k! (n-k)!) p^k (1-p)^(n-k)` for `k >= 0`.���T�������C@ The following plot of the binomial distribution illustrates the���FC probability of `k` successes out of `n = 10` trials with `p = 0.2`���	$! and `p = 0.6` for `0 <= k <= n`.��	���	kh ![Binomial distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/binomial.svg)��
�l�
Ӟ�
�<�
���
-* use rand_distr::{Binomial, Distribution};��
���
.+ let bin = Binomial::new(20, 0.3).unwrap();���)& let v = bin.sample(&mut rand::rng());���63 println!("{} is from a binomial distribution", v);�<��D�
��[:�֝Ji�t�
4�
�����(1�������#%�������1��
�,� 2����(3������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����3��
�,���H4����������8:���������4��
�L���\�4����d^⿘ub����������������������������������������
��������������$������$����ަަ���
�ަަ���������$������$����5�5����
�5�5������������ ������������
����������������(5�
������#%�������5�
�
�,�
 6�
���(7�
�����_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����7�
�
�,�
��H8�
���������8:���������8�
�
�L�
��\�$�����$���1Q�����4�����4�����4�����4�����(9�������#%�������9��
�,� :����(;������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����;��
�,���H<����������8:���������<��
�L���\�$�����N��U�{�����4�����4�����4�����<�����(=�������#%�������=��
�,� >����(?������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����?��
�,���H@����������8:���������@��
�L���t���/, Error type returned from [`Binomial::new`].�3��,����&y?��D����������� `p < 0` or `nan`.�#����79������d�	 `p > 1`.�����.0����(A�������#%�������A��
�,� B����(C������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����C��
�,���HD����������8:���������D��
�L���E�������#�*,/18�;?A�����E��
������da The [Cauchy distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution) `Cauchy(x₀, γ)`.�����IF The Cauchy distribution is a continuous probability distribution with���0- parameters `x₀` (median) and `γ` (scale).���A> It describes the distribution of the ratio of two independent���LI normally distributed random variables with means `x₀` and scales `γ`.���GD In other words, if `X` and `Y` are independent normally distributed���JG random variables with means `x₀` and scales `γ`, respectively, then���.+ `X / Y` is `Cauchy(x₀, γ)` distributed.�����ǚ�	���	63 `f(x) = 1 / (π * γ * (1 + ((x - x₀) / γ)²))`��	�T�	���	���	XU The plot illustrates the Cauchy distribution with various values of `x₀` and `γ`.���
RO Note how the median parameter `x₀` shifts the distribution along the x-axis,���A> and how the scale `γ` changes the density around the median.�����VS The standard Cauchy distribution is the special case with `x₀ = 0` and `γ = 1`,���b_ which corresponds to the ratio of two [`StandardNormal`](crate::StandardNormal) distributions.��
���
gd ![Cauchy distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/cauchy.svg)��
�l�
Ӟ��<����+( use rand_distr::{Cauchy, Distribution};�����-* let cau = Cauchy::new(2.0, 5.0).unwrap();���)& let v = cau.sample(&mut rand::rng());���:7 println!("{} is from a Cauchy(2, 5) distribution", v);�<����\� # Notes�����MJ Note that at least for `f32`, results are not fully portable due to minor���DA differences in the target system's *tan* implementation, `tanf`.�4���������,���T�Џ|���(Gk�=���79L�4�����D�,�����(J����������-������Џ��������]_�������J��
��,� K�������Tƌ.��Y��XЏW��vy(L����������.������Џ�����_���ce��������^�^��^��[�^���[����e�S�����L��
��,��HM��������������Џ�����RV��������}����Џ�����<?�����������M��
��L��t���-* Error type returned from [`Cauchy::new`].� ,���p���nLR���l��� `scale <= 0` or `nan`.� (����<>����(N�������#%�������N��
�,� O����(P������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����P��
�,���HQ����������8:���������Q��
�L���R�������#�*,/18�;?A�����R��
������eb The [chi-squared distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_distribution) `χ²(k)`.�����<9 The chi-squared distribution is a continuous probability���;8 distribution with parameter `k > 0` degrees of freedom.�����EB For `k > 0` integral, this distribution is the sum of the squares���B? of `k` independent standard normal random variables. For other���2/ `k`, this uses the equivalent characterisation��� `χ²(k) = Gamma(k/2, 2)`.���T�������DA The plot shows the chi-squared distribution with various degrees�|�	 of freedom.��	���	qn ![Chi-squared distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/chi_squared.svg)��
�l�
Ӟ�
�<�
���
/, use rand_distr::{ChiSquared, Distribution};��
���
-* let chi = ChiSquared::new(11.0).unwrap();���)& let v = chi.sample(&mut rand::rng());���52 println!("{} is from a χ²(11) distribution", v)�<��!T�
������
��,�
�|�
��|�
��|�
���q]�����=?��$������(S����������-������������������ce�������S��
��,� T�������Dƌ.��I�H��G��F��mp(U����������.���������������_���jl��������^�^��^��[�^���[����e�S�����U��
��,��HV�����������������������Y]���������������������HK�����������V��
��L��(t���]Z Error type returned from [`ChiSquared::new`] and [`StudentT::new`](crate::StudentT::new).�",����
�3����\�� `0.5 * k <= 0` or `nan`.�"*����>@����(W�������#%�������W��
�,� X����(Y������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����Y��
�,���HZ����������8:���������Z��
�L���[�������#�*,/18�;?A�����[��
����#t����������,��|���|���|�����>W�!�?�����������[]x�#}�����������������#�����
���������������D������(\�������L��.��Q�P��O��N�������jl�������\��
��,� ]�������
ƌ.�����
����36(^�������i��.��n�m��l��k����_���jl��������^�^��^��[�^���[����e�S�����^��
��,��H_�����������������������Y]���	�	��������������������	��	�����������	_��	
�	�L��(��,$�����	��	�	�	���ܢt���,��|���|���|������[���	EGJ���D���	�	���(`����	��	�	�	���ܢp`���D��������������	��	��?����������	`��	
�	��,�(a����	��	�	�	���ܢpa���E��������������	�_�	��E�����������^�^��^��[�^���[����e�S�����	a��	
�	��,��=Hb����	��	�	�	���ܢpb����������������4�w{���	��	�	�	��@ܢt�����C�B��A��@���	��	z}�7�����������	b��	
�	��L��h��%�������]"VU�G�	�	�	�	�	�	|�	%��	�	����	�	����	%��	�	����	�	��(c�����	��	#%�������	c��	
�	,� d����(e�����	�_�	#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����	e��	
�	,���Hf��������	��	8:���������	f��	
�	L���g�����	��	#�*,/18�;?A�����	g��	
�	���+&�����	��	�	�	���ܢt���,��|���|���|�����8�g���	EGJ�ġD���	�	�����������lf���]v
���(h����	��	�	�	���ܢph���D�������������	��	&)A����������	h��	
�	��,�(i����	��	�	�	���ܢpi���E��������������	�_�	E�����������^�^��^��[�^���[����e�S�����	i��	
�	��,��=Hj����	��	�	�	��ܢpj����
��	����7:4�w{���	��	�	�	��ܢt����������������	��	���v�����������	j��	
�	��L��hܣ'�������X+k�&�	�	�	l�'��	�	����	�	��(k�����	��	#%�������	k��	
�	,� l����(m�����	�_�	#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����	m��	
�	,���Hn��������	��	8:���������	n��	
�	L���o�����	��	#�*,/18�;?A�����	o��	
�	���,%)l�,���	��	�	�	���,ܢt�,��,�,�|�-��|�-��|�-����8$œK�	�	�	�	�	�	�����	�	����pru�,P�)P���	�	
�	��P�P�������	�	��Ķ.��	�	����)����	�	
�	������������	�	����/��	�	��(q�+���	��	�	�	���ܢpq�,��E��������������	��	��E����������	q�+�	
�	��,�+(r�+���	��	�	�	���ܢpr�,��E��������������	�_�	��Ed����������^�^��^��[�^���[����e�S�����	r�+�	
�	��,�+�=Hs�,���	��	�	�	���ܢps�,�������������4�w{���	��	�	�	��Iܢt�����L�K��J��I���	��	��������������	s�,�	
�	��L�,�h��9'��/}z The [Dirichlet distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_distribution) `Dirichlet(α₁, α₂, ..., αₖ)`.��0���0EB The Dirichlet distribution is a family of continuous multivariate���1C@ probability distributions parameterized by a vector of positive���1RO real numbers `α₁, α₂, ..., αₖ`, where `k` is the number of dimensions���2OL of the distribution. The distribution is supported on the `k-1`-dimensional���2OL simplex, which is the set of points `x = [x₁, x₂, ..., xₖ]` such that���3*' `0 ≤ xᵢ ≤ 1` and `∑ xᵢ = 1`.���3RO It is a multivariate generalization of the [`Beta`](crate::Beta) distribution.���4=: The distribution is symmetric when all `αᵢ` are equal.��5�T�5���5���5JG The following plot illustrates the 2-dimensional simplices for various���5*' 3-dimensional Dirichlet distributions.��6���6mj ![Dirichlet distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/dirichlet.png)��7�l�7Ӟ�7�<�7�̣7����7 use rand_distr::Dirichlet;��7���7=: let dirichlet = Dirichlet::new([1.0, 2.0, 3.0]).unwrap();���852 let samples = dirichlet.sample(&mut rand::rng());���8PM println!("{:?} is from a Dirichlet([1.0, 2.0, 3.0]) distribution", samples);�<�9�*L�:��	��	�	�	���:ܢt�:��,�:�|�:��|�:��|�;���ՏZ&ۊf�	EGJ�:̘;$�;��	�	��(t�9���	��	�	�	���ܢpt�:��D��������������	��	��?����������	t�9�	
�	��,�9(u�9���	��	�	�	���ܢpu�:��E��������������	�_�	��E�����������^�^��^��[�^���[����e�S�����	u�9�	
�	��,�9�=Hv�9���
��
�
�
���ܢpv�:���������������4�w{���
��
�
�
��:ܢt�����=�<��;��:���
��
tw�1�����������
v�9�

�
��L�9�ht�<��;0- Error type returned from [`Dirichlet::new`].�+,�<��@J>p���
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
l�<��< `alpha.len() < 2`.�+$�
�
��8:�
�
��l�<��< `alpha <= 0.0` or `nan`.�+*�
�
��>@�
�
��t�=̋= `alpha` is subnormal.���=FC Variate generation methods are not reliable with subnormal inputs.�+v�
�
�����
�
��l�>Ĉ> `alpha` is infinite.�+&�
�
��:<�
�
����>��>41 Failed to create required Gamma distribution(s).�+C�
�
��WY�
�
����?��?30 Failed to create required Beta distribition(s).�+B�
�
��VX�
�
��d�?|�? `size < 2`.�+�
�
��13�
�
��(w�;����
��
#%�������
w�;�

�
,�; x�;���(y�;����
�_�
#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
y�;�

�
,�;��Hz�<�������
��
8:���������
z�<�

�
L�<��{�<����
��
#�*,/18�;?A�����
{�<�

�
�<|�
��30 The standard exponential distribution `Exp(1)`.�����:7 This is equivalent to `Exp::new(1.0)` or sampling with���)& `-rng.gen::<f64>().ln()`, but faster.�����EB See [`Exp`](crate::Exp) for the general exponential distribution.���T�������NK The following plot illustrates the exponential distribution with `λ = 1`.�����vs ![Exponential distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/exponential_exp1.svg)���l�Ӟ��<��̠��̺ use rand_distr::Exp1;�����,) let val: f64 = rand::rng().sample(Exp1);�ą	 println!("{}", val);�<�	��	�\�	���	���	LI Implemented via the ZIGNOR variant[^1] of the Ziggurat method. The exact���
KH description in the paper was adjusted to use tables for the exponential���
$! distribution rather than normal.��
���
DA [^1]: Jurgen A. Doornik (2005). [*An Improved Ziggurat Method to���+(       Generate Normal Random Samples*](���96       https://www.doornik.com/research/ziggurat.pdf).���"       Nuffield College, Oxford�,$�
��e�X��N
��
�)�
�
��(|�����
��
#%�������
|��

�
,� }����(~�����
�_�
#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
~��

�
,��̌���eb The [exponential distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution) `Exp(λ)`.�����IF The exponential distribution is a continuous probability distribution���MJ with rate parameter `λ` (`lambda`). It describes the time between events���EB in a [`Poisson`](crate::Poisson) process, i.e. a process in which���KH events occur continuously and independently at a constant average rate.�����KH See [`Exp1`](crate::Exp1) for an optimised implementation for `λ = 1`.�����ǚ����:7 `f(x) = λ * exp(-λ * x)` for `x > 0`, when `λ > 0`.�����GD For `λ = 0`, all samples yield infinity (because a Poisson process��� with rate 0 has no events).���T�������DA The following plot illustrates the exponential distribution with�ܖ various values of `λ`.���MJ The `λ` parameter controls the rate of decay as `x` approaches infinity,���/, and the mean of the distribution is `1/λ`.�����qn ![Exponential distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/exponential.svg)���l�Ӟ��<����(% use rand_distr::{Exp, Distribution};�����%" let exp = Exp::new(2.0).unwrap();���)& let v = exp.sample(&mut rand::rng());���41 println!("{} is from a Exp(2) distribution", v);�<��-���
�
�����,���|����װ8�E,��
-/�� t� ��
�
�(����
�
��}��-��������
��
��WY�������
��

�
�,� �����
�
��)ƌ/��.��-��DG(�����
�
��{��/��������
�_�
��]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
���

�
�,��H�����
�
�������������LP���
�
�����w���������
��
�������������
���

�
�L��t� �� *' Error type returned from [`Exp::new`].�.,� ��1�ӡ�ʛ0�
�
�
t�!ԅ! `lambda < 0` or `nan`.�.(�
�
��<>�
�
��(�� ����
��
$&�������
�� �

�
,�  �� ���(�� ����
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
�� �

�
,� ��H�� �������
��
9;���������
�� �

�
L� ���� ����
��
$�+-028�<@B�����
�� �

�
� ��
	��X	U The [Fisher F-distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution) `F(m, n)`.��	���B	? This distribution is equivalent to the ratio of two normalised���?	< chi-squared distributions, that is, `F(m,n) = (χ²(m)/m) /���	 (χ²(n)/n)`.��	�T�	���	���I	F The plot shows the F-distribution with various values of `m` and `n`.��	���d	a ![F-distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/fisher_f.svg)��	�l�	Ӟ�	�<�	���,	) use rand_distr::{FisherF, Distribution};��	���-	* let f = FisherF::new(2.0, 32.0).unwrap();���	'	$ let v = f.sample(&mut rand::rng());���	6	3 println!("{} is from an F(2, 32) distribution", v)�<�
	�/<�
	��
�
���	��,�	�|�	��|�	��|�	����5A�8Q�
�
�
AC��	,�	��
�
����	,�	��
�
��d�
	L�
	��
�
�(��
	���
�
�����.����������Ȏ��
��
��df�������
��
	�

�
�,�
	 ��
	���
�
���ƌ/���������������(��
	���
�
�����/��������������
�_�
km��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��
	�

�
�,�
	�H��
	���
�
���������������#&Z^���
�
��V�����[�Z��Y��X���
��
�������������
��
	�

�
�L�
	�*t�	��
.	+ Error type returned from [`FisherF::new`].�0,�	����z@��@��
�
�
�
�
�
L�	��	 `m <= 0` or `nan`.�0$�
�
��8:�
�
��L�	��	 `n <= 0` or `nan`.�0$�
�
��8:�
�
��(��
	����
��
$&�������
��
	�

�
,�
	 ��
	���(��
	����
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��
	�

�
,�
	��H��
	�������
��
9;���������
��
	�

�
L�
	����	����
��
$�+-028�<@B�����
��	�

�
�	��
��p
m The [Fréchet distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Fr%C3%A9chet_distribution) `Fréchet(α, μ, σ)`.��
���F
C The Fréchet distribution is a continuous probability distribution���H
E with location parameter `μ` (`mu`), scale parameter `σ` (`sigma`),���E
B and shape parameter `α` (`alpha`). It describes the distribution���@
= of the maximum (or minimum) of a number of random variables.���?
< It is also known as the Type II extreme value distribution.��
���
ǚ�
���H
E `f(x) = [(x - μ) / σ]^(-1 - α) exp[-(x - μ) / σ]^(-α) α / σ`��
�T�
���
���Y
V The plot shows the Fréchet distribution with various values of `μ`, `σ`, and `α`.���	R
O Note how the location parameter `μ` shifts the distribution along the x-axis,���	W
T the scale parameter `σ` stretches or compresses the distribution along the x-axis,���
;
8 and the shape parameter `α` changes the tail behavior.��
���j
g ![Fréchet distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/frechet.svg)��
�l�
Ӟ�
�<�
�̏
���
 use rand_distr::Frechet;��
���L
I let val: f64 = rand::rng().sample(Frechet::new(0.0, 1.0, 1.0).unwrap());�ė
��<�
�1<�
��
�
���
��,�
��|�
��U&�T��
�
�
13\�
D�
��
�
�D�
,�
��
�
�D�
,�
��
�
�(��
���
�
�����.���������
��
��XZ�������
��
�

�
�,�
 ��
���
�
��gƌ/��l��k����(��
���
�
�����/���������
�_�
��]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��
�

�
�,�
�H��
���
�
�������������LP���
�
����w�������
��
69�����������
��
�

�
�L�
�t�
��.
+ Error type returned from [`Frechet::new`].�2,�
����g>�j��
�
�
�
�
�
�
�
�
��
��
 location is infinite or NaN�2.�
�
��BD�
�
����
��'
$ scale is not finite positive number�26�
�
��JL�
�
����
��'
$ shape is not finite positive number�26�
�
��JL�
�
��(��
������$&���������
�
�,�
 ��
���(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
����
������$�+-028�<@B�������
�
��
����^[ The [Gamma distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution) `Gamma(k, θ)`.�����C@ The Gamma distribution is a continuous probability distribution���74 with shape parameter `k > 0` (number of events) and���@= scale parameter `θ > 0` (mean waiting time between events).���=: It describes the time until `k` events occur in a Poisson���=: process with rate `1/θ`. It is the generalization of the���-* [`Exponential`](crate::Exp) distribution.�����ǚ����DA `f(x) =  x^(k - 1) * exp(-x / θ) / (Γ(k) * θ^k)` for `x > 0`,���	UR where `Γ` is the [gamma function](https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_function).��
�T�
���
���
>; The following plot illustrates the Gamma distribution with���
#  various values of `k` and `θ`.���
@= Curves with `θ = 1` are more saturated, while corresponding���.+ curves with `θ = 2` have a lighter color.�����eb ![Gamma distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/gamma.svg)���l�Ӟ��<����*' use rand_distr::{Distribution, Gamma};��
���
.+ let gamma = Gamma::new(2.0, 5.0).unwrap();���
+( let v = gamma.sample(&mut rand::rng());���
96 println!("{} is from a Gamma(2, 5) distribution", v);�<����\�������GD The algorithm used is that described by Marsaglia & Tsang 2000[^1],���DA falling back to directly sampling from an Exponential for `shape���GD == 1`, and using the boosting technique described in that paper for���
 `shape < 1`.�����HE [^1]: George Marsaglia and Wai Wan Tsang. 2000. "A Simple Method for���EB       Generating Gamma Variables" *ACM Trans. Math. Softw.* 26, 3���$!       (September 2000), 363-372.���PM       DOI:[10.1145/358407.358414](https://doi.acm.org/10.1145/358407.358414)�3,���������,��|���|���|������i�I�[�=?��$������(�����������.������������������df����������
��,� ��������Gƌ/��L�K��J��I��ps(�����������/���������������_���km��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������������������Z^���������������������NQ��������������
��L��*t���,) Error type returned from [`Gamma::new`].�4,���I�"dD������������l�Զ `shape <= 0` or `nan`.�4(����<>����l�����4����&(����l��� `1 / scale == 0`.�4#����79����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
����5L����������,��|���|���|���Y9�b���[���������������������������5����
�������������	�������R�5R����
��R�R����������	4��������5�����
���������������	�������(����������/������������ILkm����������
��,� ���������ƌ/��������������(��������5��/��:�9��8��7����_�ilkm��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H��������R��Q�P��O��N��uxZ^������������������������������������������
��L��*��!6|�"�������"��,�"�|�"��|�"����V�_�.i��79d�"L�"������#\�#�����(��!���������.���������������^`���������!�
��,�! ��!������Xƌ/��]�\��[��z}(��!���������/������������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S�������!�
��,�!�H��!�������������������SW��������~����������CF�������������!�
��L�!�̱%7|�%�������%��,�%�|�%��|�&��T�s7X@6����9;D�&,�&����$�&�&����$�&�&����(��$���������.���������������^`���������$�
��,�$ ��$������uƌ/��z�y��x����(��$���������/������������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S�������$�
��,�$�H��$�����������������SW������3��~��8�7��6�����`c�������������$�
��L�$�����fc The [geometric distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_distribution) `Geometric(p)`.�����B? This is the probability distribution of the number of failures���>; (bounded to `[0, u64::MAX]`) before the first success in a���?< series of [`Bernoulli`](crate::Bernoulli) trials, where the���0- probability of success on each trial is `p`.�����PM This is the discrete analogue of the [exponential distribution](crate::Exp).�����HE See [`StandardGeometric`](crate::StandardGeometric) for an optimised���! implementation for `p = 0.5`.�����ǚ����&# `f(k) = (1 - p)^k p` for `k >= 0`.���T�������IF The following plot illustrates the geometric distribution for various���GD values of `p`. Note how higher `p` values shift the distribution to���85 the left, and the mean of the distribution is `1/p`.�����mj ![Geometric distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/geometric.svg)���l�Ӟ<����.+ use rand_distr::{Geometric, Distribution};��	���	,) let geo = Geometric::new(0.25).unwrap();���	)& let v = geo.sample(&mut rand::rng());���	=: println!("{} is from a Geometric(0.25) distribution", v);�<�
�8L����I1
��`���4�����<�����4����� ��
���(��
������$&���������
�
�,�
(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
��t���0- Error type returned from [`Geometric::new`].�9,����+%������
�� `p < 0 || p > 1` or `nan`�9+����?A����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
���,��%96 The standard geometric distribution `Geometric(0.5)`.��&���&<9 This is equivalent to `Geometric::new(0.5)`, but faster.��&���&OL See [`Geometric`](crate::Geometric) for the general geometric distribution.��'�T�'���'���'GD The following plot illustrates the standard geometric distribution.��'���'| ![Standard Geometric distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/standard_geometric.svg)��(�l�(Ӟ<�)�̐)����)&# use rand_distr::StandardGeometric;��)���)74 let v = StandardGeometric.sample(&mut rand::rng());���*<9 println!("{} is from a Geometric(0.5) distribution", v);�<�*��*�\�*����* Implemented via iterated���*MJ [`Rng::gen::<u64>().leading_zeros()`](Rng::gen::<u64>().leading_zeros()).�:��,������h"�?��)���� ��+���(��+������$&���������+�
�,�+(��+�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������+�
�,�+�Τ�

��b
_ The [Gumbel distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Gumbel_distribution) `Gumbel(μ, β)`.��
���D
A The Gumbel distribution is a continuous probability distribution���J
G with location parameter `μ` (`mu`) and scale parameter `β` (`beta`).���D
A It is used to model the distribution of the maximum (or minimum)���4
1 of a number of samples of various distributions.��
���
ǚ�
���A
> `f(x) = exp(-(z + exp(-z))) / β`, where `z = (x - μ) / β`.��
�T�
���
���`
] The following plot illustrates the Gumbel distribution with various values of `μ` and `β`.���R
��	��	A
> and the scale parameter `β` changes the density around `μ`.���	L
I Note also the asymptotic behavior of the distribution towards the right.��

���
g
d ![Gumbel distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/gumbel.svg)��
�l�
Ӟ<�
�̠
��ܺ
 use rand_distr::Gumbel;��
���F
C let val: f64 = rand::rng().sample(Gumbel::new(0.0, 1.0).unwrap());�ġ
��<�
�;4�

������

��,�

��|�

���h�P��ܭ��/1\�
D�
����D�
,�
����(��
���������.�������������XZ���������
�
��,�
 ��
������Iƌ/��N��M��dg(��
���������/����������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
��,�
�H��
�����������������LP���������w������������������������
�
��L�
�t�
��-
* Error type returned from [`Gumbel::new`].�<,�
����r!�u���������
��
��	<����')������
��'
��	<����')����(��
������$&���������
�
�,�
 ��
���(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
����
������$�+-028�<@B�������
�
��
��=t������#mS���������������=�����t�L����t�L������=�����4�����4�����l�D����l�D����D�����D�����<�����<�����<�����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�������{x The [hypergeometric distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Hypergeometric_distribution) `Hypergeometric(N, K, n)`.�����NK This is the distribution of successes in samples of size `n` drawn without���LI replacement from a population of size `N` containing `K` success states.�����SP See the [binomial distribution](crate::Binomial) for the analogous distribution���QN for sampling with replacement. It is a good approximation when the population���-* size is much larger than the sample size.�����ǚ����	B? `f(k) = binomial(K, k) * binomial(N-K, n-k) / binomial(N, n)`,���	2/ where `binomial(a, b) = a! / (b! * (a - b)!)`.��	�T�	���
���
`] The following plot of the hypergeometric distribution illustrates the probability of drawing���
a^ `k` successes in `n = 10` draws from a population of `N = 50` items, of which either `K = 12`��� or `K = 35` are successes.�����wt ![Hypergeometric distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/hypergeometric.svg)���l�Ӟ<����
30 use rand_distr::{Distribution, Hypergeometric};��
���
;8 let hypergeo = Hypergeometric::new(60, 24, 7).unwrap();���
.+ let v = hypergeo.sample(&mut rand::rng());���<9 println!("{} is from a hypergeometric distribution", v);�<��>t����`�,�

������<�����<�����4�����l�D����\�4������|������ �����(��������$&����������
�,�(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L���t���52 Error type returned from [`Hypergeometric::new`].�?,������ -��������������KH `total_population_size` is too large, causing floating point underflow.�?Z����np��������63 `population_with_feature > total_population_size`.�?E����Y[��������*' `sample_size > total_population_size`.�?9����MO����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
��t���52 Error type returned from [`InverseGaussian::new`]�@,�����-ȡo�R��������̟ `mean <= 0` or `nan`.�@'����;=��������̵	@����&(����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���(��������$&����������
�,� �����H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
����
��ro The [inverse Gaussian distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_Gaussian_distribution) `IG(μ, λ)`.�����QN This is a continuous probability distribution with mean parameter `μ` (`mu`)���=: and shape parameter `λ` (`lambda`), defined for `x > 0`.���.+ It is also known as the Wald distribution.���T�������>; The following plot shows the inverse Gaussian distribution���	)& with various values of `μ` and `λ`.��	���	{x ![Inverse Gaussian distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/inverse_gaussian.svg)��
�l�
Ӟ<�
���
41 use rand_distr::{InverseGaussian, Distribution};�����<9 let inv_gauss = InverseGaussian::new(1.0, 2.0).unwrap();���/, let v = inv_gauss.sample(&mut rand::rng());���DA println!("{} is from a inverse Gaussian(1, 2) distribution", v);�<��A|�
������
��,�
�|�Џ|����jGx� ��79<�$�����D�,�����(�����������.�����Џ�����_���^`��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��
(�����������/�����Џ��������df����������
��,� ��������mƌ/��r�qЏp����H��������������Џ�����SW��������~���Џ�����BE��������������
��L��̝��/, The standard Normal distribution `N(0, 1)`.�����>; This is equivalent to `Normal::new(0.0, 1.0)`, but faster.�����FC See [`Normal`](crate::Normal) for the general Normal distribution.���T�������A> The following diagram shows the standard Normal distribution.�����yv ![Standard Normal distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/standard_normal.svg)���l�Ӟ<��������#  use rand_distr::StandardNormal;�����63 let val: f64 = rand::rng().sample(StandardNormal);�����<�	��	�\�	���	���	B? Implemented via the ZIGNOR variant[^1] of the Ziggurat method.��	���	D����
+����
9����"��Bt���%��`V�d��r)����(��������$&����������
�,� �����(������
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
���

�
,��Τ�%��_\ The [Normal distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution) `N(μ, σ²)`.�����GD The Normal distribution, also known as the Gaussian distribution or���B? bell curve, is a continuous probability distribution with mean���63 `μ` (`mu`) and standard deviation `σ` (`sigma`).���KH It is used to model continuous data that tend to cluster around a mean.���TQ The Normal distribution is symmetric and characterized by its bell-shaped curve.�����85 See [`StandardNormal`](crate::StandardNormal) for an���74 optimised implementation for `μ = 0` and `σ = 1`.�����ǚ����@= `f(x) = (1 / sqrt(2π σ²)) * exp(-((x - μ)² / (2σ²)))`���T�������SP The following diagram shows the Normal distribution with various values of `μ`�l�
 and `σ`.���\Y The blue curve is the [`StandardNormal`](crate::StandardNormal) distribution, `N(0, 1)`.�����gd ![Normal distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/normal.svg)���l�Ӟ��<� ��� +( use rand_distr::{Normal, Distribution};�� ��� #  // mean 2, standard deviation 3��� 0- let normal = Normal::new(2.0, 3.0).unwrap();���!,) let v = normal.sample(&mut rand::rng());���!41 println!("{} is from a N(2, 9) distribution", v)�<�!��!�\�!���"���"B��
�"���"D����#+����#9����#"��C4�%��
�
���%��,�%�|�%��3����K%�
�
/1<�%$�%��
�
�T�%<�%��
�
�(��$���
�
�����.��������
��
��XZ�������
��$�

�
�,�$ ��$���
�
��Iƌ/��N�M��dg(��$���
�
�����/��������
�_�
��]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��$�

�
�,�$�H��$���
�
������������LP���
�
�����w��������
��
�����������
��$�

�
�L�$�t�'��&[X Error type returned from [`Normal::new`] and [`LogNormal::new`](crate::LogNormal::new).�D,�'��荖7�X)^�
�
�
�
�
�
d�'��'EB The mean value is too small (log-normal samples must be positive)�DT�
�
��hj�
�
��\�(��(GD The standard deviation or other dispersion parameter is not finite.�DV�
�
��jl�
�
��(��&����
��
$&�������
��&�

�
,�& ��&���(��&����
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��&�

�
,�&��H��&�������
��
9;���������
��&�

�
L�&����'����
��
$�+-028�<@B�����
��'�

�
�'��B��;jg The [log-normal distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution) `ln N(μ, σ²)`.��<���<MJ This is the distribution of the random variable `X = exp(Y)` where `Y` is���<OL normally distributed with mean `μ` and variance `σ²`. In other words, if���=MJ `X` is log-normal distributed, then `ln(X)` is `N(μ, σ²)` distributed.��=�T�=���>���>OL The following diagram shows the log-normal distribution with various values���> of `μ` and `σ`.��>���>ol ![Log-normal distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/log_normal.svg)��?�l�?Ӟ�?�<�?���?.+ use rand_distr::{LogNormal, Distribution};��@���@#��
��@74 let log_normal = LogNormal::new(2.0, 3.0).unwrap();���A0- let v = log_normal.sample(&mut rand::rng());���A85 println!("{} is from an ln N(2, 9) distribution", v)�<�A�EL�B��
�
���C��,�C�|�C���M�Ҧ�M.�
-/|�C$�C��
�
��(��B���
�
��~��.��������
��
��XZ�������
��B�

�
�,�B ��B���
�
��+ƌ/��0�/��FI(��B���
�
��}��/��������
�_�
��]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��B�

�
�,�B�H��B���
�
������������LP���
�
�����w��������
��
�������������
��B�

�
�L�B�t���;8 Error type returned from [`NormalInverseGaussian::new`]�F,���u8/����
�
�
�
�
�
��ԁ��F�
�
��&(�
�
������ `|beta| >= alpha` or `nan`.�F.�
�
��BD�
�
��(������
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
���

�
,���(������
��
$&�������
���

�
,� �����H���������
��
9;���������
���

�
L���������
��
$�+-028�<@B�����
���

�
���#���~ The [normal-inverse Gaussian distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Normal-inverse_Gaussian_distribution) `NIG(α, β)`.�����FC This is a continuous probability distribution with two parameters,���?< `α` (`alpha`) and `β` (`beta`), defined in `(-∞, ∞)`.���52 It is also known as the normal-Wald distribution.��	�T�	���	���	kh The following plot shows the normal-inverse Gaussian distribution with various values of `α` and `β`.��
���
�� ![Normal-inverse Gaussian distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/normal_inverse_gaussian.svg)���l�Ӟ<����:7 use rand_distr::{NormalInverseGaussian, Distribution};�����GD let norm_inv_gauss = NormalInverseGaussian::new(2.0, 1.0).unwrap();���41 let v = norm_inv_gauss.sample(&mut rand::rng());���
KH println!("{} is from a normal-inverse Gaussian(2, 1) distribution", v);�<�
�G����
�
�����,��|�Џ|���:]A~�,���
�
79<�$���
�
���$����
�
��(��
���
�
�����.�����Џ����
�_�
��^`��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��
�

�
�,�
�
(��
���
�
�����/�����Џ����
��
��df�������
��
�

�
�,�
 ��
���
�
��nƌ/��s�rЏq����H�����
�
��������Џ�����SW���
�
����~���Џ���
��
CF�����������
���

�
�L������da The [Pareto distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution) `Pareto(xₘ, α)`.�����IF The Pareto distribution is a continuous probability distribution with���>; scale parameter `xₘ` ( or `k`) and shape parameter `α`.���T�������KH The following plot shows the Pareto distribution with various values of��� `xₘ` and `α`.���KH Note how the shape parameter `α` corresponds to the height of the jump���C@ in density at `x = xₘ`, and to the rate of decay in the tail.�����gd ![Pareto distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/pareto.svg)���l�Ӟ<������܊	 use rand_distr::Pareto;��	���	DA let val: f64 = rand::rng().sample(Pareto::new(1., 2.).unwrap());���	��<�
�H4���
�
�����,���|��� �K[�U��
�
/1D�,���
�
���l���
�
�(��
���
�
�����.���������
��
��XZ�������
��
�

�
�,�
 ��
���
�
��Iƌ/��N��M��dg(��
���
�
�����/���������
�_�
��]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
��
�

�
�,�
�H��
���
�
�������������LP���
�
�����w���������
��
�����������
��
�

�
�L�
�t���-* Error type returned from [`Pareto::new`].�I,�����Y���{e�
�
�
�
�
�
l�
����I�
�
��&(�
�
��l�
ԝ
̵	I�
�
��&(�
�
��(������
��
$&�������
���

�
,� �����(������
�_�
$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
���

�
,���H���������
��
9;���������
���

�
L���������
��
$�+-028�<@B�����
���

�
�����kh The [PERT distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/PERT_distribution) `PERT(min, max, mode, shape)`.�����HE Similar to the [`Triangular`] distribution, the PERT distribution is���EB parameterised by a range and a mode within that range. Unlike the���MJ [`Triangular`] distribution, the probability density function of the PERT���JG distribution is smooth, with a configurable weighting around the mode.���T�������NK The following plot shows the PERT distribution with `min = -1`, `max = 1`,���-* and various values of `mode` and `shape`.�����c` ![PERT distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/pert.svg)��	�l�	Ӟ�	�\�	 ```rust���	)& use rand_distr::{Pert, Distribution};��	���	63 let d = Pert::new(0., 5.).with_mode(2.5).unwrap();���
'$ let v = d.sample(&mut rand::rng());���
2/ println!("{} is from a PERT distribution", v);�<�
��
���
%" [`Triangular`]: crate::Triangular�J$���
�
�����,��|���|���|�
��]�?!��r1�
�
�
AC4�
�
��
�
�D�
,�
��
�
�l�
$�
��
�
��(�����
�
�����.��������������
��
��df�������
���

�
�,� �����
�
���ƌ/���������������(�����
�
�����/��������������
�_�
km��������^�^��^��[�^���[����e�S�����
���

�
�,��H���������������������#&Z^������V�����[�Z��Y��X���������������������
��L��*����
30 Error type returned from [`Pert`] constructors.�KL����CB���+]���������l���)& `max < min` or `min` or `max` is NaN.�K8����LN����L���2/ `mode < min` or `mode > max` or `mode` is NaN.�KA����UW����l���! `shape < 0` or `shape` is NaN�K0����DF����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
��̞��#  Struct used to build a [`Pert`]�L\���������r�!��F����!#4������4������D�,�����(�����������.����_���LN��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,�������a^ The [Poisson distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) `Poisson(λ)`.�����HE The Poisson distribution is a discrete probability distribution with���WT rate parameter `λ` (`lambda`). It models the number of events occurring in a fixed��� interval of time or space.�����+( This distribution has density function:���/, `f(k) = λ^k * exp(-λ) / k!` for `k >= 0`.���T�������RO The following plot shows the Poisson distribution with various values of `λ`.���?< Note how the expected number of events increases with `λ`.�����	if ![Poisson distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/poisson.svg)��	�l�	Ӟ�	�<�
���
,) use rand_distr::{Poisson, Distribution};��
���
)& let poi = Poisson::new(2.0).unwrap();���
.+ let v: f64 = poi.sample(&mut rand::rng());���85 println!("{} is from a Poisson(2) distribution", v);�<������ # Integer vs FP return type�����B? This implementation uses floating-point (FP) logic internally.�����GD Due to the parameter limit <code>λ < [Self::MAX_LAMBDA]</code>, it���
OL statistically impossible to sample a value larger [`u64::MAX`]. As such, it���
@= is reasonable to cast generated samples to `u64` using `as`:���FC `distr.sample(&mut rng) as u64` (and memory safe since Rust 1.45).���OL Similarly, when `λ < 4.2e9` it can be safely assumed that samples are less��� than `u32::MAX`.�M<���������,���T�Џ|����-`(�N��������g�������
����L������(�����������.������Џ��������^`����������
��,� ���������ƌ/������Џ�����(�����������/������Џ�����_�	df��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H���������������Џ���SW������A��~��F��EЏD�����nq��������������
��L��t���.+ Error type returned from [`Poisson::new`].�N,����	�"S4L����������l��� `lambda <= 0`�N����35����L���$! `lambda = ∞` or `lambda = nan`�N3����GI����l���41 `lambda` is too large, see [Poisson::MAX_LAMBDA]�NC����WY����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
���� O\�����������{Mr/�l�T�����(��������n��.�������LN����������
��,� ��������ƌ/��(��������S��/����_�knOQ��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,���H��������S��Z]>B���������i���������������������
��L���̍P|�������������v�4����������/1L�4�����$������$������$������$������,������,������,������,������D�,�����(��������|��/�������OQ����������
��,� �������� ƌ/��-0(��������d��/����_�|OQ��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,���H��������d��kn>B���������i���������������������
��L���t�$Q4�$�������$�����`v�bf����������������HJH�QH����
��H�H����������t�$�������Q�����
�����������������$�����(��#������g��/������OQ���������#�
��,�# ��#������ƌ/��(��#������O��/����_�gjOQ��������^�^��^��[�^���[����e�S�������#�
��,�#��H��#������O��VY>B���������i��������������������#�
��L�#������li The [skew normal distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Skew_normal_distribution) `SN(ξ, ω, α)`.�����;8 The skew normal distribution is a generalization of the���JG [`Normal`](crate::Normal) distribution to allow for non-zero skewness.���JG It has location parameter `ξ` (`xi`), scale parameter `ω` (`omega`),���'$ and shape parameter `α` (`alpha`).�����IF The `ξ` and `ω` parameters correspond to the mean `μ` and standard���<9 deviation `σ` of the normal distribution, respectively.���-* The `α` parameter controls the skewness.�����ǚ����1. It has the density function, for `scale > 0`,���ZW `f(x) = 2 / scale * phi((x - location) / scale) * Phi(alpha * (x - location) / scale)`���	YV where `phi` and `Phi` are the density and distribution of a standard normal variable.��
�T�
���
���
ZW The following plot shows the skew normal distribution with `location = 0`, `scale = 1`���WT (corresponding to the [`standard normal distribution`](crate::StandardNormal)), and��� various values of `shape`.�����qn ![Skew normal distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/skew_normal.svg)���l�
Ӟ�
�<�
���
/, use rand_distr::{SkewNormal, Distribution};��
���
#  // location 2, scale 3, shape 1���
>; let skew_normal = SkewNormal::new(2.0, 3.0, 1.0).unwrap();���1. let v = skew_normal.sample(&mut rand::rng());���85 println!("{} is from a SN(2, 3, 1) distribution", v)�<����� # Implementation details�����XU We are using the algorithm from [A Method to Simulate the Skew Normal Distribution].�����VS [skew normal distribution]: https://en.wikipedia.org/wiki/Skew_normal_distribution���" [`Normal`]: struct.Normal.html���b_ [A Method to Simulate the Skew Normal Distribution]: https://dx.doi.org/10.4236/am.2014.513201�RT���������,��|�����ʐe|����13\�D�����D�,�����D�,�����(�����������.������������XZ����������
��,� ��������gƌ/��l�k����(�����������/���������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������������LP��������w��������69��������������
��L��t���1. Error type returned from [`SkewNormal::new`].�S,���d�߬�'��������l���EB The scale parameter is not finite or it is less or equal to zero.�ST����hj����D���&# The shape parameter is not finite.�S5����IK����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
������c` The [Student t-distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution) `t(ν)`.�����?< The t-distribution is a continuous probability distribution���:7 parameterized by degrees of freedom `ν` (`nu`), which���=: arises when estimating the mean of a normally-distributed���?< population in situations where the sample size is small and���30 the population's standard deviation is unknown.���,) It is widely used in hypothesis testing.�����41 For `ν = 1`, this is equivalent to the standard���+( [`Cauchy`](crate::Cauchy) distribution,���	:7 and as `ν` diverges to infinity, `t(ν)` converges to���	.+ [`StandardNormal`](crate::StandardNormal).��
�T�
���
���
FC The plot shows the t-distribution with various degrees of freedom.��
���
eb ![T-distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/student_t.svg)���l�Ӟ��<����-* use rand_distr::{StudentT, Distribution};�����)& let t = StudentT::new(11.0).unwrap();���'$ let v = t.sample(&mut rand::rng());���2/ println!("{} is from a t(11) distribution", v)�<�
�TD���������,��|���|���|����H�t�M��?A��������4������(��
���������.������������������df���������
�
��,�
 ��
������eƌ/��j�i��h��g����(��
���������/���������������_���km��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
��,�
�H��
��������������������Z^������8�����=�<��;��:�����lo�������������
�
��L�
�*����vs The [triangular distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution) `Triangular(min, max, mode)`.�����NK A continuous probability distribution parameterised by a range, and a mode���*' (most likely value) within that range.�����NK The probability density function is triangular. For a similar distribution���52 with a smooth PDF, see the [`Pert`] distribution.���T�������OL The following plot shows the triangular distribution with various values of��� `min`, `max`, and `mode`.�����ol ![Triangular distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/triangular.svg)���l�Ӟ��\����/, use rand_distr::{Triangular, Distribution};��	���	2/ let d = Triangular::new(0., 5., 2.5).unwrap();���	'����
85 println!("{} is from a triangular distribution", v);�<�
��
���
 [`Pert`]: crate::Pert�UT���������,�Џ|���bZ%,kNP���134������4������<�$�����(��
���������.���Џ��������XZ���������
�
��,�
 ��
������gƌ/��lЏk����(�����������/���Џ�����_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ�����LP��������w��Џ�����69��������������
��L��ļ
��1. Error type returned from [`Triangular::new`].�V|�
��x�şg��������l���
)ۼV����')����L���2νV����')����(��
������$&���������
�
�,�
 ��
���(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
����
������$�+-028�<@B�������
�
��
��
��KH Samples uniformly from the volume of the unit ball in three dimensions.�����'$ Implemented via rejection sampling.�����KH For a distribution that samples only from the surface of the unit ball,���*' see [`UnitSphere`](crate::UnitSphere).�����TQ For a similar distribution in two dimensions, see [`UnitDisc`](crate::UnitDisc).���T�������?< The following plot shows the unit ball in three dimensions.���FC This distribution samples individual points from the entire volume���
 of the ball.�����`] ![Unit ball](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/unit_ball.svg)���l�Ӟ��<����-* use rand_distr::{UnitBall, Distribution};�����85 let v: [f64; 3] = UnitBall.sample(&mut rand::rng());���	.+ println!("{:?} is from the unit ball.", v)�<�	�WD�
��n�^�+ܭ���)����(��	������$&���������	�
�,�	 ��	���(��	�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������	�
�,�	�ά���RO Samples uniformly from the circumference of the unit circle in two dimensions.�����0- Implemented via a method by von Neumann[^1].�����NK For a distribution that also samples from the interior of the unit circle,���&# see [`UnitDisc`](crate::UnitDisc).�����ZW For a similar distribution in three dimensions, see [`UnitSphere`](crate::UnitSphere).���T�������-* The following plot shows the unit circle.�����da ![Unit circle](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/unit_circle.svg)���l�Ӟ��<����/, use rand_distr::{UnitCircle, Distribution};�����:7 let v: [f64; 2] = UnitCircle.sample(&mut rand::rng());���0- println!("{:?} is from the unit circle.", v)�<�	��	���	MJ [^1]: von Neumann, J. (1951) [*Various Techniques Used in Connection with���	NK       Random Digits.*](https://mcnp.lanl.gov/pdf_files/nbs_vonneumann.pdf)���
PM       NBS Appl. Math. Ser., No. 12. Washington, DC: U.S. Government Printing��       Office, pp. 36-38.�XT�����@�k=��)����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���
��;8 Samples uniformly from the unit disc in two dimensions.�����'������QN For a distribution that samples only from the circumference of the unit disc,���*' see [`UnitCircle`](crate::UnitCircle).�����VS For a similar distribution in three dimensions, see [`UnitBall`](crate::UnitBall).���T�������+( The following plot shows the unit disc.���QN This distribution samples individual points from the entire area of the disc.�����`] ![Unit disc](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/unit_disc.svg)���l�Ӟ��<����-* use rand_distr::{UnitDisc, Distribution};�����85 let v: [f64; 2] = UnitDisc.sample(&mut rand::rng());���	.+ println!("{:?} is from the unit Disc.", v)�<�	�YD�
���`�Z�~��)���(��	�����$&�������	�
�,�	 ��	��(��	����_�$&�������^�^��^��[�^���[����e�S�������	�
�,�	�ά���NK Samples uniformly from the surface of the unit sphere in three dimensions.�����.+ Implemented via a method by Marsaglia[^1].�����IF For a distribution that also samples from the interior of the sphere,���&# see [`UnitBall`](crate::UnitBall).�����XU For a similar distribution in two dimensions, see [`UnitCircle`](crate::UnitCircle).���T�������<9 The following plot shows the unit sphere as a wireframe.���GD The wireframe is meant to illustrate that this distribution samples���?< from the surface of the sphere only, not from the interior.�����da ![Unit sphere](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/unit_sphere.svg)���l�Ӟ��<����/, use rand_distr::{UnitSphere, Distribution};��	���	:7 let v: [f64; 3] = UnitSphere.sample(&mut rand::rng());���	85 println!("{:?} is from the unit sphere surface.", v)�<�
��
���
LI [^1]: Marsaglia, George (1972). [*Choosing a Point from the Surface of a���<9       Sphere.*](https://doi.org/10.1214/aoms/1177692644)���2/       Ann. Math. Statist. 43, no. 2, 645--646.�ZT���bK���%���)����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,��ά�
��da The [Weibull distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution) `Weibull(λ, k)`.�����A> This is a family of continuous probability distributions with���GD scale parameter `λ` (`lambda`) and shape parameter `k`. It is used���LI to model reliability data, life data, and accelerated life testing data.�����ǚ����PM `f(x; λ, k) = (k / λ) * (x / λ)^(k - 1) * exp(-(x / λ)^k)` for `x >= 0`.���T�������ZW The following plot shows the Weibull distribution with various values of `λ` and `k`.�����if ![Weibull distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/weibull.svg)���l�	Ӟ<�	�̘	���	 use rand_distr::Weibull;��	���	FC let val: f64 = rand::rng().sample(Weibull::new(1., 10.).unwrap());�Ě
��<�
��
�t�
 # Numerics��
���
| For small `k` like `< 0.005`, even with `f64` a significant number of samples will be so small that they underflow to `0.0`����� or so big they overflow to `inf`. This is a limitation of the floating point representation and not specific to this implementation.�[<�
������
��,�
��|���B8yB̸��/1d�L�����D�,�����(�����������.�������������XZ����������
��,� ��������Iƌ/��N��M��dg(�����������/����������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H�������������������LP���������w�������������������������
��L��t���.+ Error type returned from [`Weibull::new`].�\,���@D�R�W������l�Դ��\����&(����l���̵	\����&(����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
������WT The [Zeta distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Zeta_distribution) `Zeta(s)`.�����LI The [Zeta distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Zeta_distribution)���>; is a discrete probability distribution with parameter `s`.���RO It is a special case of the [`Zipf`](crate::Zipf) distribution with `n = ∞`.���_\ It is also known as the discrete Pareto, Riemann-Zeta, Zipf, or Zipf–Estoup distribution.�����ǚ����;8 `f(k) = k^(-s) / ζ(s)` for `k >= 1`, where `ζ` is the���QN [Riemann zeta function](https://en.wikipedia.org/wiki/Riemann_zeta_function).���T�������SP The following plot illustrates the zeta distribution for various values of `s`.��	���	c` ![Zeta distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/zeta.svg)��
�l�
Ӟ<�
�̪
����
 use rand_distr::Zeta;��
���
?< let val: f64 = rand::rng().sample(Zeta::new(1.5).unwrap());���<������������LI This implementation uses floating-point (FP) logic internally, which can���HE potentially generate very large samples (exceeding e.g. `u64::MAX`).��
���
C@ It is *safe* to cast such results to an integer type using `as`���
KH (e.g. `distr.sample(&mut rng) as u64`), since such casts are saturating���FC (e.g. `2f64.powi(64) as u64 == u64::MAX`). It is up to the user to���C@ determine whether this potential loss of accuracy is acceptable���EB (this determination may depend on the distribution's parameters).���\�������MJ The zeta distribution has no upper limit. Sampled values may be infinite.���JG In particular, a value of infinity might be returned for the following�d�	 reasons:���JG 1. it is the best representation in the type `F` of the actual sample.���41 2. to prevent infinite loops for very small `s`.����ߊ����#  We are using the algorithm from���WT [Non-Uniform Random Variate Generation](https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8643-8),��� Section 6.1, page 551.�]$���������,�Џ|���|���<�w�ĕ���79d�L�����$������(�����������.���Џ�����������^`����������
��,� ��������Wƌ/��\Џ[��Z��y|(�����������/���Џ��������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ��������SW��������~��Џ�������BE��������������
��L��t���+( Error type returned from [`Zeta::new`].�^,������գ|����L��� `s <= 1` or `nan`.�^$����8:����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
����!�<��$�l���T�����Dx;I@3�	��;
@��x8�@�q�x܏
@�P@��	@=o��.	@t���@��)9@����-�@[�V�y@�p_�('@��	�k�@�۟�@�@�`{�S@��i@��:$��@B�q���@Z�J��q@Ys:R@@1��S�@�}�
%�@�Nk�s�@=8�ub�@t.�D�d@�RT�=@�ٹ��@q�`���@���'�@�|�pu�@�4V���@��3z�i@��I@�h^{*@�V��@l��
�@�Ζ1��@'�)S7�@1w�.�@�K���|@bKvǼa@����EG@;�ozG-@����@��Ÿ�@6�����@w�q���@W!w��@Z�NV�@��t߂@n��;�k@�`HdU@���i?@dN��!)@Va n@������@uV���@�-�4��@����=�@Z�quͪ@В���@yc���@��#�n@����;[@��>N�G@�򨃩4@)���!@=��G�@g��Y��?��/�`��?�q���?Dv�f��?��� _f�?�+��B�?F1Š2�?��a��?��v#��?�L�����?\�*K!��?Aۗ/r�?o���P�?�#��t.�?��I�
�?~
R����? %�����?MJ �	��?M���s��?���i�?��3�H�?#�7�(�?9j�2	�?ʺh0^��?�;����?�|6����?���f��?�`�fl�?��m�M�?iS���.�?���lH�?J������?.�.k���?����k��?Q���d��?a?�}y�?��A�[�?a�ߠ
>�?~o��| �?x�O�?މ����?6�Z�x��?1ǟ>V��?&�dL��?MJrZq�?��T�?���!�7�?u�9�?��&r��?mHo+���?C�Ռy��?�m?���?��-�ˌ�?6�p��p�?�uybT�?���F8�?�U(�8�?��s):�?
<DQI��?5ޠ�e��?������?1�G_Ð�?~Ozou�?(��NY�?2o�΢=�?EV��"�?����g�?�s����?����L��?��<ʳ�?ˋ��M��?-����|�?�@�5ea�?�p��E�?��hQ�*�?s5��'�?��a1���?(�(ab��?6����?�}P)���?����B��?�`�W�j�?��O�?Az��4�?��`��?'��O��?EU/{���?H;}�r��?��##���?LLƁ��?D&Ut�?%yNwX�?=,j��<�?�P
�M!�?m^��?�j8��?�ղ�I��?����?^RH2���?�f��z�?���s�^�?Z�;�C�?�5�-�&�?$_�q�
�?�r޾��?��U����?���;��?�p�oݙ�?]�j}�?4ʺ�`�?j&pDD�?_u��'�?in
�
�?d�����?�r�b���?��b���?�ǁ��?͋f*y�?�#��[�?z�}>�?}�re �?V@���?܈�����?����f��?� �Q��?~�x���?��ÿk�?�A��>L�?t�0G-�?�Ĕ2 �?M�K���?myKf=��?
��}��?��q����?�Ir[Vo�?�N��N�?Y79�@.�?��A�V
�?�y�}S��?+ ��m��?�<�T�Q�?����
�?����:��?�y3��?-)ҵ�=�?���:��?��"ί�?
Q�)�g�?����?�Qq����?c1���?�rX�p>�?;��*���?0�Q�6��?ڑA��U�?�m��?�$n���?��vmgb�?������?;�7�ɹ�?+�Gc�?��M�.�?,cz�d��?#�AS�U�?��E�E��?�����?��E��6�?s������?~7�a�k�?�/��1�?�s����?lbu%�?��<6���?
���9�?�����?��U�?<�?0b8.��?jEx��'�?
E?����?NK;��?.��'2M�?�H-H2�? 1oZ/��?��2/M�?�8F.#�?��'���?P�:8�|�?i
 <�P�?�����?�(���4!�<�3�$�4l�3��3T�4���!
o�J??����T?D��C�_e?�ٰ�p?X�٨�v?G���`�|?f�)���?�B��?��
A�?��O'���?�FsO*�?gk`4I�?2���8
�?f����֔?��ڥ�?#��y�?BJ#N�R�?�n̓0�?d����?,ׁ��?��.��?����?O:>�|�?i8���ݣ?�t]ۤ?i��<�ڥ?&���ۦ?ɀ�w�ާ?ui*��?X�)���?��8��?��(>��?
`��.	�?|IJG��?��l+,&�?o"1���?1�,���?�Y��/�?Η���?`T�D�E�?(z��fҲ?Љ���_�?<�&#���?#r@�|�?~���?k�tW��?E��$a.�?�isk��?m�Z9S�?MN?��?>���{�?�u0�?������?���3�<�?(a���Ӻ?�O�x�k�?,�h��?��;I_��?1���8�?�`wa�ӽ?���{o�?g�R)��?2�k�>��?��T�#�?=�K�r�?�MR=���?4����?Ct��@c�?��u���?�%F�?ҩ���V�?�Szè�?cx|���?����M�?�(骿��?�i�%��?����G�?�#�l��?�v㭍��?��ȩmE�?\w󈬚�?o��vJ��?�N��GF�?�P">���?/��~`��?Q{�|J�?ei����?P�b���?���R�?s钑���?%du���?��j_]�?ckӿҶ�?��-2��?ߖ~k�?�W�g��?E�R�!�?+��zd}�?ޏ�zx��?Aٷ�5�?Zr�͒�?K�^���?�ϲ��M�?�Uī�?_�E8
�?��(�i�?�!ʤT��?* �l�'�?k�����?������?�����$�?I1C"_U�?����;��?6���M��?T�Y���?uo�O�?�:5��K�?9�T��}�?�>�9կ�?k��.��?��y��?�/�G�?�NA�z�?N��>ǭ�?�[!w;��?�K[M��??(�%�H�?,kh�|�?w��|P��?�,�����?�5Ѽ�?����O�?
ȭ���?��W���?Ϳ�j��?��S�o&�?�b=p�\�?�Q�6��?q&wC���?(8�t��?�K|7=8�?�3&�o�?'G�����?�����?�̩;��?��igP�?����9��?���P��?�I����?��O5�?�ͬ�8o�?�?i��?g�����?`B4���?;�ۮY�?�:���?S^���?G9��?�>!��H�?DX�JS��?��_:)��?��N��?���b�<�?Иx�z�?��q֤��?��a|��?�o�5�?�c��t�?�5�sU��?�ꮴ��?B��64�?�p'd�t�?��2��?��vG���?3`�88�?]Oj#z�?Y�� n��?b,q��?�0�)B�?=������?�_|�w��?�����?9Ջ�1)�?5����K�?8���}n�?���v��?�0q����?��A��?(�2����?\y1H��?�_�C�?*��h�?���p���?�/@Wq��? �T����?������?Z0�|!�?�>�Z]G�?qi)�m�?�2����?W�����?I��U���?��d���?A�pɗ0�?W����X�?�n�+À�?W<c�U��?f��>��?��X�~��?��5�%�?ݫIJO�?��_hy�?#��r!��?�IO?��?�2!����?��eZ�&�?��S�?0M&��?�Ȭ)��?��Ko���?
���$	�?ߕU��7�?o�*'g�?k�Q^���?%�c�X��?�
�P��?�@��)�?�pq\�?�K�<��?'�w���?��!K���?UsW,�?�c8��a�?���H���?ܸ�OU��?R#2���?R0‘B�?5bWF}�?c�$�"��?��e�;��?x���4�?��QՋt�?��z����?�m?*��?ڿ5�:>�?@��:e��?���N���?G����?����^j�?F��3��?�B�xI�?�X�p�?�5�o��?�k)�?�?-Zn[T��?e|�jD�?�?�|���c �<�c�$�cl�c��cL�c����]���d!@��~)��@�q�Q��@�{H
��@��染@/���P�@r�Kmg�@�s�z�@�s�<�J@�QG�׹@a�f�7@`���N�@]��'�T@�D���@��I���@��Y�+=@|�ɠ��@�³��@*DugxV@��C�@�H]x1�@N�����@���V@.�b��@���C��@����nb@J�Pg��@���*��@`	n�;@��N�P�
@�;�o��
@�8'k�1
@����@���B�@���A>@v�K�T�@]�vґ�@�P�]@���@�E؂3�
@膭�h�
@:L�C%K
@w�I>V

@��$:��	@���Ќ	@
*�4�O	@Cu��Z	@�6;���@�[i΅�@Ash9h@þ�,�0@n��@�v}G�@�qk�Ґ@�q��<]@�\�}*@%����@{�/e�@�H�J��@1��`Og@�.{$U8@w�
@���d�@�8�a�@`DL��@Y��1W@���q�+@��O@'�{0�@L�]���@2�Ә��@,���[@�B���3@����/@�ޭ��@���zD�@CQ4���@V���r@e�;��L@ϧ*�'@dY&Y�@p-�|�@P�E���@+SB��@���a�s@�;@��P@P�OR3.@����@q3���@[*x�a�@!x��
�@��o��@�ąEe@,:o��D@K�j�$@��f�@���P�@p����@�3�s�@�:ω�@�&��h@�$��kJ@9�4,@��z7@�	�
���?���ƥ�?�^Q�k�?���n�0�?i�[����?zvJk��?�#��O��?T�|�K�?�P&�7�?�5�J7��?��S���?��Cl�?��0AM5�?�q탫��?n���\��?�##�_��?��ꂲ\�?/�BNS'�?��-�@��?&�x��?�O2{���?C%���T�?��n�� �?�ʝ(��?{e�����?��2���?��V5�S�?.YЊ!�?R��ܨ��?^��}��?��@9���?��5��X�?�s�\'�?����?�`�H��?U��.��?�aY�c�?+�ߺ3�?xr����?�}k���?$�v��?1�w�1s�?�a�C�?��PS�?	�Y�$��?�<�~ ��?���E��?��\��X�?/s�*�?(�V����?6��[��?��Nk=��?'o1�Aq�?��,�gC�?�ف��?�E����?�k���?ă��<��?�lq��_�?�lF��2�?�	O���?n3�����?���L��?���F�?����R�?v�|
&�? ���?];�d!��?�͋tɠ�?��;�t�?)�³MH�?��'�?�ĩ���?�R=���?�#=�	��?�w�l�?�}po0@�?�9R�?d/z |��?5q���?pK���?�vre�?_�
�]9�?�<��
�?��e���?��W+Fl�?�����?]��A��?>σ�e�?�1|��?P�Bju��?�k��^�?������?�Z�+��?��p�W�?��Y����?��?����?��Ly_N�?�$�D���?[ҖS%��?D��BD�?��u,��?2�Bޑ�?=���S8�?#��P���?��+/w��?���S*�?l�~|o��?my#nt�?��yy�?>��bS��?�hm-a�?�.�ǘ�?���=���?Gox)J�?��k���?�5_\��?Bgp�(.�?�b!�S��?��m��m�?E�&���?h#ឪ�?(�8e�G�?�I>�&��?��K��?��I���?���GH��?Suj�vK�?2h]���?�O_���?Rs�xf�?-|�M�=�??��{_�?���ݥ}�?�Q]�ȗ�?�7"U���?c`�TY��?�����?�+��@��?�J����?����?�n=����?%&ڐ��?b��$�p�?-\�I�;�?{�m����?��y��8�?^z���P�?N*J��"�?��[�5��?�L[I�ֺ?�@]��X�?�:��ْ �<ʒ�$Ӓlʒ�ȒL����;����%?O�2�=?����
�O?(>T�+Y?&��k�a?�����f?Ḱ�Xl?E@Wi=q?#�Η�s?'6�7�w?;H���#z?�]t�QW}?��_)�N�?rv��i��?coQ����?���n�?�t��4�?���h��?-�BU�؊?Z'n���?�lj����?�	RD�?]_rTE>�?0:���;�?�]1%�<�?����QA�?P��=I�?w@�r�T�?����1c�?h��S(u�?I*g��?�N��梚?qX�P���?3T�ݜ?mtQz���?�����$�?��
Y�&�?T�|z��?����S�?��_��?�V�#��?�?~#�?�G���?k&�_�?�Ŗ�<�?���U��?C�&��E�?S��y�?������?m9:�9�?nw�n��?M|{�ʎ�?8�G�;�?��j»�?�پz��?�!d�J�?Iy���?X1Iα�?�.��g�?8�D���?|�i��ׯ?���I�??���?S�V���?�Su�Fe�?B�o��ű?��,Q�&�?q�a��?э�v��?��SN�?����w��?�%�d�?\�C�}�?)ِ��?7�Y��J�?@������?���\��?!�0܍��?��H�?!<�W[�?��׀sǷ?��;,`4�?=SZ���?�t刯�?pk3G��?(�F�M�?�8�=]a�?cTe�CӺ?Fe5TF�?�&qW���?�.�.�?V��k[��?�M���?������?��a�z�?ɹ�F��?9Ã����?f�u�?��˦��?nz�6�?����Pu�?/�T{i��?�����?.q� �3�?w���yt�?e�1 o��?c�=����?v�{�8�?>�`r*{�?2��
��?l}��g�?���BE�?�Ք&���?���w��?�j8��?��-ɰY�?�0����?��<X���?F�mb.�?�x.BTv�?��T	ξ�?.j����?��0U^Q�?&ڦ^w��?��c��?8(�Q1�?�F��}�?���j��?��PR�?����c�?�bP�ޱ�?x�%d��?����O�?!>䠟�?�����?�\�*A�?G<�Kܒ�?
[�B/��?<�ܸ$8�?��r|���?3D9g���?쯹]�4�?��Ox��?���8���?�1� �7�?���>��?7O"H���?��/֎@�?�@YH��?������?{>�\�O�?Q��Lҫ�?iG��>�?+|y��2�?ѐ]�b�?>�N���?2S��n��?k��R���?����i"�?��ބS�?���?Y������?�	{�^��?�~�/�?�vG}rO�?(vEW(��?c"�FS��?qB9 ���?6$1�!�?���(�V�?�}�G���?���0H��?O�0Z��?�A��1�?タ+	j�?�ڋ���? �&���?��ލ��?飽!�O�?�:l���?o�1&��?yX�#�?�'HB�>�?�
Ə�{�?���%۹�?��d>[��?0�7�?�r^sSw�?"�Ɲҷ�?]ζi��?=aD��:�?�?���}�?>]����?	]T��?����I�?�{	��?�7Zi��?�!u v�?E�j�e�?���ָ��?e�(4���?u�T��C�?��Qi��?��8��?���*�?f����x�?��@����?~��?���}�k�?!����?8�u��?W�}6Ei�?���K=��?SB�ц�?ƿ�-r�?|E!�=��?'�`���?Ke���C�?�;�1�s�?-�T�[��?.+����?��J9�?�3��;�?�o�m�o�?);���?�{�s��?�>����?�P�"�K�?�2m��?'O����?a�E�#��?cE#;�?����z�?��Dܻ�?���+���?(ᨯ�C�?l���j��?��Q�f��?��x��?w�ڂ�l�?y�Li=��?j�����?
\Om�g�?��I���?gK�[�!�?��	�n��?+1$-���?��x�]�?5��v���??�U�1T�?�mU���?��b��v�?2�!�?1{�{��?���P���?G��E�?�?�������1. The Zipf (Zipfian) distribution `Zipf(n, s)`.�����PM The samples follow [Zipf's law](https://en.wikipedia.org/wiki/Zipf%27s_law):���KH The frequency of each sample from a finite set of size `n` is inversely���FC proportional to a power of its frequency rank (with exponent `s`).�����LI For large `n`, this converges to the [`Zeta`](crate::Zeta) distribution.�����IF For `s = 0`, this becomes a [`uniform`](crate::Uniform) distribution.���T�������IF The following plot illustrates the Zipf distribution for `n = 10` and��� various values of `s`.�����c` ![Zipf distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/zipf.svg)���l�Ӟ<�	�̕	��̯	 use rand_distr::Zipf;��	���	EB let val: f64 = rand::rng().sample(Zipf::new(10.0, 1.5).unwrap());�ē
��<�
��
���
���
���
LI This implementation uses floating-point (FP) logic internally. It may be���OL expected that the samples are no greater than `n`, thus it is reasonable to���KH cast generated samples to any integer type which can also represent `n`���+( (e.g. `distr.sample(&mut rng) as u64`).�����ߊ�
���
[X Implemented via [rejection sampling](https://en.wikipedia.org/wiki/Rejection_sampling),���
 due to Jason Crease[1].�����]Z [1]: https://jasoncrease.medium.com/rejection-sampling-the-zipf-distribution-6b359792cffa�d$���������,�Џ|����^Otk����13$������$������$������(�����������.���Џ��������XZ����������
��,� ��������gƌ/��lЏk����(�����������/���Џ�����_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ�����LP��������w��Џ�����69��������������
��L��t���+( Error type returned from [`Zipf::new`].�e,�����'TSu������L��� `s < 0` or `nan`.�e#����79����L�d�	 `n < 1`.�e����.0����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
���|���	)�{���$���"�D(��-�G3L�H9x�>B�C-�H=�M��R��W!�\�a��fK�k��p��u�F{���S��������9���+������������\�������	��������i�	����)%�,�@3�@:�A�VHSO�V]�d�k�r�!y�!�+#��*�_%��	��	��'��	�I)��
��
��+��
�t.�����k2��3�i3��6g4�9�5�
!�
(�7/�6h8=�-D:K�
R�
Y6<`�
g�=n�u�|�@��P��B�����
E����F��
�xG���@H�/I��)��)�TN��N��O��:�V�W�Z�Y$�+�25\9�@�]G�N�U�`\�c�bj�q�xch�&��j�����p��0�q��4�fs��O�u������w�$x��x�yy��"��}�7�� h�'�.�5�<ȄC�
J{�Q�X.�_�
f�!m��t�{����?����"������A����Q������ ����� �g��������z�z�s������#)�*)�1D�8&�?&�Fu�M��T��[ѹb��i��p�wD�~D��g��4��4�����	�����������b��������J���������p������
W���%�&L�-S�4�;ĵB˵I��P�W�^��eZ�la�sQ�zx����8�������Y��������@��������s������������������G��n�u�
.���"a�)�0��7��>��Eq�Lx�S�Z.�a5�h�o��v��}!�� ��������������������������������V��}�����=�������p�	��������%*�,1�3>�:e�Al�H%�O݁V�]X�d�~k�}r�}y�~�H|�O|�@u�t�t�5u��r��r�in��m��m�Pn�m�m��l��f�f�"f��f	D_	�]	�]	�^!	�\(	�\/	�[6	�Z=	�ZD	�[K	YZR	`ZY	�Y`	8Ug	�Sn	�Su	�T|	�R�	�R�	Q�	3P�	:P�	�P�	�O�	�O�	"O�	zH�	'G�	.G�	"H�	+F�	2F�	�C�	C�	C�	�C
�B
�B
B
�8
y7$
�7+
�82
a69
h6@
e4G
�3N
�3U
J4\
�2c
3j
x2q
�/x
>.
E.�
G/�
&-�
--�
�+�
s*�
z*�
u+�
i)�
p)�
�'�
�&�
�&�
�'�
�%�
�%�
�
V�
]��� �'�.v5+<2C�JEQ�X�_Cf�mxt{s�|
��
���!�(����
��
�
����#�������~��������y�-�	3�������!��'F�-L�3��9��?��E��Kh�Q��W��]3�c��i��o��u�{������������������h������
����������������x��~����������������
��
��
��
��
]�#
6�)
��/
��5
�;
_�A
e�G
Y�M
��S
F�Y
L�_
��e
/�k
5�q
(�w
0�}
6��
���
Կ�
ڿ�
���
G��
M��
���
���
���
���
���
m��
s��
��
?��
E��
���
���
���
)��
g�m�O�
���%��%�+�1ڣ7��=�C��Ip�Ov�U�[�a��g��m��sǞy͞���t��z��_�����������T��Z��?��r��x����������������������ч�ׇ���D�	J���h��~!�~'�-�}3�}9tx? wE&wKxQ!vW'v]�tc�si�so~tu2s{8s��r�&n�Im�Om�n��g�g�g��g��b�b�b��b�a\��[��[�C\�\U�T�T�U�	SS�Q�P�PkQ#P)%P/�O5tE;DADGEMCSCY�A_�@e�@k�Aqe@wk@}�?���p�v�i�q�w��������q�w���~�����������������������������������{�L�M�`�`��l�������v�x�L�M�`�`�
�����l͈�a����x�v���L��M��`�
���l�͈�x�
�J�������fÑ͈��u�J��
�\���fÑ�u���J��\Ӌ����f�Ñ���u������\�	rand::distr�Ӌ�d���r��������
�|�RӋ����d���r���������|�Rԉ���d�
����r���������|�
�R�ԉ�b���n��������{�Pچԉ��b���n������{�Pچ�b�
����n�����&�{�
�P�چ��`�������v�E�rand::distr::weighted������E�������x�E������
��-
Uniform<W>������WeightedAliasIndex<W>�Error::InvalidInput��Error::InvalidWeight�Vec<u32>�Uniform<u32>::sample�Uniform<u32>��Error::InsufficientNonZero�Distribution::sample�Uniform<W>::sample��x������������˷�������(ظ��&�����������˷���?�������ظ'WeightedIndex<W>�ːsuper::WeightedIndex��Error::Overflow����WeightedTreeIndex::is_valid�˷�E���WeightedTreeIndex<W>���ː�ܺ�
�������˷�E�����(ӻ������&ܺː��˷��E�����ӻa�/https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution�crate::Binomial��L	Beta::new��J�Beta distribution����L޽���J����޽��L���J��3https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution�
Binomial::new�binomial distribution����L���Lɿ���L�ɿ��Cauchy::new�Cauchy distribution�1https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution�crate::StandardNormal��v�P�������P��v������������P�vcrate::StudentT::new�͈�Rchi-squared distribution�6https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_distribution�ChiSquared::new�crate::StudentT�
StudentT::new�͈��������R������͈���R������������\�	�J�Dirichlet distribution�4https://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_distribution��\crate::Beta�Dirichlet::new������J����\�����J������'���
crate::Exp�<An Improved Ziggurat Method toGenerate Normal Random Samples��M-https://www.doornik.com/research/ziggurat.pdf��`�`exponential distribution�6https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution�crate::Poisson��crate::Exp1�Exp::new������M���`�`�
���������������
�M���`�
�������`�������
��Fisher F-distribution�FisherF::new��b�
,https://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution����������b�����b7https://en.wikipedia.org/wiki/Fr%C3%A9chet_distribution�Frechet::new��dFréchet distribution����d�����d�
������!)https://doi.acm.org/10.1145/358407.358414���
Gamma::new��fGamma distribution�0https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution�Exponential�gamma function�,https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_function�10.1145/358407.358414��������f�����������������
���f�������������0Rng::gen����geometric distribution�Rng::gen::().leading_zeros�4https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_distribution�crate::Bernoulli���crate::StandardGeometric�����l�mGeometric::new�crate::Geometric����!Rng::gen::<u64>().leading_zeros()����������������������m����l���������
�����������������l����m������Gumbel::new��n1https://en.wikipedia.org/wiki/Gumbel_distribution��n��Gumbel distribution������n�������hypergeometric distribution�9https://en.wikipedia.org/wiki/Hypergeometric_distribution�޽Hypergeometric::new��rɿ����޽���r�ɿ��޽�����ɿ�r�uinverse Gaussian distribution�;https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_Gaussian_distribution�InverseGaussian::new����u����������u��05https://en.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution�
crate::Normal��
����Normal distribution�1https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution���Normal::new�LogNormal::new�crate::LogNormal::new�crate::LogNormal��
��
�v�xlog-normal distribution�������������������������x���v�������������������������x�
����vNormalInverseGaussian::new�$normal-inverse Gaussian distribution����{Bhttps://en.wikipedia.org/wiki/Normal-inverse_Gaussian_distribution����{�������{�
���|Pareto distribution�1https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution�Pareto::new��|�
���������|����PERT distribution�/https://en.wikipedia.org/wiki/PERT_distribution�ԉcrate::Triangular��~����ԉ�~�
������ԉ����~$Self::MAX_LAMBDA�2https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution�u64::MAX�Poisson::new��MPoisson::MAX_LAMBDA�#1312�/https://github.com/rust-random/rand/issues/1312�Poisson distribution�����7�������M���������7��������M����������7���$1A Method to Simulate the Skew Normal Distribution����
struct.Normal.html�SkewNormal::new���چskew normal distribution�6https://en.wikipedia.org/wiki/Skew_normal_distribution��standard normal distribution���)https://dx.doi.org/10.4236/am.2014.513201����������چ�������������������چ�����������vStudent t-distribution���8https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution��P
crate::Cauchy��v������P�v������������P���triangular distribution�5https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution�crate::Pert��
�~ԉTriangular::new���ԉ��~�����������~ԉ����crate::UnitDisc���crate::UnitSphere��������������������8Various Techniques Used in Connection withRandom Digits.�2https://mcnp.lanl.gov/pdf_files/nbs_vonneumann.pdf��������������������������������crate::UnitCircle�crate::UnitBall�Ӌ�����Ӌ���������Ӌ-Choosing a Point from the Surface of aSphere.�'https://doi.org/10.1214/aoms/1177692644���������Ӌ�������Ӌ�������������Ӌ��Weibull distribution�Weibull::new����2https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution���������������!Zeta distribution�/https://en.wikipedia.org/wiki/Zeta_distribution�crate::Zipf����Riemann zeta function�3https://en.wikipedia.org/wiki/Riemann_zeta_function�Ñ%Non-Uniform Random Variate Generation�)https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8643-8�	Zeta::new�������������Ñ�����������������Ñ��������'crate::Uniform�rejection sampling���0https://en.wikipedia.org/wiki/Rejection_sampling�Thttps://jasoncrease.medium.com/rejection-sampling-the-zipf-distribution-6b359792cffa�	Zipf::new�ÑZipf’s law����*https://en.wikipedia.org/wiki/Zipf%27s_law�crate::Zeta����
��������Ñ��������������������Ñ���������������&�H����������������������I�I�I�H�J���������H����������������������I�I�I�H�J�������&�����������������H����������������������I�I�I�H�J���������&����H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&����H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&����H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&����H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J�������&���H����������������������I�I�I�H�J�������&���H����������������������I�I�I�H�J�������&���H����������������������I�I�I�H�J�������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������&���H����������������������I�I�I�H�J������/�~��Ax}o�X���bx=6�M�Η��<	�b!U|��5��e�Û
:j$	_��4ʆ�3R�fQ�`���h�q�V<��$��<���	^��W��}	��r�����_S�*`(�|G�i�m�+���|(8={�	�p�WfLG������Owi��O	�}�����}s,�H�ժ~�?��i�	#N!�.��ᴪ�zg:�����!��`~��T#������o������l��w��FJc0G��{�y�ԴޭF�����Ö��6���,�a����Ֆ�+D�09`h���H�;2kPb~'����,b�N��ZR���,����þ�g��-�FD�w5���1�J���aS�`4���O��?�[+#�I/vz(�$.j�8�J	O�iԜ-Z��7�iZn$ Up��j-�� ��QSw�K�O��nT��s�<$�H�K���&���a��4��p�A:�N?�1$ҷ<��`�E��I,K��8S�X��:„�x�øeF��(�14��1����zoH3~�g-�������?�ra������r�Q`'Q����	r 5o�v^g��Ũ��$|/-z�3���禎
J�����K�^{\�IO����D�X_�,v8I�����`L��WՉN��%��y�A�+�W.ATGx0�e���!��9�_�D0?�����S(\�x���h�+۴�1GY�k���Of����[N�k�Yޮ~����䠎ڒ�Ÿ�u�0_��E�S��o)
r\���;�.��F��!���f)�(���J����\,]>ٶ�a�`����e�Ys�͡��l��^H�ߡ�
���\�,u�z_�`[k��ח��W����v����χ��Vz_�c%Q|�
o\���,j�۱�a�\�Q
*����P�c�6��H�ګ?�Hɓr�П�HҚ�zgV��9����Z��U�a�e@���o1Tp�s�=�@��r�S��:ԧ�����@K�������w�++2�DwӇp��.7��($>�>��~�B��α���PcʙS��re�d��.Ak�#�:�t��Al��N��Z�IQ��8�M�0Z��R"��_JD�T�`�M�\���^6�U�����uc�Vg�@�>��7��l�ҁ`G�\�L����:Y_���@�qPN|�Z�Pf��M����zz���]^�L5�&_���G��nK�%����q��\�!fy�ʼ�r��_�,2���e	x��y	��촥ë;R����3���؛���7��9 f��#b�	�q!���)a�ceޤ>\dO��5�y��J��.i`�顏�-cǝ;^r�^O�=	�^�OH�� S�yp��vm8e��)�p.Y�'j�@>���H�`����Blv+��,DS�mT������fx�sU�N�l�!�G�����qwU���8���>������t+����UI�pJf��D��G�y�`�G^���wP��n��DTxP��<��#�y���)�G5� �?��b�q�%s�Д����l�r�{Γd-�X'v�?$��A����2�J��8�Ж���sA�0ȡ���{��>�>�_���W�RӶ�ځk͘	��SQP�
�7��%3I8̓(���Ԑ>�V���Ą��C�uC��KC�R�\�p���\��|~d��Ij���_;�f,���R�ID����쥸��x	:�
���=�!�h	�I�u��Bx�3E�s���򨥒�;��?Vc�[<6b��.������
��j[Ei��3�k�kk�ŒF�
��qŰSQ)��ՐV��/�[����g�ٰP61f�����2�`����W�@H#儡�s�ֳ!�7���n�\>N�e�?�Չh�s�����@}hF;�����5�)1z�|�4Ӎ`5�l���}�5�H-��
{RajeXd�n���+�P�
'9����ٺsL���I�3�o	P�+��%�qM:�Ë�+N]���?����}��������<�CR�^�n�h�Y��{��IcɹQZ^c�]�p�-#؆�I�^�������@��{ �Q��	yA^7�ɇs�z�͕ԽA����'���?$9�?���ǫe�U�;^#�r�b&-i���#���C��A �K��yp�
��4J8�`~�~b�+r���a�akg֘xi(���u'��=�Ѷ�eC*�������c�4��	�fX�g���8lO�H�����W)9k�(Շ��Y��.�{:����'����D���0D�>�}�uA� ���i�h���G�:�^����r���Fjs�`��<��"~Q0UA���qnɄ��D3��Ml�Vk~e�z���hZh���)����>FH��1�y�^Ť��G_~D��Q�ƍ����[*ʧJ��	��?8�8���|�)� ��-�'�
v�ps��P0>�#����$tXQ�ڇ���ͥ�r��aɒ�)�*a������fd2 b:��4K�kr�[��I���i[��xL��RyF'
3`Ү�t͏Vx��^�&.x���`a�����n����>�%���
���}���u�.&?)@/�r�	�k�N3�h�U�o�Tn-�b�	���*��01jtM����HN�]Z�B	�3�9��ϝw�b7̈��WL�3��U1Kۧ�2�Ǝzlju��ݙ�r��z�X暉�Vױ���&�s���;�|�-0�q������WE�О��c���d��?N�����Mjz)]i%�o�a\<�5�з���:rr��(��$*�(�H�0
��o'��w�{�^n��|��p��-�&VsD7����Vc�����\�D'3k��\����Mr��i4�N9�����ާ[���Gt���$�qO�����^��Lۛ�Qִ�B 7��h�[��ސ{�M|7d`����^*����
:#�3m6��0��H�#��)D�pdlcJ"�=��4�Z��e�7�%B��fyB8 ����x�	q�Zwz���J�5�.�G�Iz:�h�ܐ�<S�дIu=�?��cPO�FG�(<�����p�*ӯ���|����$�7���V渂�Qw+�ʖ��P:���
)-+o��c�z��v)&�~����4����IM6!&�޸'�N��
�e��A!ӷ:g��$Z�b\�@�-�u�4W&u)8}a*��7z�xP�)����Ki�$��=�����&GQ6U3H��vE�4f�.P�]i�|�k�G���W���._��А>4��U}Hb{U
��dc�)��
.O�����d��U�g�HF��6�jN!��LNDz'|v�e�ы���O:�Ř>.���%+�շ��P¿��!Y���K�&Vl�������B��K�6Rk6b5��dfG�d|U�v�v�v����)W��>d��	�JU4r'iE}�`no���S�~��EiC\gX�L\��3�VV�>�(�4�Gh�����D����X��K�ȍ�����ǭ��D�R�w�LP?�TA�m��g��f�=|�C�D��Lj6��Ċ�4&SDv�@��za0�y��„ϛ�|�?�}�k<#��ں�
^{��BQaT��{�d�R��B�,�_J�u����%yd��r��6����	����`�����~��D��Eu!���i�**@Z�ۮFV�,+~�T-٬d����<�;ўВ3<�S�^�'�0x<������*Q�cMr�_7����ǘ2
T�3����jLވ.f_(�Q�?���f�]��A�Cl -�lB8��|��c6���%J��e�lȽ<5��*�r��|L�����Xy榬0�"��i"�_m-���js�|[ph�<��Θ��y���`�����5��ρ�{�A�[��>� \��uK\�*���t�A��~��n�)��雼���cB�������0x��yK�\N��ED>JCǒ���Գ
�S/�G��m�U�t�`�跥-���ٙ����h8��
\�����Z�``��1��C���A���<o7t��j~Y��p��?�-������~v;n��t*��-�}˗���;�Q�!�������m���v4��w�>�Ĝ�e���`$�����N�J�qN��ˡ(�Zo���̫�$$��@?m��������U��o�4)�[�+��w'��%�:�Z�F5֞Eɫ瞻P;�BS���m��]ʝҭ������[������a�d��m��\��`�3_:�Y��o!�=E-Wq�D5tV��g�Q�Q2��%��Z-m����BD1��|%x
�=���Gp��]:�^#EC���wYf�9��/"�9�Z�R#WF���{��S�*{$~\�9�ғI����'Ꮕ�[�����5p���8f��77Pl��/����V��eq,�i2�*%<ҟ�]�Xf�s�Z`u ��7�uEP�+M"9
��`��00g��i�^Z7�U�BB.��j��X����X��W��Y\$ԏ��c�qIl#-�)y:�kQ��h��lٗ'�?��9�T?15�i�i����v=WQ�W%)�,��u�Q�Y�-���2 q9����Ls���}f���&�?w�5�.lP���ނMZy�Tw��r3T��e�mX(�� �5�p#0/j��X.�C*�Rx����/�����Y���v��S�Цz�a��@��������`EZ�a���aGWm�^����U��l�����vv�S�=���Z�
�t�<��a�Yqڮ����)-��d��4�gu�N�Q
�"�4���q��`f��k�@��~��_��kj{��j���Y��+Q3o�%TRAʻ�*���[�.�N�t�W2�LH�-�i��Ó��hZF
$���"6����簊}����_WE����
1\���N0X���;����&jZmM�UH�&�ܙ�,'в���yXм��z�iL�t�r�=r"	�L�%ª�!�U�(�r�ҫ�9����5���J��a���+���>�k��p,�s�Dtz`+��-|�iZ���i��;�E��e�oOJ���>©<T]��hY@����LG�p��u`��0=���.톄�C/=�V�6pˀ���,��C!�����SH�V�>S5GVD^��q~̼j>�M�n	ud��ߪ�f8L���Ù�4�9�O`���{f�p#nl��D�	FAz�֟H�
����3�GOt~bd�c�-�=M���^�Y*�^(;l�~$�ԧ��ĝ�g𣳺�q��N�	!;��6!}n�E�?����~�>�O�o��FBR<-H)�2��6c����L��ջ�߂GP�r�݅�U��:c��/44�pپP}�>��8��c�y��kȊi�9+�d���Rn��;c�5��YP:�/$}��S���)ך[Ä������Y'��z6�P*s�l^��s_��?w�n
`lߥ���h�1�-'flA�mﲒ�"�s�6	u�3hx�7V.��V(��{j�RJ�p�*� s�FUHRt�z�wR�Nۦ�c%wW��<��M��K��
�Hͧ�źߵЊ��Q$qJT�;�z)����A�)��xn�9=�ҥ��B<ŋ��\�J���˫�y�4sPF�c����|:җ8/V�
0M���5v����*0Pn�a*I�A
/�bxMn��J��wͣ8�<y�F���Nk�.�@�(�2!�}u�$��5���N�6��1$�Z�Q�玍/()2���#�-��xsWC��}�o,N���IX�ł���IW����ߦ0'Z���@���"+�~l����rւa��vLL<�@L��/(m)���1�������DzHa��hE�+�h;�c�����%'u(��5*1QG-Th7�$[�5�����}��79@3+��R.�iq6,k�oGI���5?����]3q!��D�-W���saSR�[�F���?L�v�[��aD�:��X$02NR[a5��e7d�iz>�y�.Ł����6��_��qVT�&R�ws�3xQ�X�EҼ��`��z��q\�1��>�����=�š���
p�![������C)߃%�b�c��
X�ޫ&:@���M75e�TBQU��|Y%8%W���{�_�q,#�|����arw�Tm腙��K��H��.���X6ՙ�RR��98g�҄_��Ի��
O���#(�iWQ��[�e���������҇��^̯4�}��ա�Ha�����Tt�G�v3��v�#]�3���V�=�u�e�#�Bk�'�F���#XD�� #�uw�1cW�z
HNt�d4zJq\��V֒��=�3�h����>�eCes*�]j�Ő>
�Y�Ygs���S3����W�v��Y_U�;#��!˵.�/����)\%�d�^�z��B
f͐k��Ծ��@�XRm�*T��p�!�ӝ�^�);�'(6�Pa����\��b&C]���Ҧ��o3���?E��K)�:�PCL�>4D��M��W�i���!ǝ{!�/�sm�oR(�҂[��_֚������/#��W��4�4YqaLS!(^��?3ա�v�%����4Y��.Q�F.�Xp����d�Z�b�j=L<����%����
ǘ������Q�����0�ό�E]�/�i�>H�TSE$�l
�0�������B�0<ƒ�V��ϭ�K7��z}z���s_���/:�Bvҗ;Y�A�8YYVC�.�#W-	����"�$�^�(Y�)I{�XB�A��<(�f�G�1�?�����z'��ҫ�o�+L���a�q��"�p\����V���7d�Lv�u�dIm�����uv[�C�׺��Zl_aO`#��r���Gc����̗��D�Ps�ᗧf�G����G]I^�ϭ�Z� i�ؤu>ǜ��X�R�F����ce�Y�r[���u>n��;1���Z��8�%c=m�qQnʝ��<ȅ�;�e� �JO�3���ؒ|�����?�b�{�<h�6��CT���	�,��4y��k��oX;��c�ִ��C��6����q�8��o��c����e$�01�rLW=�����T��Vo��]��#������ϫ$��ㆤ����/����j��(v�n�����|�"b�$���T����*�!ң�F���s�r��1Er���-��,{��l|jV����(o�V�_c�{Q���m�����й=2* �:��eĜqz�Mn���5���DՓ\c+����B�'�r���|��X)�P��~�vA_�Z��!��^
6w����Y��Wq;ʢ���I���<����$�V��>v��!9�	�ɘ

��}u�6&��\����rGG.&�SO
Ր���Ƃc�%�����a�Y��l���Ɵv�M�`�p��<b��h���T\�	���]b���jq<���a��5��(y���2��e"&��-"��N,4.�ꚫ�R�5��Đݐ�1L5��v���DJ�›���0Պuҙvt�P�97�iV��l��p���O?C����*�\����M����
-k�9������\�f�G>08�`�݆���$B��D�l7���F��->qH0%�.ԖB���Lg����1��s��QXe78|�X|�C�R6����u�W�6��וL �{��&�������~��9�v���i��<�
��.`d��T�$$�S#b��p�5���S�wXB�tz�Q�_-w��'Z(����q��J8ܬ�g}t�i���.�Ϸ��[��,�N�ov���æ�.t����biv�Kl{�>��>k��|���d����83��E�'�ҫ�gg�%�jɮL^���,�%��5Dߑ|����~n�*�Q�x�������\��DS�AKd|z,0}G�+�cz��u�W�U�0�g�e� y�-b"�#��pm���m��&�әJ6Z&���	�<���;Q`E�z������y���x=7r�V���m8sB
�@�ʝ���.��̕�0��DK%�L�/2���`��)/(`�o�-�����|Ӑ&��)�%�ؗn��I�DdT^�o�E8xK]0�J}��e�N�@�T���>
 �����6�}f|*�i�+:����iN�6�y�y�VduI��k�f���~ݛ-wa�?G$a�Z'|��q3*��/_�j�P'�r�[����W��-��ʇ�ЅF~��7ީ�;p[F��4��j�e�$��2C��d�ln���\��p�M��{�0ؗ������$h�)|ċkQQ]�_#O̾2�h{�V-SY��1�@3!M�.ҝ1BQ��ƛF��P��č��ָ֩=�7��P���_�^-q�oXyUr $�<�CC���E�:&3�b�����xS�go��]Ӂ���w[z7�#Z��f��f��ֈ*�7~�کGS��� ׳CP���~M�
Ғ	hf+�Ŋ�#����
z��:¿G���!{9L��o97���Iz��3s�kn-x�=%�^pM�^m��Yz��A����#x�f!a֔���Tl��PRǍYlԅ:���L��KhV��o��&��J��(B��1��<�W��6�Ϡ�����HZ�X���sfbЉ���%�ĝM�EH�^����3j0��6T���h$�<�����X�is��df;�d1�������C�2q��K
u̲�ad{O�U��R�ș�R��[w�|e������k"S��k��,��C9���kd��=T��j�[u��jf�h��7��*f!�D�~b�rQM�A�%�M�y�4��E��f���훛U��Tx�Ljd�e݃����e74���uU��E�-�qN��dו�y91��r�˨���V�""�	��'1%L\�`*gi]�Av�6�@����
�������hGyr����d��y[�&�<vb+�
��d��+��݄֝^�=�P��L��!v�\�����0�*���c���(�O
�Tr��H��Ñ��I�s]��ػPE��kI���g�k�+��̻��4��?I-�uɐ�Aq‡J���?�X��}!��ɻ��'��A�Z�����B�n����
��Z���{�������΃,!��+����}!#,������)_�4�JA�!�	9�Cͤ��
:'����0nZ˭�"�����^��=��fC�g噒d�{��\YG>¬8����i��2M��1,X,�N3��jA�ut Z��U��S]t�0��8���.����2?��n��d���?EP�W(Ă�B�E5�Y���VQD
h K�s����.pW�Ap�ly��I�e��!�r+/��ЦPu�P�.e;���}�dԇR�ȭ�t?� ����W-X����g�uZ�!W���~
(Vt?�-��T�O�<V�W�&ɏ�I�o�F��X�R�����i5����n��Ħ�ȴ��)n,9�؋�(��1����o>����P��&�	w��>՟w:yq�iؑ�6���{�*��1���c�/��
F���!�`��_��y�(��,�	��"u�h���$z
�r,6���j�"�����v�1���Y]u���~�z������i"E���&�7���'1�յ����V�4hK'�̀�(�Q>�(�y�~_�sh6!L����z�Ra���>mrG\�v�e��Q}%o�r'���u�=��WP�ޒL�)�@r�ސ�%G�i燮�C��d�ֱ�btY(�h�[\���d�#��W������Hgn���|�ȗ�tϖe�]�/N�y�i���M�5�L�X���<� *i2*	c�\��StV�� r	�X��}�R��Z�RE��x
Ƥ�k�]5��@p�;�T��H��3I vc�<7Ir�R�90Ypj�+�fL�]�Z7ο�W���l�"(D:T{�5ר_�u�q��<j_�W���6���K�'��\��lC�7)1tk����4����JV|��WP��
�O�|��~4@V|*.pQ��T�`)pr
����2��ɕ��<���48�.a�%��z�3$�Z��)����ޱ>s���H���4H2���}�XM��_`��"$D.#���h��m����?4��o������BP˶��d8i����*��!%�D�~V��Td-����/�2E�OI�ph
�M�Yj�rwޮ4��=z�����m�y��H���V��3�u�˶�%)�g2��TI6���2��k*��l	������7徆�YZ��"o�Z[*�q�H��ޠLݔ�f�_�-��*�j���D��J,�܅n&[Bp�C���9͊5�1�
X1�j7n��.���Y��*CgH���Z��ՓL�G{&H"���@�=�z�.UM�{/�_�~	F��M����Z��i�W�b��b|^����2bt�SNSz��8����G�^L$��ǻUh�@Lj�,�B�ie�	�����8���Q�?�)�m��C���tQ��ܯ��6ā�>��*�؂ܱ��D\�����
I��\�V1��f�1��L.n����H�0�i����kFr~F'�Raj4iK�f���8B���^8��r�d�|���Fy�:i�A
O
ro�#.@�ǣ'f-�}��@+�Y�\#&fl��G��P��j��������G�Yweh�A7��F4r�hѪ��݄�T��[�8�1ŴG"�+WҴ]��p���P��������s=��%ks�YB�~�Ň�]6ʯ��^��3���N��I���Rjc�CO�7�*k�TY��J��栺N��
wY���j��O._ZgqK�|f�Us���F0�A^�*8ț�7�"�����{�յH��6}>"աG$�6rj.{������}� �_�$�����.ۨ]�"YX�ʩ�Q8��������0d=�D�`Z�%&ȥ����gU���E8|�N�`p5�pnx{f�Вi��\�}gJ���p9��D�� ވ,G�&����3��"�O�R��W1��8l�$�+�TV�����X$��A�w���^����g������Ǣ�y$��Nv%a��mFEȓ�VS��7ܥBӥ/ؠ�_ng��WV��X@���ձ>�$����"�me��fG�K������8<ѹ{{�sΞ�S��276�b@�WW��=�j��O��_i`��̚'(4��Z����yPl��lu@��f&�y��^�� �Fz�n��&�K|�1�-M%T�<�=��^Ph��`���R��"_d��h�?l��r�B�71��>��r���z/����-C'F%�c�Ɣ�g<	.�]G�.�
%	�d��\�M؄.��;�<@")QÀ�4�yi�:}�{���u�?����`LYl���d�I�/m#⣌�����[�V���% ��oF-�|�=]�_���o_���^��h��<�&�U����*�b?�j<�㽝N�.g˂x�b1����k���&-�`�X���^\���(�)���]�v]Y�@���0b�.�xjuL?M
$J�ɪ���.l?�@$����N�QJ=����~i��K O��5�����ۥ��'�WH�t�P���.�{��Ν^�n67�9��
�h��]i�u8�
�2{ȱ�&r>�bŊ��/l�h��u����D������X���s�'iLw-v7��ن
������V�)^�xEO9�Q�Q�a��#s�H�ߜ��g�/����/��tXY1�>�'fu���9��tmϕ*���J�=i�"/^cl��\�W:/.A���D�v�{e
5���.���k�O�sA�,y��i�{Kn�Tg����*D�VLuT_�M�R��]b�x�S��Fr0�u�����ҧf+Aד��_�O�	�؆S�K6�p�<�k�\
��g��aY�k�5����
���A�ZQ�Io\�)z�8�"�h�g�p9���pn)�Sn���ϥ�bgb�]���J�R��;����y�œor��F��绺�T�iy���{���:��KL����է ɬ%�}���g�m�	���;����%���-%H_9Sa1?��}f�f�����yg�a�A!�a�H��π�^�sK�'q��6��"R������YJ���q�L�<;w�L+�	O��uh?Pr�Sj�	I
~��i��u6�&i��{q�U�[K��0�b��T?���ĵЕ������������1�i��~�SVQ�o���;jP�"��y��g�>���K�"a�h��p�~Ȣ1�S�z�L�����Ux/���ș�|5�߲"��-�eg∸U���4�$lASe��.�Ve��s&E�A`�"K��\?�������	��(�1"�-b��k~�Pb�x�g���z}>�i�/�����aD+�������M�7^[��`u׺���E����0q���]����f���bL�V��}=�.[�nd�Q�"����ړݵ2B��?���C�D�ƍL��[���e�8���Ս,��Y,����~�1��吐qTg������x��Ͼ`�u��ך�%�\I# �!)d��Mo��W[�&�KӅ�"����X�@M�RX���/�������H�;?"�誐�qAqa�D���	�M>(2�j#�ӈ��熢��ȋ ̏�?��	½
E�@�, �������+_���b�vZ���9^���e���y�펰���[w
�
�qQϝWVP���\���4
�6!'�]�'QI#E
�M]B�?��>Te҈���K��^��|ݖ�R{�4��lҠ�Ћ���8v���׃NO{=�W֖-"�5����֌%�x�S���Z�e�A�����XLNj~���|�TDQ`�����o�!C�ֿ�i�8�\�e�x�!@.[d�&J�b�����D��P>�8�w*;F�_(�0�Ե>��	�}z>m{��~
��͆>	Vd�6��މ�;
҇
���g�n����lQݪ�A���Y�F;r�l���W%ꨊ��� �	��j:/����.���|�^&`R�n��ĈK��|�eVKu�����
��z
@g�((i���ɳo��D�{e.�|- ���"kK��L�
��kБL�`���ڵ�V�w�
ҷYpV�S�#�7?m�3N�I�wi���;_v4��e���Ŀe��Ia�(���w��'�Ex��|9�Ĩ�@ǜ2B�l\�v�^���Ft�]�P����p�<"y���;�N<�.�^�l���+��>
=�3�6t�,�p;�/(����|��}�k���ѧ�����t�u!�G�c��̖���G�t8�#��/1`�k���	�D"�����7�c�����l����
v��h2�SV��T�F��P-�	~����p�?(��B*Nپ���$X�`�s��,Ig��9���(D�zC�rd������)���!�g[ hz�c���mM��I�����jP�Fm�:��݀8��j�}��Sd���W����C
����|�Bj6�B�vT��Ұ]�:��Cas�:����y~X:�_�D�iiA"��k�<�qf����L]5���C�9�m@���n���.�R��K�d��9ʁ�8���OF�$})IV�8�t2n�_,���d��Kr��QLٻ'�i�28�x�U��u�i]�W.������+�-ll�л0:P����s�_�1lN8�
�����!�x����%��-x��c����V���k�ˈ�ҫ�^����.��Vj	�3v9{��l��6!
f�P���X�v����oM���Z:�����4a���Į���rx��2�;͛��m�#
�.�0@
ՒG��]�f��;���
�JxY������=I
�>k���+5Wq�c�JS���XY��g�HG����ul�H(H����S_���Jn�#�����1�F�4��	����qx�9��=��,k+��t�J]c�˷@i�	5;
�=��eOn׶EZ'�,�H��;�s�1�@v��*�~�胾O����N����L��?kɰ�(>e��$�D��{�Щ���5*#��V1����g71�@?J�)•ۘ$r�:m��
"�r>'씳���M��8r�"3I�Ca9�Ar�7ыQJlqt0��2;�q�:Tz�,��CtCU���'>/�v���E/�4�Qd��ȡ�j���f���M�e�mH��F�x�B����$f̕��ڞB@�(�����F�y��|��W}�4��
ޜ�1�~/�n��6�I�{�!��{��\
[6�n�(O�މ����uj��w��sAK�Jo�g��}q�/�ŸW+f�lC2���=MF��I���'�����2�Acu?�ʬy������X�{mx��激J��T�bɳ�I%�L� ����F�NJ����HD������a'&b�e��^C"6螉;��������+����j���j��Qم��b(�n��UP��Bv
9���?A<�C���D��돢�l��}�e��X̃�����B�*����/+��e�'��:[k'>7���;�;���j���Y`3g�Y_%e3��W��EùMz �񽍋��1a�o0�K
�1�z�]��l�h$�fN��R��>{O�U��]*��7�U�bS	dž���~I��L���GLH%�4�������k���������Y����{��2���+2WV�N�����^uʳ���uAB�8H��)!��F�b:�����ݬl�T�(e)�ZU����zU��S��)k�2x[LA1���Y@����|�X�j��l[��Eb+���Z�GZ,-�rN��›��Lo7��JN��u�6��Ȋ�����?B\�o{A���/�x������G��k�W{�̉4����%v,k���_n�6,|<ˎ�įK�C@R��sx���?�����G1���|t�L6֕����PgL��	.��zs���¶����;���k�k~k��`� TM��2�|8z�����3�
�#7c"X4����H�[`����&�!-��;�r�Wίq��2j:��h���:"ܹ�:��Rtm����ގG�f��'
��Y?Q�}�rj*�,�����ׁƝ<0�j���K?��Qp�6�~o>m�,Mo)�d��P�p`�����Z�A�!���j�����!�,%\ˠ5���TB�B��ѵ� ^���p4G�xr�;����l,�o���06�Z-�D�_–k`#m}�G�D�+�V��i��V��[!�s�p�F��\[���j��I��z�ɭ�PxF�
‰{��I?�E�A����6v�N?Q���I��xԒ(�3�4��C�y@�]h�����Z��vK,����}|Ϛ�`���\Jm�Dp�/��'�jK�Y�U�7�,G����Ycݓ�3/�Q����m��\r�>F-r��VI���>�d��@H�C�Z����J(�j�NJ���L]�exp� ����S	���X�����R�WP�A��������B������L��@��e��>yH�+\?�s2"�:���9�u�a��6Jw�QE'0�Ծ��y�b��!��H���
\�����/d�9�����h��˸�WT��q�R�M�γGνA-��&����|�X����Ќ`���+'�.���ֲ�t�<�?��\!����p���z,$hs
[v�P(��2:�,�r=,���RT�:��������J�@�̺�5
b�>��*
�?����m����h����-��e�Hc �)(���ˢ
X?� )���k�o�L�'�A�e����� o"	�3�_I�6%�3U$���++�:���oS�ĿN��k�J�~Q9R�ɘ--7��W��V$��J�r)�ɺ>׷=�]U7����RZxz:Z�2�oD�Gt|6&4�zjJ��Zx�Ky���{���n�$$�����K��� �
��2�I��UBȸ��[s�%`�ȮO����t�׷�����Oԧ�
lw.�q��u���^������PI�Q~�0�6<t���T��9 �XM'3����~wK8>{���-pϼ����mܭ:m�[�1DK=a������SS�nl�����0����?���0�qwqӣu�&,���Nr��H�dmJ�^���)�ۜ�syL����ʕ��^��/ا���¢��Z�C�B����›ѐΰ��h���������
��}��
5)!GU�u1��7j��.��fJ�o���Ye.޲�,�%��:?�d)��&�w܎e-y2�3�k@�A���V�Ј���	q��Q2�!}�_��Z��/���PWޥ{z�6@vgͥi�G����z?��p��H�E-WG��(@���Yk������K�ۗ�xS�FK�hՉeᾩ���V�N�*2�:�XS�6��W��WЖZ�I���Š	�I��Л�#����e�vEs*\1YIp�����e��@���!ζԘ�$ k?f��9,��f�\#�L�����c2��\j�PQ��
(U��vIb�-@�v���W8�Y�k�ͅ�K�8yË6�4y�Z���#���a0zSפ5d�e^��%u�6Тyp��~-����] �kOK�����r������e@�B��M�y��z�	�#��)s��8��� 6�<Pڥӛ�IN����[8
&���;o�僅����غЍ�� ���=���bX���>���ѱg��N�"g@�>����ȸ�`��5ez�/�c�G�lL�䩲��"�1�o�@>�{�AX;�QF3Ƶ��F�q�"���D��X�a#[
�+��	�9"v�6�>��͗���.
�2g>v���:��3���z�\z#X
毩3��h�k)�G�m����sk��v�Օ���q�Y�j�p�䫛߶֦����.�.�b��s�g�r�M��*#C��

�ڊ:,Pb{��tc����^�^W0/	��b�y)�^T?��؋��S�WlV\����X�ݕyI0�X��Ep�"=j�
L�{%�Ӄ؁�H��R�-��L�.�u9�ު�AP6،���6dh���b�a�D.ݽҤy3�%�%�Ffo&�	_87��9�v+�S9Q�}(��k�]��]��j�%ƈ�Ps���I�0?y�Fyx��W8���f���S��#���^5�-�L��
�M����m�-A��k�6��,���!��]?�	��+�z�|qX���s���1[�)�#^`�s���ԫ�.�2$a)J\ -��@�=d��#_Tt�O��Ր�q��{��p�X|%��I�RS*,�@4>A�8�M����ž�,Wu�]
�RB��dk�'��!sOo��%z�C��ܲ���t�9ѐc:T��q9�*ȵCgbi��x�����J�W�� ���V&
�q��0�A,]D�m7��hf>Ui���
�[d� �udM�����W`��ESY�%�#���)p�)̇\���v�Z���r�����,���|`gig&w�9/n��A�:��!�rH[HѶ�3�X���[�L����Zk��T-W�UY2q|�9�ʞ���EP�ԒZF�O�<�[e�K�����#�����c��@Oܖ�`��7^p4�`�X�"�9�覛��щ�����4��m�T�C�x�TA�w3�j��|��1]��"�.~� �Ҝ���J.�A,�7oe�f(��vIJ��qJaٮ��cE��ߪf��<�6y��~X�v��cuu��������VZ�De��h�>�i܅�-�P����i���h�[?]�#�(�rS\�M����:��]e���t�@�I�I%�=�fk���gO��הN�k;Zo�T���X��J[�ҧ��$F�e���.��S�*Y�q3G��Xɯ%���<X]�3���S��
�����~ӎ
�m;���}�R���k�a��ˌ�!�����ʨ�V0F�L�>�( ���d�NO=���O�(n>÷���ya��J�
%��!����j���憚5e�%����0���P��d��j�k�,��ӡ�W�m�\��%%��c����X/�����*��j3�tC?D�s /�1W3���w�,�.;��sX�4��+�N�OzI0�vʑ9��K!S���a���@��~�j��vC��lŜ�����ӻx	���TY#�j%�'0M�Wt��o��w��$���ysQ��n	2m�諨�~�@@U����oW�āh�֕P���|ng#�!�@S�k��+��W� �8��	y;Fe_%vȿ���L|W���4�+(ή�)� ��Ƴ$�IƒpHi`a.��2A����P�2'�8�Go��4����#�~T�?�ptG�߮�M��n)�:3+�2N��\���v�2�KHL�X�H��)]��8L"�
B�@�x١V���
f�?ZN��7��V�U�zSC����jާJ�G=��~J��y�?P[x���W	�MI�FDA�w��1TR�-���:P����2�=�r�����xr%d^�U����@v�{�neJ����*�g��&�Q�Ng���a���ok{
%�P[����Lc�oM�"�R��T�S���E��6������}�h,��sw��d��	mj0��ڑ�nL� m8�����2�^-M�x��
��wM'st��a�F��!�;y?�0���r�},�ys!��=L�o���{����.��
�ό��uz
@�{B��ێ���:���X+{b��6"�_]�8�O��2y�j+/@4[C�{�xo(�+��6�s������9@ �H���z�Q*8�_Y!P3rn��)���c����H���(cO��lY�C�”iÐ
M�,6�ٗ�MCKu�wmU_n�7�d[�|ɟ����HDі��+}:�G}���ݑ�}��]m�����1�k�A�ǰ؜3E@����|����T�n���}9���ݴR�-�;�pZ�������.��w�Ql�����4�?�ýo{�q�	e��N�;g�&�˃6�d���;�-�̘�_B]�T�?[����hB�yBe
	0�Y��c��v;��_�X�+���$��v���M�+�9$)�mr�Om�To	�eVYFԖJ�K��[�y�G��RAz�r:ܢ�3mHG�g��TG�,e�L����9��̶��3���Q����2-���oM�ȷ~�G��:����vDk��2<�/��8�p�
ã���u-n���"EU���յ�ޣ����8����)����5c��J�����p濫������4��S�����쌁���lE�Z��W����`�B���9ݰNI��ْ��t+B���͢2��r�>{����*�#�s��� C�7���p�E�p8c��X��p��`l#��HäT	M�TA8�B����~��ӑ���������p��a��/�똴a�c(C�Ǒ�����Fb��[��[���.x�$x��.��n��G�Z�r�fu�_*���spg��װHQO���9�̘��$�˜����3����d�[�9D܊�ݲ^
α�z1G���&��S�B�{h#H���/H=����[Sܨ�,��A�/Ju���$�4��Ed������ы��y|`��D��B1͌⪕|��V���7�8G(��A���n&u},��H��њ���J/C���g��t�n������tF��;��� ތ���M����n�w�x.���r�VW�/�/��2������d����o���b )�=�RN����5����td�wS���`&�d��BOo�r�
g�J�e:mVr�	�ߎ|��Ӥ���K������R~f��c������3�pν�z,�KF�f�tێ�T�Kxa�=Y���2�HVL�4XW��r���t�i�F���F"D�ٛ:C��Ɵd�y=7�����"yd�9����yE�~���|��R*W�XLg���:Ҡ�\�F~	k���~Õ�G9�3[��;S��U��D��`gv|"�=<��ٌx	���FK|�a��}-���vv�Z�O�g5�������.4��2���Ra�b�#�� -8�}�Nl����S^�I�8���4��X��͈���@�cܝ}���9enF��z%��uz���P��O��@r��Qk &Y�ح�z��;����BLaA���ȧ���˛>1�*��*@�g��&�X��`"L���|j��R[�6h�����-�	�ā��w�&�6<i*kYuR�0A�
������J�4�k;
�ґzq�Y�n`��$���M�߲���՝G��!�Lk>¶sJ�+���9#���/�a�	Z��g�yOW��ze�I�[���w��Q@rl�)����S�n�b�ɸU훷�5��Kq��6���%�+$o�c{���?qM=���!��
�?`n<�=o�ug�?��M1w/��k���j߭l\jJ؞[�dȺ��4��j�����_D�%ls#��OV����ƂZ!,3A�����B����+b���*m(4.p3���٨��u2��4�/Of}�Nv`/C8a��Fֲ6 �������\o�gc:����b���ܰ�%D1�"���[R�.~�Q���L=:�����d��ô_��Q�ؓ�M��g"�j\5�K5�8TSS�5Ȭ\��0����fZ]������PX�-�vf�f�W�v�&-[*�^k1��]p�Uc����SR� Yk݄)Z�aD�dAMD��#闠�������
4}��I5]!l3t�����F>�}<`�Q��v0�)��
��:}��/"E���a-����t�}n���hM��zq+[+n���u�.uD=.��"�?�,Y��!w�0����w�$�;�ٯ�+:���b����b�ϊ�=�Weľw�N,�
�껨��wc�ÆK������dy��D'������<��g��y��=�Z4D�%�K��6��P��7��7'G��ŝN���axvl���;�d>'������(��Ed���?�Ȫ�٢
	mԁ
����m�yGX�t��:��oN��>�v^7���+��q�*%|�qa"Zژ�9-� �>V�Ю��ngy
��f䞮�ӏN������I٧�_ރ�y�s�l��,x����z�q�*A�^�>�.ka�:�A+�^���ܹ�Lh
ɳrP�� .{��m���8W�+L���Kcj����֞/�B���� ��e^j���M5���feݡ�A@U�G���$��Y���(4lpH,��	r�R"��:��{�ˇ�(��P���iӇPY^Y�\�:V��V���x�PI��[�H���pQ���23f�i�Z\<�
ϼA3������d*xv���X+�(x���"��p�1�mq4�8�����D�������2�\0OwC��ra�dA�����
{��dUW[�Տ}a��bF��_KId�&X�y���O<�q�<���B�A��~�в��zrY�K�m�G�.ˍ���n����jq�ܴ��<K�Z3�,P$E�6�m���ǻh�<��l���Jj�8i~��&�zBCJ���.�Wy`�#��8ue�}�'���$� %��*�A�jdMB0��h+e�n|�& ֧a$me3�L��l�ϰFuQB�EA��e������4�m��"Dwx�)nv#��%� ��R�[�dO�3W��&e�xM��lT4Nt&�.>Г�#�g2��u[XD�˿UA>����=[G0�m��c�ƾ]i�L�f�q�5o��v��C_�*ag�
�����.��a�<��@���N�'�$Յ�"2�b�z@&�LObuF�&����3���Fr�Q���kc���'g�Kɳ�<|J�:�ԅ��T�U�� �뿣�\Q�(�~ЎR��RC�VS'��<V̼|�wg���,�e��#D�mn)!k@C_���*d!Ĕ�9%gL+Ԁ:��K2#�.O��s�s%l)&q��7�w�a�����뿸�9P":_��JKM/{�����ҙ�:�~��~��6����_���Q�k��>Ӗ]�qK��g���W�\�X^Ԕ�#5i��\K-�p���`��H�m��z̎����L����4��q��Uxs� v!��������J)X�T�1�J�%V�b#�����D�}��g��hAmK��ì��mE�_x��z�,!k�9w#A�X�&���� ^~‡��`� �!�#�'�)�+�-�/�1�3�5�7�9�;�=�?�A�C�E�G�I�K�M�O�Q�S�Y�U�W�[�]�_�a�c�e��R�8���@�p���`�	�/~#�'	,�4�8�<<AcE!	X�\�`�h�s;z�}��v�)�����������:�@
����.������7�������N���'�B�\�v�����A�����C�����O���P�����>�����E�����a���w�6�;�����]���Z�����G�2�����z���H�8���^�!�?������������Hf)?f{�e{%_��T4R��#	�	f�5I��

��*�9�g&�>�.����3���u����Q�7��M	 ~"�"r#�$�$�%�%�%�&?'�'�(�(k)~)�)+T+�+�-�-�.�./�/c0�01Z1�12�2
3�34�4.5L5�56%667S7�78�8e9�94:G:�:�;�;}<=<=�=>^>t>�>�>\@r@�@0AB6B�B�BLCUD�DQEFFcFGG�G�G�H�HQIdI�I&K%LNO�O�O�P�P]	StU!WrWXY2Y�Y�YHZ�[�[|\6]T]^^b^�_2`�`b6b�b�bUcecef�f=g�gh�hj/j�j�j4k{k�klal�	m\o�oZp�pfq�qr,r�r
s�set�t4uGu�u*w�wAx�xy�y1zx{�{�|,}�}�~�~Yl������R���j�
�l�������s�����
���p���?�R���������u���D�W���������������������s�������F���;�q�����.���������w������/������������������������i�������P�{�����7�b�}����I�d����0�K�g����2�N������5��:����l���?�x������w���j�����;�V�����I���O�����J���������=����� ����V����7�S�o�����*�l���i�����X�.�J�f�����J�����Y�
�T���%�����[�z������������K�j���`�}������'�����
�q���W�q��������i��������d�|���J�_�����4�O�j��������0������z����������:�������r����������<�\�������������1�Q��'�m������W�������r���E������3�S���6�����*�����M����j��t���H���D�d�������������9�Y���U������{���1���L���	�w�	�,����G�=��4z��$��o����m�P		
u
�
�

_w�EZz�
o
+��
%��H�>���d�Gv�l|���q�G g � � � �!�!�!<"\"�!"�'
(_(w(�(D")g/�/�/00�0�0�1�122�23h3�3�3�34�4�4�4d5�5�5�9�9�9�9?:�:�:_;<k<�<@=�=>s>�>�>? ?�?�?@o@�@�@�F�F�FGXG�GH\HIZI�I!J�J	KzK�K
LaLzL�LJM_MM�M	Nv,N�V�VEW�W�WeXYqY�YFZ�Z&[s[�[�[G\`\�\0]E]e]�]�]\^_n_�_�_�_X`t`�`4a�a�a�bcnc�cIdfd�d�d7e�e�e�f�fUg�g2hNhjh�h�h;i�i�i�j�jYk� kbq}q�q�q�q�qBrbrs'sGs�st�t�t�t
u-u�u�uv|v�v	w�z�z{q{�{?|$�@�^����]���l���
�{���;��������8�����������^�z�����������8�S�n���������5�N�n��3�S������������.�L�e�������������F���a���W�w������������S�s���Z����+�����O�h�}����'��������[��q���#�r���@�����P�i���7*�������N�����R��P������F�����M�f���6�K�k�����b������m�������o���]����5����Y�r������1����%�C���S����e������e�������L���������N���.�{�����>�W�w�'�<�\�����S��2�N�l���%���������_���Q���@�����!�:�Z�
��?�����6�������
�U�$�-�I�����U���k�������a���O�o�������������K�k���+�I�����.�y�.�h��� ������������-�I�e�������C����������y���R�k�����.���������P��+�Kg���N���	�	P
�
4�5U����
�
�
1Q�*Fd�}���W�2Nj��5����7� i � � -!F!f!"+"K"�"�"B#Y'y'�'�'(�(�-�-.3.S./�2�2@3Y3y3'4f9�9�9�9:�:@0@N@�@�@MA�A\B�B�BkC�C+DzD�D�DE'E�E�EFvF�F3GDP`P~P�P1Q�Q�Q�R�ROS�S!T�T�T�TU/U�U�UV~V�VWj_�g'p�'x,Hd��/���������1����m�����8�Q�q�!�6�V�����O�5�����>�f���\�	�'z#�'�+�4�8�<8AYEX�\�`�h�s9z�}��r�%�������������(�y���l�5��� ���
�
��2�=xJ�Z�^t��6���>���A��)�������CT���������{���!����	�2���.���u���U$6�A�	sB��
B�	��P��&�7 �"�$�%�%"'�(x)�)7+�-�.�.�0D1�1�2�3;5
66C7�7r9A:{:�;+=�=�>@%B�B6C�DSFG�H^I�I�O�PUW!Y�Y2Z�[C]^L^`%b�b?cGe�gj�jk�kHl�o�p�rrtAu{uy�{}�~f�����A�����}�L�������Q�����������z�G�����������u�\�C�*��������Q�"�����Z�8�M���4�~�v�����"������9����W��������-���<�B�������l���������\�Z������������������v���\�q�
���
�"������,���������|���N���������C�X��������U�A���-�E��(�����2���M�b�����V���������K�0�8�^��{���������h��������sJ,f	�	�
�
q�Wl��
�i��C#]����	Y � � �!�!N"�'�'q(�(T/�/l0�0�12�2z3�34�4�4v5r9$:�:B;Y<�<�=�=�>�>?�?�?�@�F=G�G?HHI�I�J�J�J�KsL�L\MqM�M�V*W�WHX_Y�Y�Z�Z�Z�[Y\r\B]W]�]�^�^�^�`~a�a�bQc4d�dze�e�f8gh�h~i�i�j<kXq�q�qTr$s9st�tuu�uv�v�z�z{�{���G��������������*������?�H	���G�`�0�E���^�w�������������i���������e�N�V����a�z������@�T�
�`�������b�{���3���5�>���������_�x�H�]������������R�Q�Y�'���k�����#�������O�����P���������1�"�*���P�i�9�N�������o�����B�=�E�M���3�L��1�����:�����?������������a���������]��v��\�V���`
���q������������������3�4����	3
(0G���
�
C�g��:�q��  � ?!X!("="�"+'k'�'�'x-�-,.E.�2�2R3k389x9�9:�?�@7A�A�B�B�C�C�DEE�E�E�F/P�PtQ�Q�R2ST�TU!U�UV�V�k����������J�c�3�H���))








''((''''((((('(((''(((((((&((((((((('''(&(((((((&(((((((((%(((''((((&&&&(((((N�4����������;�s���+�F�`�����V����X���������S�l�/�x�d��e���{�<�����{�����
�!���W���d�T�������{�j��i�:t�Zg<8	�	�(
"�?|�C�%�f�L�!�"x#�$O&T'�'�(j*i+�+�-l/�0o1$2"3 4�4a5�6h7#8�8�9�:�;�<Q=>b>�>�?`@�@6AKB�C�DWExF3G�GH�H�J�K,N�NkOP�R7U�V�WXGY�Z�[�\i]S_G`�`Kb�d�eDfgh�hDjIk�kmFo�o�p�qrs�s�t�vuw�w�x2y7zE|A}�}�~ �!���΂p���#�4�ֆ����������������������Ȓے�דT�����v�����D���ڙ������E����,�˜����͝�����������ȟg�����N�i���5�P�}��7�d���K�i���R������o���ȴ��=������P�����ݸP�3�i�Ȼ�;�W�s��ɽ����2�N�j���]�l���_������D��������;�d���:��w��1�Y�s����������C�k�������%��������8�S�n���C�&����������M�����R�������%�o��������q����"����k�����f�I���e���`�}������-�w��������Z��������������}�
����P��8a�7���c
{
�
�
 ��1
u
0g�����Q@�wZ�?f��U|��4[��	 0 z !�!�"�'�' (�(/k/�/�0E2�2)3P3�3(4
5�59�9�9�9R:r;�<}=�=�=4>[>�>3?@�@OF�F�F�FkGoH�I^J�J�J=KdK�K�K L�L�M8N\V�VXWxX�Y�Z�Z[6[][�[�[\�\x]^b^_H_p_�_�_�_`2`Z`�`b�c�cMdjd�dfhg�g6hRhnh�hjlk9qfq�q�qrurZs�sAtht�t@u%v�v�z�z0{�{ǀ(�D�Łɂ �����%�L�s���K�0�և�b�~�����Ј��!�<�W�r��������f�w���ő�����2�������$�K���˕�?��������$����̙�>����V�b�ˠ�n������ħ���c�į�a�e�����	�0��������~�$�G���'�+���'�m���ֿ��H����`����)�����'��i����
�a���>�e���������o�����6�R�����r�������*�n�����m�R���h�������h�~���/�����-���$�K������7����������/�������&������������1�M�i�����������,�T�p�����A�)�c��Ok�	c
�
���h��
��.J��j�6Rn��J�, S z � � y!^"#	'A'�'(V-�-�-f.|2�2�2�39N9�9&:�?@4@�@�AC�C�CD;DbD�D:EF�F�OHPdP�P�QbS�SCTjT�TBU'V�V;W�_�g[p�~0Lh��D�ق0�W���������i��������	����#�)�/�5�;�A�G�M�S�Y�^�d�k�p�v�}���������������������������������������������
����%�+�0�7�=�B�I�O�T�[�a�g�m�r�y�������������������������������������������������"�)�/�6�<�������������������������������������������������
�����2�~�������J���#�>�X�r�����<�����>�����J�����>�K�������-�:�����A�����\���e�r�2��	�
����#�(�,�0�6���������Y���V�����B�.�����u���6�C�%�2�����A�N�R�V�Z���������:�����y���������o�|� $(,28>Da%:bw�Tav�![��CP
"&*0M����		�	�	+/4:@FLPV\b0C���
�
��PU[agmsy��������%�5�MZb ���:�!)�����&.���[hp������������@M�2��; H y"�"�"a#n#�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$|%�%�%�%�&-':'�'�'y(~(�(�(�(�(�(�(f)y)�)�)�*B+O+�+�+�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�.�.�.�.�/^0�0�01H1U1�1�1
2�2�2�23�3�3�34�4�4555$5*5G5�56 617N7�7�7	8�8�8B9G9K9O9U9[9a9~9/:B::�:�;�;�;l<y<�<=====7=�=�=Z>o>�>�>X@m@�@A(A,A�A�A�A�ABBBB1B�B�B:CGCOD�D�D@EMEFF#F'F+F/F5F;FAF^F�F�FG�G�G�GqH~H�HLI_I�I�I!K L{NO�O�O�O�P�P�P�PXSoUW`WmWXX�X�X�X�X�XYYYY-Y�Y�Y6ZCZz[�[�[k\x\]]] ]&],]2]O]^^P^]^�_ `-`�`�`�a�a�a�a�a�abb
bb1b�b�bCcPc�dQe^ef�f9g�g�gh�h�h�i�i�i�i�i�i�i�i�ijj
j*j�j�j"k/kvk�k�klOl\l�mWo�o�oGpTp�p�pUqbq�q�qrr(r�r�rs�s�sBtGtKtOtUt[tat~t/uBu�u�u&w�w=x�xyy�y�y-zB{G{M{Q{V{Z{^{b{f{l{r{�{�{�|}'}�}�}f~k~o~s~y~~�~�~Tg�����������.�3�9�=�A�G�M�������K�X�f����������L�Y�g���������������������������̆O�T�Z�^�b�h�n�����͇d�q�����������������M�R�V�Z�`�f�l���:�M�������эލu���I�N�R�V�\�b�g�m�q���?�R�������ӑ��w���������Ӓ�����������������n�����ΔݖA�����)�6�l�����(����Й�q�Ț��)���ڛ�������ܜ��}���Ýޝd�����ŞK�v�����2�]�x����D�_�z��+�F�a���-�H�Σ���/���ӯ���]�j���.�=�s�۱�����f�u��Z�g���´ܴ��7�Q�������5�D�����J�w���ͷܷF�������ո�.�;���¹ѹ��κ��
�E�T���
��3�O�k���ļѼ%�X�g�����d�����۾�T��*�F�b�|���9�H�������H�W��C�R�����!�������/�V�x������������F�h���\�x������%������m����S�m����������,�d���������_�w���E�]�}����0�K�f��������.������v����������8�������m�����
��������7�Z�������������,�O���\�i���������R�������
�����a�p���A�}������.�Q����4�����&�������>�K�������Y�h��c�r�����D����?�b�������������4�W���E�R�n��������j�y����,�����G��������r������'�������t��B���%4;��0Lu���"��j��u���Vek�8GN	g	v	}	�	�	�	q
�
�
�
Zr�@Xx�
j
 (P��� ���u��C���&5<�����O\b�/>E�^mt���hQx��g���Fm�� B e � � � �!�!�!7"Z"�"�'�'(Z(r(�(@)V/c//�/�/*0m0|0�0�0�1�1�1!202�2�2;3b3�3�3�34�4�4�4^5�5�5x9�9�9�9�90:=:�:�:�:N;];<Z<i<�<�<<=�=�=>F>m>�>�>�>?�?�?@i@�@�@�F�F�F�F�FIGVG�G�G�GKHZHIIIXI�I�IJ�J�JKOKvK�K�KL[LtL�LDM]M}M�MNrN�V�V�V6WCW�W�W�WTXcXY`YoY�Y�YBZ�Z�Z"[H[o[�[�[�[A\Z\~\*]C]c]�]�]X^__1_j_�_�_�_�_`T`n`�`�`.aa�a�a�a�b�bc]clc�c8dEdad~d�d�d1e{e�e�e�e�f�f�fDgSg�g!h.hJhfh�h�h�h5ii�i�i�i�j�j�jHkWk�k^qyq�q�q�q�q<r`rs%sEs�stStzt�t�tu+u�u�uvvv�vw�z�z�z{k{�{;|� �<�X������H�W�����f��������w���7�^��������6����������Z�v�����Ȉ����4�O�j�������߉/�H�l��1�Q�������ؑ��)�F�_���Ӓ������ܓB�Ȕ6�]���ݕ*�Q�u�Ŗޖ���Ǘ�M�q�ܘV�����ޙ�)�՚��I�b�{����%�����àߠ��L�Y��`�o�Ģ��a�p���У<���֧��J�c���3�����د��?�L�����A�P��?�N���������B���Ӵ��G�`���0�I�i�϶�^���������g�������Ƚ��^�m�پY������3����S�l������/������ �=�����M������P�_�������~�T�a�}�������F���������������=�L���*�P�w�������8�Q�u�!�:�Z�����O���.�J�f������p������������N�]���M������<��������4�X���=�����2����������F�S�����)�C�������@�O�����e�����	�����6�]�����"�I�m�������������E�i����'�C��������(�h�w�(�W�f������t�����������
�)�E�a�}�������=�r���������������
�u������N�h��������,��������������?�N���:Gc���H�����	�	�	?
N
�
0��/S����
�
�
+O�&B^��hw�����FU�!.Jf���/r������&5� > e � � � '!@!d!")"I"�"�">#+'S'w'�'�'(�(x-�-�-.-.Q.�.�2�2�2:3S3w3#489`9�9�9�9:�:@@,@H@�@�@�@8AGA�A�AVB�B�B�B�BgC�CD'DMDtD�D�DE%E�E�E
FpF�F�F3P@P\PxP�P�P+QuQ�Q�Q�Q�R�R�R>SMS�STUT|T�T�T	U-U�U�UVxV�VWW_e_�g�gp!pwx�x(D`|��)�l�{�ɀ؀��ǁց �/����B�i������2�K�o��4�T���ޅI�M�R�W�\�a�f�k�p�v�{���������������������������ÆɆΆԆن߆������������� �&�,�2�8�>�D�J�Q�X�_�f�m�t�{���������������������ȇχև݇����������#�*�1�8�?�F�M�T�[�b�i�p�w�~�������������������Ĉˈ҈و���������
����&�-�4�;�B�I�P�W�^�e�l�s�z���������������������ljΉՉ܉��������
���"�)�0�7�>�E�L�S�Z�a�h�o�v�}�������������������Êʊъ؊ߊ������	����%�,�3�:�A�H�O�V�]�d�k�r�y���������������������Ƌ͋ԋۋ������������!�(�/�6�=�D�K�R�Y�`�g�n�u�|�������������������ŒɌЌ׌ތ����������$�+�2�9�@�G�N�U�\�c�j�q�x��������������������ō̍Ӎڍ����������� �'�.�5�<�C�J�Q�X�_�f�m�t�{���������������������Ȏώ֎ݎ����������#�*�1�8�?�F�M�T�[�b�i�p�w�~�������������������ďˏҏُ���������
����&�-�4�;�B�I�P�W�^�e�l�s�z���������������������ǐΐՐܐ��������
���"�)�0�7�>�E�L�S�Z�a�h�o�v�}�������������������Ñʑёؑߑ�������	����%�,�3�:�@�F�L�R�X�^�d�j�p�v�|�����������������������ĒʒВ֒ܒ�������������$�*�0�6�<�B�H�N�T�Z�`�f�l�r�x�~�����������������������Ɠ̓ғؓޓ������������ �&�,�2�8�>�D�J�P�V�\�b�h�n�t�z�����������������������”ȔΔԔڔ����������
����"�(�.�4�:�@�F�L�R�X�^�d�j�p�v�|�����������������������ĕʕЕ֕ܕ�������������$�*�0�6�<�B�H�N�T�Z�`�f�l�r�x�~�����������������������Ɩ̖Җؖޖ���������������
�� �&�,�2�8�>�D�J�P�V�a�h�s�z�������������������������������
���"�(�4�:�F�L�X�^�d�j�v�|�����������������������������������&�,�3�9�0������������������������������������������������7���^���'�B�\�����A�����C���������@�����/�>�i�+�t�O��a���g�w�8�����!�*�.�4����������f��������z�8�B�'�����C�`��	����?�{�������q���&*06<Bf�f{�Ve{%_�EV$(.R�'	#	�	�	7=CINTZ`��
�

��X^djpv}������*O\g���#.��(]ju!���������BQ�
7= �!�"�"c#t#�$�$�$�$�$�$�$�$�$�%:&/'?'�'�'�(�(�(�(�(�(�)U*D+T+�+�+�-�-�-�-�-�-�-�-�-�.W/�0�0J1Z1�12�2�2
3�3�34�4�455"5(5L5�6S7�78�8�8I9M9S9Y9_9�9�:�:�;�;n<<=====<=>^>t>�?\@�@A2A�A�ABBBB6B<C�C�D�DBESEF%F)F-F3F9F?FcF�FG�G�G�GsH�H�I�J�KN�NVO�O�O�P�P�R"U�VbWrWXX�X�X�X�XY	YY2Y8Z�Z�[�[m\~\]]$]*]0]T]R^>_"`2`�`�`�a�a�a�a�abbb6bEc�dSe�e/f�f�gh�h�h�i�i�i�i�i�ijjj/j$k4k�k�kQlmBo�o�oIp�p�pWq�qr�r
s�s�sItMtStYt_t�t�u}v`w�wtx
yy�y3zJ{O{X{\{`{d{j{p{�{0|},}�}�}m~q~w~}~�~�~���������7�;�?�E�K�����M�l��������N�l�����������������҆X�\�`�f�l���҇f���������
���������T�X�^�d�j������Ӎ�w���P�T�Z�`�k�o������Ց�y�����Ēג�����������“Ô?������+�q�����.���ՙ�w����/�ߛ���Ɯ�����ȝ�����˞{�����b�}���I�d���0�K�g��2�N����5�f�կ�_�l�1�?�ޱ���i�w��\�l���ƴ��;�����8�����z�з޷L�������ٸ0�=�Ź� ���H�V�Ļ��7�S�o�ƼӼ[�������޾����.�J�f���<�J���K�Y�F�����[������1�z������7�`���'�
�s���W�q����������/�i��������������4�O�j���0��|���������:�����N��������\�����m��^�m�����������d�r��i����S�6���a�����@�M���\�j�f���������d�����u���G�W�q�������m�{� ���������	�y�����	�������w����(6=��	6N�$��w��Ygm;IPj	x	�	�	
w
�
�

�z
q
"-S���
���x����)7><���Q^d2@Gao����=S��Si��2H��  g � �!x"�'�'
(�(/X/g/�/�/p0�0�0�1$222�2'3=3�34�4�59z9�9�9�92:?:�:Q;_;]<�<�<y=�=�=2>H>�> ?@�@KF�F�F�F�FKGXG�GNH\HLI�I�IZJ�J�J;KQK�K�K
L�LM%NXV�V�V8WEW�WWXeXcY�Y�Y}Z�Z�Z4[J[�[�[�[�\e]^^^__4_n_�_�_�_�_`X`�`�`�a�a�a�b`cnc�c:dIdfd�d�d~e�e�e�fGgUg�g#h2hNhjh�h�h�i�i�i�jKkYk5qbq}q�q�qbrGs�s?tUt�t-uv�v�z�z{�{À�$�@�����K���������
������J�`���8��Ç�`�z�����̈���8�S�n������n�S�s�����ܑ���.�����ޓ��"�8������,�w����� �}���ʙ��+�����C�^���Ǡ�N�[�c�q��d�ģң��������_�����ܯA�N��D�R�B�����}�����������k��C���������
���a�o�#�k���Կ�5����M������%���������S������V�e���������������@�N���<�R�������w�\������2�N�����s�������Q�_��������l�����Z�?���d���������H�U�z����-�����C�����������"�8������$�o����������+������k�y�Z�����"�v������������-�I�e�������u����������{������R�m����� �.�������B�P��<Kg�������	B
P
�
���
U��
m�*F��k���IW�#2Nj��u���)7�* @ x � � f!K"�"'.'y'(R-{-�-S.x2�2�2y39;9�9:�?@@0@�@�@;A�A�A�B�B�B�C�CD9DOD�D'EF�F�O5PDP`P�P�PxQ�Q�Q�RASOS�SATWT�T/UV�V&W�_�gEp�~,Hd��o�̀ڀʁ#�1�Ղ.�D������q�V���L�P�U�Z�_�d�i�n�t�y����������������������������dž̆҆׆݆������������$�*�0�6�<�B�H�N�U�\�c�j�q�x��������������������Ň̇Ӈڇ����������� �'�.�5�<�C�J�Q�X�_�f�m�t�{���������������������Ȉψֈ݈����������#�*�1�8�?�F�M�T�[�b�i�p�w�~�������������������ĉˉ҉ى���������
����&�-�4�;�B�I�P�W�^�e�l�s�z���������������������NJΊՊ܊��������
���"�)�0�7�>�E�L�S�Z�a�h�o�v�}�������������������Ëʋы؋ߋ������	����%�,�3�:�A�H�O�V�]�d�k�r�y���������������������ƌ͌Ԍی������������!�(�/�6�=�D�K�R�Y�`�g�n�u�|�������������������ɍЍ׍ލ����������$�+�2�9�@�G�N�U�\�c�j�q�x��������������������Ŏ̎ӎڎ����������� �'�.�5�<�C�J�Q�X�_�f�m�t�{���������������������ȏϏ֏ݏ����������#�*�1�8�?�F�M�T�[�b�i�p�w�~�������������������ĐːҐِ���������
����&�-�4�;�B�I�P�W�^�e�l�s�z���������������������ǑΑՑܑ��������
���"�)�0�7�=�C�I�O�U�[�a�g�m�s�y������������������������ǒ͒Ӓْߒ��������	����!�'�-�3�9�?�E�K�Q�W�]�c�i�o�u�{�����������������������ÓɓϓՓۓ�������������#�)�/�5�;�A�G�M�S�Y�_�e�k�q�w�}�����������������������Ŕ˔єהݔ���������
����%�+�1�7�=�C�I�O�U�[�a�g�m�s�y������������������������Ǖ͕ӕٕߕ��������	����!�'�-�3�9�?�E�K�Q�W�]�c�i�o�u�{�����������������������ÖɖϖՖۖ���������������������E�������'�����6�Q�k�~��� �����-����(�f�����H�g�������7�|���9�����F�1�o�R�������2���A�����%��t���O�����@���/�O����K�)��������i�����=�y�P�1Hs�^r�	L��M<�-���	�	�	n=`��
�
m���{
W�K���������#��X�e��W��Jx�!�� E c"�"�"/#k#�$c%�%�%�%�&�&7'�'�'�(M)s)�)�)�*+L+�+�+�-x.�.�.�.�/;0z0�0�01R1�1�12o2�2�23m3�3�34k4�465�5667>7�7�7�7l8�8m9:<:^:�:f;�;�;:<v<&=�=�=/>k>�>�>�?i@z@�@%A B�B�BCDC1DlD�DEJENF�F�F	G|G�G�GDH{H�H3IYI{I�IKLXN�N�O�O�O_P�P�P�P3SPU�V8WjW�WXY�Y�Y
Z@Z\[�[�[9\u\>]�]
^/^Z^�_�_*`�`�` b�b�bcMc�de[e�e�fgg�g�ggh�hj�j�j	k,k`k�k�k�k#lYl�mPoso�opQpqp�p#q_q�q�q�qr#rnr�rsjs�smtu<u^u�uw�w(x�x�xy}y�yz�{�{�|�|$}�}�}�~;a����Ҁ�l���i������U�a�$�V�b�̄��ׅ	�����dž����ȇ2�n�z���������x�!�G�i���o���ۍC��}�&�L�n���p���ݑE�������ϒ���U�{���˔��$�]�����3�C������l���ə�^���՚�"������	�����՜�j�����םQ�q�����8�X������?�q����&�X�s���
�?�Z�Ԣ��&�A���ۣ
�(�����ݯ���g���ް:�e����������r�ij�d�{���Դ�-�I�q�����A�d���.�j�����ٷ+�i�����͸��8�z���ι������'�Q�����+�G�c����μ�E�d�����I��������9���'�>�Z�v����E��������T���(�O�o����f�����'�N�g�������������/�W���B�p��������������V����I�e���������"�Z�w���������N�q���.�W�l�����)�D�_�z������������_����������'�v�����V������Y������/�I�������x������>����f�}�������=�s�����
�����
�.�m���"�u������(�@����#������|�����	�H��������e���:�o�����(����7�Q��������������F�����O�f��������0�v�����)�M���+�h������V������V�����1� q��1���(Dm������S|�*�b��D�5	s	�	�	O
�
�
�
�
Il�)Rg��Y
�
<����O��2�!r��2�f��Y��;�,j��F�Ip��_���>e�� : T � � � �!�!�! "I"�"�'�'�'I(l(�())#/`/w/�/�/0L0y0�0�0o1�1�1�1-2�2�233Z3u3�3�34�4�4�4G5q5�519�9�9�9�9�9::}:�:�:;Z;�;1<f<�<�< =�=�=>>>e>�>�>�>
?�?�?�?R@|@�@fF�F�F�F�F GSG�G�G�GHWH�H.IUIvI�IJeJ�J�JGKnK�K�K�KJLnL�L-MWMlM�M�MaNsV�V�VW@W�W�W�WX`X�X7YlY�Y�Y&Z�Z�Z[@[g[�[�[�[0\T\m\]=]R]�]�]G^{^_#_`_|_�_�_�_
`J`f`�`�`aPa�a�a�a�b�bc#cic�c�cBdYdvd�d�deSe�e�e�e�f�f�fgPg�g�g+hBh^hzh�h�h iWi�i�i�i�j�j�jkTk�k@qrq�q�q�q�q+rOr�rs4s�s�sKtrt�t�tuu�u�u�u_v�v�v�z�z�z
{Z{~{$|ހ�4�P�z�����'�T�y���J�����Ѓ�[����/�V�}�����%�ˆ��
�j�����#�n�������܈���-�H�c�~�����Ή�B�[��+�@���~���ё��"�>�Y�r�’�����˓+���.�U���Օ"�I�d���ؖ�����֗6�`�˘+�����֙������8�\�u������y���נ��V��-�l�����?�m���ͣ ���Χ�9�]�v��z���Я��I���ð��M��$�K�l��������:���˴�6�Z�s��C�X����M�^�����ܻ�R�����ۼ�����2�j���.�w�����"�����B�f�������������5�_���1�o�����(�\��������b��^�u�������1�h��������������I�����H�o�������'�K�d�
�4�I�����>����&�B�^�����
�A�|������������Z��������
�4�x�����
�.�G����,�����!����������)�P������&�;�e������L�q���I��������h���.�U������A�\�������������.�X�����$�;�e������%�J�t�
�J�c������?�~����������!�=�Y�u�������(�_�~�����f��������Z������D�`�|�������)�l�������������!�K���D[w���3j����	�	�	
K
�
��'B���u
�
�
>��#:V��9t��x��R��+B^z��Q~��t���2��6 ] � � � !:!S!�!#"8"�"�"-#'K'f'�'�'�'�(]-�-�-.'.@.�.�2�2�2)3M3f349X9s9�9�9:�:�?
@$@@@j@�@�@ADAiA�A:BxB�B�B�BKC�C�CDEDlD�D�D�DE�E�E�EYF�F�F�O=PTPpP�P�PQMQ�Q�Q�Q~R�R�RSJS�S�SMTtT�T�TUU�U�UVaV�V�VBW`_�_�g�gpbp�x�~%<Xt���K�x���Հn���Ӂ�,����:�a�����у!�E�^��.�C���ͅ8���������=���������_���-�H�b�x����s��� �r����Q�����B�R�������1�o�m�0�y���9��i�=���p����n�4�������C�z�B�����:���)�:�����E�#������}�`�����!�s�J�+?m��Xl�F���G6����	g	�	h
7K��
�
�
Q����J�Q�(�O�s��|��}�'��_��;���Dr����? Z"�"�"#e#�$V%�%�%�%�&�&1'�'�'�(@)m)�)�)�*+F+�+�+�-k.�.�.�.�/
0e0�0�0
1L1�1�12S2�2�2�2Q3�3�3�3O4�405�5�56787�7�7�7P8�8g9	:6:I:�:];�;�;<p< =�=�=)>e>�>�>�?c@t@�@AB�B�B�B>C(DWD�D�DDEHF�F�FG`G�G�G+HuH�H&ISIfI�I�J�KKN�N�O�O�OCP�P�P�P*SGU�V#WdW�WXY�Y�Y�Y:ZS[�[�[\o\8]�]^^T^�_�_$`v`�`b�b�b�bGc�deUe�e�fgNg�g�gKh�hj�j�j�j&kWk}k�k�klSl{mGo^o�o�oKp\p�pqYqwq�q�qrr=r�r�rNs�sgt	u6uIu�u�v�wx�x�xyay�y�yz{�{�|�|}p}�}�~.[n�������P���T�������O�[��P�\�����…��c�����u���‡�h�t�^�������r��A�T���f���Ս'�y�w��F�Y���g���ב)�{�����ɒܒ��H�u���Ŕ���H���ۗ-�=�w����^�����ۙU���Ϛ���������z���̜�a�����ΝH�k�����/�R������9�h����� �O�j���6�Q�ˢ��8���գ����k�ׯ��a���ɰ4�\�~��q�����	�l����^�r���˴�$�@�\���׵�;�O��� �U�}���ӷ�T�����ĸ���2�l���ȹܹ���ٺ��K���̻�"�>�Z�v���ȼ�0�^�r���;�o������+���!�5�Q�m�����?�y�������N����I�Z�����`������E�a�������������!�Q���<�g��������������H�z��@�\�v����������Q�n���������@�k��� �Q�f����� �;�V�q��������������Q����������!�h�����H�y�����S�������&�C�������j������8���
�`�t�������/�^������������g����l�������"�:�����t����g�������B�|�����
�_���%�i�{�������.�K�������r������@�����I�]����������p�����#�8����S�������H������3�����zN��+}��;d������Ev�y��\��>�	m	�	�	A
~
�
�
�
;f~La��K
z
3w���,��{O��,~C���S��5�	d}�8�@g��V}��5\��
 1 N � � � u!�!�!"C"�"�'�'�';(f(~()/Z/n/�/�/070s0�0�0`1�1�1�1'2q2�2*3Q3o3�3�3�3�4�4�485k5�59|9�9�9�9�94:n:�:�:�:T;�;<`<r<�<=~=�=�=5>\>z>�>�>?�?�?�?C@v@�@QF�F�F�F�FGMG�G�G�G
HQH�HIOIaI�I�I_J�J�J>KeK�K�K�K;LhL�LMQMfM�M�MRN^V�V�V�V:WtW�W�WXZX�X"YfYxY�YZ�Z�Z[7[^[�[�[�[!\N\g\]7]L]�]�]8^f^__W_s_�_�_�_`A`]`{`�`
a;a�a�a�a�b�b�bccc�c�c<dPdmd�d�d
e>e�e�e�euf�f�f�fJg�g�g%h9hUhqh�h�hiBi�i�i�iyj�j�jkNk�k:qiq�q�q�q�qrIr�rs.s�s�sBtit�t�t�tu�u�u�uPv�v�v�z�z�z{K{x{|ɀ�+�G�e�����N�d���;�s������L�����&�M�t���م������[������e�������ӈ�	�$�?�Z�u�����ȉ�<�U��%�:���x���ȑ����5�S�l�����}���œ���%�L���̕�@�^���Җ�����З'�Z���%�����͙������)�V�o���ۛ�p�d���Π��P���f���Ѣ�*�g�y�ǣ���ŧ�*�W�p�
�e���ǯ��C�}�����G�ױ�E�W������
�1���´�'�T�m�
�=�R���ܶ>�I�����ǻ	�C�t���Ƽ
���ս��d���(�n���׿�������3�`�y������z������,�J���"�Z������V�l�����	�S�
�X�l�������"�S�������|�������C�����?�f��������E�^���.�C�����/���	��9�U�s�����,�v�����q�������T���������+�o�������(�A����&�}����j����������J������ �2�P������F�\���:�r������Y���%�L������8�V��������������R������2�P��������5�n���5�]�o�����*�x������������4�P�l��������J�x�����W��������K�������;�W�s�������#�]���������������E����>Rn���$U���~	�	�	�	E
�
�
���<���f
�
�
8��1Mk��$n��i���L��%9Uq��<x��e���,v�- T { � � !4!M!�!"2"�"�"#
'B'`'�'�'�'�(W-�-�-�-!.:.�.}2�2�23G3`3�39O9m9�9�9�9�:�?@@7@U@�@�@A>ATA�A+BcB�B�B�B<C�C�CD<DcD�D�D�DE�E�E�EJF}F�F�O7PKPgP�P�PQ8Q{Q�Q�QoR�R�R�RDS�S�SDTkT�T�T�TU�U�U�URV�V�V<WZ_�_�g�gp\pzx�~3Ok���6�r���π_���́߁&�p�ڂ1�X�����˃�?�X���(�=���Dž)��� �����I�����,�����;�V�p�����%�����2�����-�x���������>�����K�T�����7���F�����*��y���T���/����$�+�����r�n���R�R�!3Mu�+t�N��*>�
��	�	p?��
�
�	#��?`�}�#�'����,��]�Mn��l�'z�#��4 h"�"D#�$h%�%�%�&'�'�(R)u)�)�*4+�+�-}.�.�.�/@0�0�0A1�1�1�2�2�3�3�485�566$7@7�7�7�8o9:>:x:k;�;O<(=�=�=1>m>�>�>@k@|@A"B�B�B3C6D�D#EPF�FG�G�GVH�H8I[I�IKL]N�N�O�OtP�P8SUUWRW�WY�Y�Y/Za[�[N\@]�]^I^�_`�`"b�b�b<c�dDe�e�f g�g�g|hj�j�jkek�k�kEl�mUo�o*p�p8q�q�qrr%rsr�rsotu>uxuw�w-x�x�x�yz�{�|}�}�~@c����������.�c�>�d�������Ɇ��ʇG�|�6�z�&�I���t�ÍX��+�N���u�őZ�����ђ���Z�}���Ė)�w��E������q���Ι�c���ך�'�����������ڜ��o�����ܝV�s���Þ=�Z�����$�A�v����(�]�x���D�_�٢��+�F���ݣ�-�������N����j�̱���W�ɳ�����ٴ��4�N����1�{�3�s���0�s���Ҹ����������6����0�L�h������T���N���̾>���C�_�{���*�����9���?���
�h�����,�S�i�������������4�Y���D�u��������������[����P�j���������
�'�a�|��������S�s���3�Y�n�����.�I�d�������������d����������)�{�����[�������[�����
�4�K�������}������@���A�������B���������R���$�z�����
�*�B����%����������/�����J��_���-����<�S�������������"�H����k��������[����x�0�����[�����������e�%��9��-Ir������X~�\��Gi�)L�c	{	�	�	T
�
�
�
�
Nn�.Ti��^
�
&A������f�&��:����@`� C�Zr��K�Nu��d���Cj�� ? V � � � �!�!�!%"K"�"�'�'�'N(n(�(.)=/|/�/0i0�0t1�12�2�283_3w3�3�34�4�4�4L5s5�5[9�9�9�9!:�:�:?;�;V<�<%=�=�=>C>j>�>�>�>?�?�?�?W@~@�@�F�F�F�F:G�G�G<H�HEI�IJgJ�JKLKsK�K�K�KOLpL�L2MYMnM�M�MfN�V�V'W�W�WEX�X\Y�Y+Z�Z�Z[E[l[�[�[�[5\V\o\]?]T]�]�]L^�^(_g_�_�_�_�_`Q`k`�`a{a�a�b�bNc�cd^d{d�d!ewe�e�f�f5g�ghGhchh�h%i{i�i�j�j9k�kBqwq�q�q�q�q0rQr�r!s6s�s�sPtwt�t�tuu�u�uvdv�v�v�z�z�z{_{�{)|��9�U�����D���O����`���
�4�[�������'�І���o����%�s�����ň����2�M�h�������Љ#�D�]��-�B�������֑��'�C�[�t�ǒ�����͓0���3�Z���ڕ'�N�f���ږ���×ؗ;�b�И-�����ۙ��Ú�=�^�w���������ܠ��=���Q���
�]���%���ӧ�>�_�x�!���կ�0����2��;��������?���д�;�\�u��E�Z����R�x�����W��������O�¾0�|�����$�����G�h������� ������:��6�����L�����g�9�z�����6���������.����M�t�������,�M�f��6�K�����C���+�G�c����l�������?���������9�}������0�I����.�����&��������7������@�����<���N�����m���3�Z������F�^�������������3�Z����@�s����Y��S����I���������
�&�B�^�z�����-�n���k�����_����K�e��������q���������0���`|��8���	�	0
�
��,D���z
�
�
@��?[�d�}�7�Gc�n�y���; b � � � !<!U!�!%":"�"�"2#'P'h'�'�'�'�(_-�-�-.).B.�.�2�2�2.3O3h349]9u9�9�9:�:�?)@E@�@�@4A�A?B�B�BPC�C�C$DJDqD�D�D�DE�E�E�E^F�F�FPYPuP�PQqQ�Q�R�R/S�STRTyT�T�TUU�U�UVfV�V�VDWb_�_�ghpdp�x�~A]y��h���s�Á����?�f�����Ӄ&�G�`�	�0�E���υ=���t�������X����Z���������T�e��������|������"���X���U�����|����=w�h=9	�)
#B}�D��i�M�!�"�$P&U'�(k*j+�-m/�0r1%2#3!4b5�6i7$8�9�:�;R=>�>�?�@LB�C�DyF4G�GH�H�J�K-N�NlOP�R8U�V�WHY�Z�[j]T_H`Lb�d�eEfghEjKk�km�o�p s�t�vvwx�x3yF|B}�~!�"�����5���!��������	�����U�������E����F�-������������~�e�L�j���S���������������S�Q�4�j����������^�m���`���E��������<���;��z�4���F���&���������D�'���N�����S���&�p�������	��#��������g�J���f�a�~�����.�x����������������������Q�d�8��d
~
�
!��2
x
j���RAx[�g�}�\�1 { !�!�"�'�'!(�(
/�/�0F2�2Q3�3)45�59S:s;�<~=�=\>�>4?@�@PFlGpH�I_J�JeK�K!L�L�M9N]VYWyX�Y�Z[^[�[\�\y]^e^K_�_5`�`b�c�c�dfig�g�hjmk:qrvr[s�sit�tAu&v�v�z�z1{�{������!���&�t���L�1��������g�x���
�����L���@��������%�����?����W�c�o������������d�b�f�����1���
����%�H�(�,���(�����I����a�������(�	���b���f�������p�������s����+�����n�S���i�i��������.���L���8����������������)����� ���/���B�*�d��	
	d
�
�i��
����k���K�T � � z!_"#
'B'�'(W-�-�-g.}2�23�39O9�9':�?�@�AC�CDcD�D;E F�F�O�P�QcS�SkT�TCU(V�V�~���E���X�������j��u�����X����Z���������U�f��������}������#���Z���U����|����=w�h>;	�*
%D��G ��i�M�!�"�$Q&W'�(l*l+�-n/�0s1'2%3#4b5�6j7%8�9�:�;R=>�>�?�@LB�C�DzF5G�GH�H�J�K.N�NmOP�R9U�V�WHY�Z�[j]U_J`Lb�d�eFfghEjLk�km�o�p"s�t�vwwx�x5yG|D}�~"�$�т��7��$��������
���ؓV�������E����F�-�����ɟ����~�e�L���T����:���O�������R�5�k��˽�_�n������������;����4�������F�����&�������D�'�N�����p��������$�����g�J���b����x������:�����������S�8��f
!��2
�
l���Tz]{ !�!�"!(�(�/�0G2�3)45�5T:t;�<�>4?@�@mGqH�I!L�L�M9NZWzX�Y\�\y]^�^L_�^�_�^6`�`b�c�dfjg�h	jnkrvr[s�tAu&v�v1{�{ǁ˂"���L�1�ׇ����g���
���������?����W�p�������c�g���
����%�)�-���I����a�����)���c�����p�����t���n�S���j���������/������������������!���0�����C�+�e�
	e
i��
���l��L� z!_"#�'(�-g.3�3�9':�@�AC�D;E F�F�P�QdS�TCU(V�V��F�����j��b���N�����E�����G���������B�S��������]�	���j�����2����~�F���C�����j��)c�V+'	�
.�9k�>2���y��U�;�!�"�$>&C'�(Y*X+�-[/�/�0^1234P5�6W78�9�:�;@=>x>�?�@:B�C�DgF"G�G�G�H�J�KN�NZOP�R&U�VvW6Y�Z�[X]B_6`:b�d�e3f�f=gh3j8k�km�o�pfq,rs�t�vdw�wxx!y�y4|0}�~����p�#�և����������ƓC������3���|�4����О������l�S�:�n�A��y���������?�"�X�ռ���L�[�����3�|��������)�� ���2����������2��<��������^�����o���t�����U�8���O�l����f�����w�t���}�������?P�&	�oR
�
�| 
V���@fI�U�k�J� i � �!z"�'(�(�/�042?3�34�4�5A:a;�<�=J>�>"?@�@ZG^H�I�JSK�KL�L�M'NGWgX�Y�ZL[�[�[�\g]
^7_�_!`�`�apc�d�eWg�h�i[k�qdrIsWt�t/uv�v�z{�{������b���:��Ň�p�U�������:���.�y��������-�����E�]�s�ԣ������P�T����������m����q����7����O����������P�T�����y�^������a��������\�A���W��������:���&�q���������{�����������0��R���R
�W��
o��Y��9B � � h!M"�"0'{'(}-�-U.�2�2{3=9�9:�@�A�BDQD�D)EF�F�P�QQSYT�T1UV�V*W�_�gJp�܀3�F����s�X����[�[�[�\�_�_�_�b�b�b�c�c�cyd�de�e�f�h�h�h�hi�i�i�ik
kk/l:lElDmOm�noopppipcqnqyq�s�s�s4t?t�tuuv!v,v�v)w4w�w�x�x�x�y�yDzI{T{1}?}M}V~a~l~�~���c�€!�r�n�y���r�}���������\\\"\,\6\@\J\T\^\h\r\|\�\�\�\�\�\�\V]a]l]x]�]�]�]�]�]^d^o^z^�^�^�^�^	__$_`_k_v_�_�_�_�_�_
``%`�`�`�`�`�`Ra]ahata�a�a�a�a�abHbSb^bjbyb�b�b�bc
ccHcSc^cjcyc�c�c�c�cdd=dHdSd_dnd�d�d�d�d�deXeceoe~e�e�e�e�e�e
fHfSf_fnf�f�f�f�f�f�fBgMgYghg�g�g�g�gXhchnhzh�h�h�h�hiLiWibini}i�i�i�i�i�i	jYjdjoj{j�j�j�j�j�j�j&kvk�k�k�k�k�k�k	ll$lSl�l�l�l�l�lmmm*m9mZm�m�m�m�m�mCnNnYnentn�n�n�n�nokovo�o�o�o�o�o�o�o�o'pSp^pvp�p�p�p�p�p'q2q=qIqXq�q?rJrUrarpr�r�r�rss]shssss�s�s�sttt)tJt�t�t�t�t�t�tu)umuxu�u�u�u�u�u�u�uv:vrv}v�v�v�v�v�vwww?w�w�w�w�w�wxxx(x7xsx~x�x�x�x�x#y.y9yEyTy�y�y�y�y�y�yRz�z�z�z�z�z
{{#{/{>{_{�{�{�{�{�{u|�|�|�|�|}}}"}[}�}�}�}�}�}~%~0~<~K~z~�~�~�~�~S^iu������ �M�X������ހ��/�\�g���ŁЁہ���2�=�H�T�c���؂����	�6�A�L�X�g���������W�b�m�y���	�����J���9�q�����B�1���M�����{�`O�	�	��Y� �%g�LG �"m#�%9'�'�)N+�+�.�0T1	2�23�34�4�7�8�:�;x<'AFC�DLE�F�G}H�I�O�P�PlWXBZ�[w\\^,`�`Oc]eh�h.k�k[l�oSp�paqs�s�uy�y�{&}�}������W�X�
������p���������ݍ����ߑ��͔��5�߯i�<���t�f���C�����۷��:�й�	�S��мf������)�G���V�Q���h�������o���J���g�q���Q�x�+������������3�dFu	�	���4�[=l�b/�/{0�0�1/2�9<:�:\;h<�<�FUG�GYHWI�I�VBW�WbXnY�Y_�`�a�ackcDd�d�e�e�fRg-h�h�i�i�jVk���V�����
� X�n��o�ϣ��K��O�M����������l������^����`���������K����~�����\���R�(���N������&���'�v�e�������������	���+�����M�F����	M
%�v��T-����4@�@FA�A�B�B?P�P�Q�Q�RLS'�z�׀Ձ.�Л)���ٜE������p���ؠ*�|�Ρ �r�Ģ�h���Τ$����I���	�b�ʔ+����R����a�Ǘ����I���	�^�Ś�~��3���ܦ3�����N�����P�����F���&�z�8���(���؜D������o���נ)�{�͡�q�â�g���%�7����H����a�ɔ*����Q���
�`�Ɨ����H����]�Ě�}�ϛ2���ۦ2�����M�����O����E����y�ͤ�����2�N���_������e_�_O`�I����w�М(�����g�}�Ϡ"�t�ơ�j����`�����z�ڒ:�����Z���#����C�����Y����q�ژ:�����V����p�țp�Ĥ��ץ#�{�Ԝ,�����k���Ӡ&�x�ʡ�n����d����!�~�ޒ>�����^���'����G����]����u�ޘ>�����Z����t�̛t�Ȥ��ۥ����*�����7�����2�,�������T�]���O�����3�'���]����1���w�_�R�4�S�3���	!�
��2����u0��q"Q#m%�&�'W)�*�+�.�/�0�1�2�3�4�5)7�7�8 :t;\<�=6>�>	@A�B?D0E�F�G�G_H=IKLfNO�O�PAS^UW�W�Yj[[\�]�_�`�b�d�e�f)g�h�jnk�k�m7pEq�s uw�w6x�x�y�|�}E����;�����T�G�+�}�e�0�~�g�_���2���v�h�������t�[�B�)������������s�������<�9��������W�G����������9�������`�X�8�������i���`����������K��������������6�����'�����9�d���4���]���c
S3�c
�5���Z� �!*"�"S(3)#0}1�2�3�4Q5�5�:<.=�>�?\@�@�G�HJTL7M�MkN�WY4Z:\]�]Q^'a�b�c*e�f�g.i�j�k5r�r�s�t�uiv�vd{.|��X�i�����t�	�(��������5�����@�����B���������.�C�&������@�#���W�`�������L�����?���p�?�����1����H�����������+�����W�v�����8�������6�t�h�z�����A�	�
�
���(�� !"�"7#�'�(
.�.334�9�:�@HBYC�D�EcF�F$Q�R�S�T�UkVW"�|���+����B�GW�_hgp��L�.���������v�O�P���g�6�;���8�^�!��������H)�T4��	f5I�
���&���������~"r#�$�%�%�&�'�(k)~)+�+�-�.�.c01�1�2�3�4.5�5667�7�8e94:G:�;}<=�=�>r@0AB�B�BUDQEFFG�HQIdI�O�P!WXY�Y�Y�[|\6]^^�_�`b�b�be�g�hj�j�j{kl\oZp�r�set4uGu�x1zx{�|�}�~Yl����R�j�
����Іs�����p�?�R�����u�D�W��������s���F�;���͚������i�P�7����ӣd��ǰ|�����j�ߴZ��M�S���J�����ڹ׺�»��.�p�m������������X�Y����_���������O�5����������q����������h���N�c������������z������v���L�����@���������5����[�������g����7�����_������"�x����H���������=���U������5�P���w�0�K���4~���s���	�	u
�
�
c{I^�o
+�)L�:��z�;�Q�0� K � � �!�!@"�'�'c({(/�/40�0�1�1�2%3l3�3�3�4�4h59�9�:�:<o<w=�=0>w>�>?�?�?s@IFG�GHI^IXJ�J9K�K�KeL~LNMcM�MVV�V�WXYuY{Z�Z2[�[�[K\d\4]I]�]\^_�_�_x`8a�a�bc�c�d;e�e�f�f�g�h?i�i�j�j3q�q�qFrs+s�s=t�t�tu�u�u�v�z�z{u{��b��a�p�������H����������^���ʼn9�R�"�7�q�P�i�ݒ��“�� ����[�ϖ���͗W��{�ș�ߚS�l����\���΢'�v����T�m�]��������T�{����ݴQ�j�:�O�ٶA�Ļq�üҽ�!�i�ҿ���]�v������G�W��i������P���������:�����B�[�+�@�����p�)�������	�����j���%�>��#���b��x�M��Y�o����� ����S���������O���M���2�2�l� ���G�������y���k���������	���R��	�	�
��9���
�
5�h!�����9����( v � 1!J!"/"�"']'�'�'P-�-.7.v2�2D3]39j9�9�9�?R@�@QA`B�B�C�C7D~D�DE�E�EzF�O�P5Q�Q�R�R�S?T�T�TU�U�U�V�~�3�����܁ӂ,���ȃ<�U�%�:�ą���ɯ%�����
�w�S������j�P�3���������k�
�
���'L/�2j9�=�FvJ�V�Z�^,dhQqt�z�τ4�����<�����������?���H����'��������X���,
�!'n-�2.9�?�C'PT
���
����v���k�G�������^�D�'���������_�
�
���'@/�2^9�=�FjJ�V�Z�^ dhEq�s�z��Ä(�����0���������{�3���<������������L��� 
�'b-�2"9�?�CPT��	�	�	






"
&
*
.
2
6
:
>
B
F
J
N
R
V
Z
^
b
f
j
n
r
v
z
~
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�

"&*.26:>BFJNRVZ^bfjnrvz~�����������������������%9Mmqx����������

*
?
P
T
\
j
s
w

�
�
�
�
�
�
�
�
�
	$>RW\afkpuz��������������	&8@EMU]aeity~��������������������	 (>P\dv��������������"*27?GOafkpuz�������������������
#(-27<DLTY^chpx}��������������������	!&+05:BJOW_dv{�������������������#+:?DINSX]bglty~�������������������',16;@EJOTY^fkpx������������������
"',16>CHPU]ejrz������������������
$)Se|�����������������	&.6CHMRW\afkpx���������������#+38@HPX]emu������������������� %*/7<AIQV^fny~������������������ (0>CHMRW\afkpuz�����������������
#(16;@HPXjoty~����������������$).38=BJRW_go��������������������"*27INSX]bglty�������������������	 %-5:FKPUZjr{������������������� 	     " ' , 4 9 > F N S [ c k � � � � � � � � � � � � � � � � !	!!!%!-!5!9!A!I!Q!Y!]!e!m!u!}!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!�!"	"
"""%")"1"9"A"E"M"U"]"a"i"q"y"}"�"�"�"�"�"�"�"�"�"�"�"�"�"�"####!#&#.#3#;#C#X#`#j#o#w#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#�#$$$$!$)$.$6$;$C$K$P$X$]$e$m$u$}$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$�$%%%%(%?%P%U%]%e%j%r%w%%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%�%&&
&&&"&2&@&E&M&R&W&_&d&i&q&&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&�&'''''#'+'3'<'D'L'U'Z'b'g'l't'y'~'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'�'((&(+(0(8(=(B(J(O(T(\(a(i(w((�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�(�())))")')/)4)9)A)F)N)`)h)p)u)})�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)�)**
****'*=*E*Z*_*v*{*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*�*+++ +(+0+5+=+B+G+O+W+\+d+i+q+y+~+�+�+�+�+�+�+�+�+�+,,
,,,,$,),.,6,;,C,\,d,l,t,y,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,�,-1-6-;-C-H-M-U-Z-_-g-l-t-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-�-.....".*.2.7.<.D.L.Q.Y.^.o.w..�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.////./3/;/@/V/[/p/u/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/0000!0)0.030;0F0N0d0i0q0y0~0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�0�01	1111-151B1O1`1e1m1u1z1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�1�122222#2+2:2B2J2R2Z2_2g2o2t2|2�2�2�2�2�2�2�2�2�2�2�2�2�2333 3%3*32373<3D3I3Q3^3f3n3s3{3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�3�34444"4'4/44494A4F4N4_4g4t4y4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�4�455#5+5<5O5T5\5d5i5q5v5~5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�5�566666#6(60686I6Q6[6d6i6n6v6{6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6�6777"7*7/777E7M7U7]7b7j7r7w77�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�7�78	888,8D8U8f8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�8�89999*949>9F9V9d9{9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9�9:::::#:(:0:5:=:E:_:d::�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:�:;;;; ;(;-;5;:;B;J;`;e;j;r;w;|;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;�;<<<1<6<;<C<H<M<U<Z<_<g<l<t<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<�<==>=C=H=P=U=]=b=g=l=t=y=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=>>>%>->B>G>O>W>\>d>i>q>y>~>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>�>???'?/?4?<?D?I?Q?V?^?f?k?s?x?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?�?@@@'@/@7@B@J@O@W@_@g@l@t@|@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@�@AAAA'A,A1A9A>ACAKAPAXAkAsA�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�A�AB
BBB&B0B:BDBNB[B`BhBpBuB}B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�B�BC	CCCC#C+C3C8C@CECMCUCgCoCwCC�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�C�CD
DDDD!D)D.D3D;D@DHDXD`DkDvD{D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�D�DEEEE E(E-E5E=EBEJEOEWE_EvE~E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�E�EFFFF&F+F0F8FHFMFRFZF_FdFlF~F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�F�FGG
GGG"G*G2G7G?GDGIGQGVG[GcGhGmGuGzG�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�G�GHHH!H&H+H3H8H=HEHJHOHWH\HdHvH{H�H�H�H�H�H�H�H�H�H�H�H�H�HIIIII#I(I0I5I=IEIMIVI[IcIhImIuIzII�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�I�IJJJJJ$J+J2J9J@JGJNJUJ\JcJjJqJxJJ�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�J�JKKKK K'K.K5K<KCKJKQKXK_KfKmKtK{K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�K�KLLLLL#L*L1L8L?LFLMLTL[LbLiLpLwL~L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L�LM
MMMM&M-M4M;MBMIMPMWM^MeMlMsMzM�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�M�MN
NNN"N)N0N7N>NENLNSNZNaNhNoNvN}N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�N�NO	OOOO%O,O3O:OAOHOOOVO]OdOkOrOyO�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�O�OPPPP!P(P/P6P=PDPKPRPYP`PgPnPuP|P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�PQQQQQ$Q+Q2Q9Q@QGQNQUQ\QcQjQqQxQQ�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�QRRRR R'R.R5R<RCRJRQRXR_RfRmRtR{R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�R�RSSSSS#S*S1S8S?SFSMSTS[SbSiSpSwS~S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�S�ST
TTTT&T-T4T;TBTITPTWT^TeTlTsTzT�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�T�TU
UUU"U)U0U7U>UEULUSUZUaUhUoUvU}U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�U�UV	VVVV%V,V3V:VAVHVOVVV]VdVkVrVyV�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�V�VWWWW!W(W/W6W=WDWKWRWYW`WgWnWuW|W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�W�WXXXXX$X+X2X9X@XGXNXUX\XcXjXqXxXX�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�X�XYYYY Y'Y.Y5Y<YCYJYQYXY_YfYmYtY{Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�Y�YZZZZZ#Z*Z1Z8Z?ZFZMZTZ[ZbZiZpZwZ~Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z�Z[
[[[[&[-[4[;[B[I[P[W[^[e[l[s[z[�[�[�[���̯0�E����������U������������t�|�S�9�����(�0�����n�
�
�
�����	�'O/�2m9�=�=�F�J�J�J�V�Z�Z�Z�^�^�^/dhSqt�z
�ل�:�C���������F�N�������������I�Q���K��"���5�=�E������������[�����/ (  #'p-�209�?�C�C*PT���������������������}���#���������������������������4���0�w���W8�C�	u��
D��R��(9 �"�$�%$'�(�)9+�-�.�0F1�1�2�3=56E78t9}:�;-=�>�@'B8C�DUFG�H�I�I�I�I�I�O�P�P�PWW#Y4Z�[E]N^`'bAcMeNeOe�g j k�kLlMl�o�p�rtt�u�u�u�uy�{}�~����C��������ȍ����ʑ������|�O�T�Y�^���������ߚ��ƛ˛Л������������{�����b�g�l�I�N�S�0�5�:���!��������S�$�ѱ\�����÷$��;�����Ѿ/�>���n�����^���������s���$��.�����P�����E�����W���G�*���4�O���X�����M�`�}�����j���L.�	�n��kE%�[ � �!P"(�(�/�02|3	4�4x5&:D;�<�>?�?�@?GAH�IL�LsM�M,WJX�Y�[t\Y]�]�`�aSc�d�e:g�h�i>k�qVr;s�t!uv�v{�{�������,����Չb�G�y��ғk���ݗg������B�V����}�5�7�����z�_������T�)�����%�����������3���k�P�������D���N�3���<�������c�����_�x�^������������5���5
I��
E��<��� Z!?"�"m'�'�-G.�2m3z9:�@�A�B�DEF�F�P�Q4S�T#UV�V����؃e�J�ԅg�}�g�ۚn�?���}����*���|������Q�9������R����N�,�������ܷy�*� �g ��+�T$��!�(!��"��!�Z"��!�'!��!��!�V!��!� !��!��!�O!��!�!�~"��!�K!��!�"�}"��"�M"��!�!�!�r'r��e�f���ˆ̇~���d_�g p�x��������(�����5���5���x���\$9�H�	zB��
H���V��-�: �"�$�%�%('�(x)�)=+�-�.�.�0G1�1�2�3B5
66I78y9A:~:�;2=�=�>�@,B�B9C�DYFG�H^I�I�O�P[W(Y�Y5Z�[J]^O^`,b�bBcPe�g%j�j!k�kNl�o�p�rytAu�uy�{}�~f�����G�������L���̍��Q���Α��������c����՛������q�X�?�&�
���X�)�ֱ�a���4���v�ȷ)���
���@���W�����־4���C�B���s���������c���� �����v���\�x���
�)����3���������U���������J��������\���-�L��/���9���T�b���]���������R�e����������o� ����Q3f	�	q�Ws��p�!J*]�` � � �!�!U"(q(�(�/l0�0�12�3�34�4�4}5+:�:I;Y<�<�>�>?�?�?�@DG�GFHHI�ILsL�L\MxMN1W�WOX_Y�Y�[Y\y\B]^]�]�`~a�a�bXc�dze�e�f?g�h~i�i�jCk�q�q[r$s@s�tu&u�uv�v�z{�{��G����������1������ډG�g�0�L�^�~����דp�ݖ��Ɨ�l�$���a�z��� �G�[�
�`�����b���:��<�>����_��H�d�������Y�.���k�����*�����O�������������8���P�p�9�U�����o�����I���3�S��8���A���?������h���������d�}��c�V�����q�������������:�����	:
N���
�
J�g��A�q��!� ?!_!("D"�"r'�'�'�-,.L.�2R3r39�9:�@7A�A�B�B�DE E�EF�F�PtQ�Q�R9S�TU(U�U
V�V�k�ĀƁ�݃J�j�3�O�م��������������������������j����������i��~��������h��}��������g��|�����������{������������z����������
��y������������x������������w����������
��v����������	��u������������t�����������s�����������r�����������q�����������p�����������o������������n������������m������������l������������k����������������������������������L�L����}��core_intrinsics�fmt_helpers_for_derive��_�_/�~��Ax����p���DŶ��O\�����/�~��Ax�B1��ˡ���
(���Z��/�~��Ax��}�R~��%�������_�_/�~��Axf7>#,��p~J$�u�����derive_clone_copy���/�~��Ax��U	��8���,
���/�~��Axɔ`�t�	t-&0}�J�������/�~��Ax�dsW;74�Pk�K�����/�~��Ax|ĦϽ�8��2�M������/�~��Ax��y����
,~��/�~��Axf�z���=!�V�"������/�~��Axpž��p����(���/�~��Ax�][��8s������_�_/�~��Ax�
��(��]�R������_�_/�~��Axd��F�Y� ��������_�_/�~��Ax����.��0�>��D�����_�_/�~��Ax�U.0��y~$��������/�~��Ax|���V��D&�������_�_/�~��Ax>’ǎ�k���(R��/�~��AxZ���q�V8~%$�������/�~��Ax�9W��tJ��������/�~��AxXҎX�=}�,6)}�����_�_/�~��Ax��	mjy����
(
 ��/�~��Ax�DO���Q�Pw�������_�_/�~��AxZE�2K�����(���/�~��AxiP�߻#;��2:ME�����_�_/�~��AxJ�����8�V"{�����_�_/�~��Ax�2K}��Pt88rB������/�~��Axs�����~]$��������/�~��AxV�TE���~$�"������/�~��Ax��u��t>ϒ�������/�~��Ax-��(b&�tN�������/�~��Ax�7[F���~D$�&�������/�~��Ax�[%F�A�D���,\��/�~��Ax���6��
;t%��������/�~��Ax��v����IK�e�f\��	derive_eq�����/�~��Ax�GB:/����
,	��/�~��Ax�r����ɥ~,$��������/�~��Ax��r���~P$�������/�~��Axܠ�s�T~2$�
7������/�~��AxT�N����;���,���/�~��Ax�P��1��~V$�
�������/�~��Ax�R�o��~8$�
�������/�~��Ax������nt]'Q�������/�~��Ax��=xp��t���������/�~��Ax����$G�T~>$�n������/�~��Ax�!%�E���J��������/�~��Ax)@N���otDC�i������/�~��Axx
b����s���(z	��/�~��Ax���!�$��	�����/�~��Ax�s*�Y����I��
�����/�~��Ax���J�������
(	
��/�~��Ax�k����t,V(d	������/�~��Ax~�c�����tP9��	������/�~��Ax�U��ˎ1t2WL�	������/�~��Ax�	�%^�y���
(�
��/�~��Ax�g�<d~ؒtV#!1
������/�~��Ax <-Z�'��7�ky�����/�~��AxL�dz�g��\�F���������/�~��Ax�"8�}���������/�~��AxUqX@r�j�=�������/�~��Ax��J���"�T�����/�~��Ax��`��D��C�������/�~��Ax+�s}�8Q���	(���/�~��Ax�r�~i��$7H
�����_�_/�~��AxBG�T�s��I�~
�����_�_/�~��Ax��ɨ�y�+�"b��������/�~��AxO��y\�3\��� ,]
��/�~��Ax�=it�a��O��
�����/�~��Axs�-NAn����
(�
��/�~��Ax��"`�j<�1J%�����/�~��AxS�jc��p9�U�Z�����/�~��Axn\���P���7�j������_�_/�~��Ax ��������\fF������/�~��Ax�����H����V�����_�_/�~��AxX�9�PT���=�������_�_/�~��Ax<(���b���������_�_/�~��Axϼ�u���C��������_�_/�~��Ax�����E}���(���/�~��Ax`��iD|�{t$���������/�~��AxsM�_bh�~I$��������/�~��Ax;0�y-�M���(3��/�~��AxQ�h_>th�+-"������/�~��Ax�b�!���O�)�����_�_/�~��Ax�qi�e���1I_�����_�_/�~��Ax�/��1q�����,��/�~��Ax���?�L��U�������_�_/�~��Ax��բl�~7$�$������/�~��Ax�iuo�N�\�E.�����_�_/�~��Ax2M1�72�~$�k������/�~��Axp+�(Y�~=$��������/�~��Ax�A���~$��������/�~��Ax#Xߢc�J�~C$�$
������/�~��AxƂ��L�����(���/�~��Ax�}�ut���#g�
�����/�~��AxK�;J��G�tI4�,������/�~��Ax3�,�����<��/�~��Ax���,�{���+�!������_�_/�~��Ax:tX�K��~O$�:������/�~��Ax�T��?���~1$�
o������/�~��Ax�Hڸ��eD���A(
��/�~��AxrM���-q6~U$�
�������/�~��Ax!�s�(2����,m��/�~��AxP!MLE"��t71i�������/�~��Ax1�#[�+~\$�j������/�~��Ax��;y;t��)������/�~��Ax�<�_���t=+�^������/�~��Ax��h����t���������/�~��Ax��_'g^^tC���������/�~��Ax�*�
z����#<�l�����_�_/�~��Ax�W.�+>5��H��F�����/�~��Ax��X��E���;,D��/�~��Ax�j�Q�O�~+$�;������/�~��Axn�O磈��tO���������/�~��Ax�﮿uv����&,���/�~��AxV��#3�[t1�G.������/�~��AxC3���>tU+c������/�~��Ax����g����6�g������/�~��AxԼ�D�_��t\�D�������/�~��Ax�A����A���(���/�~��Ax_T���fP�J�C�����/�~��Ax�v!x/�ud�<����������/�~��Ax82�/~g����������/�~��Axw&P�'�K��B)�E�����_�_/�~��Ax�-��7�z�~#$��������/�~��Ax��:���G�H��������_�_/�~��AxŹZ�IJ~1���9"S��/�~��Ax�*����1t+� �������/�~��Ax<4�ن�.�N�����������/�~��AxN���-��0�@3��������/�~��AxZQ�<0E�����$(.��/�~��Ax=�cY��T�������/�~��Ax]����m����,���/�~��Axw�n��W��6�fR�����_�_/�~��Ax���]�XC�[\C,�����/�~��Axyr��� !t�Z�������_�_/�~��AxQ��t%&�<w�������/�~��Ax�-��Ҡ��eE����������/�~��Ax�la�E ��c�d�����_�_/�~��Axٞ:N��~B$��������/�~��Ax�]
��_����+<��/�~��Ax���(��t#���������/�~��Ax�S$�mL0~H$�
9������/�~��Axx8Y*�����+"���/�~��Ax�	E��{��*]9�����/�~��Ax#�'Z���N;�n�����/�~��Ax�(���ɝ��k��/�~��Ax�h�^{�4�0_@������/�~��Ax~���.=x�T�a�����_�_/�~��Ax&n�wu�w���(��/�~��Ax3~WJ�<�~6$�!�������/�~��AxI��

���[KB������_�_/�~��Ax�
_�$T~$�	7������/�~��Ax���(�%%�<؆e�����_�_/�~��Ax�ό�^��
�e��?�����/�~��AxD��Wmy�~$��������/�~��AxW��%�ttBF��������/�~��Ax��'�-=���a��[��b/�~��Ax "�ڙxMm�"����������/�~��Ax�'#��BtHB�6������/�~��Ax����|�|�*�� �����_�_/�~��AxǙ��rm��N��!�����_�_/�~��Ax����p�T���(� ��/�~��AxF'2>��0�?t!�����_�_/�~��Ax	�X�S�~T$�
� ������/�~��Ax�$���8
�t6-ep ������/�~��Ax�\&�_'`����!��/�~��Ax�en23S��~[$�H!������/�~��Axz뤟�
ٱt!�!������/�~��Ax�-���$\�~<$�
�!������/�~��Ax-Z�M�Vl��e��"�����_�_/�~��Ax�Հ�Ṧ�t���!������/�~��AxV�kU@|�T�A1��"�����/�~��AxAℬ�Fva�̳aF�b/�~��Ax��A��r�8�"*�P#�����/�~��Ax�#����\��Gs��#�����/�~��Ax�_F�w/u����,�#��/�~��Ax[�<.�i�t*��"������/�~��Ax����il�~N$��#������/�~��Ax$�v�g�KN~0$�
	�#������/�~��AxJ��r�������,P$��/�~��Ax�u�؏TtT�#������/�~��AxJ;Ɔ�:�{���	�$��/�~��Ax��jM�F���5�c%�����/�~��Ax�at'�7�t[�@9$������/�~��Ax�zr��$�����%�����/�~��Axۡ�q0��;t<���$������/�~��AxO;7��"fn~e$�N%������/�~��Ax,�BcU-g��l� &�����/�~��Axc������.~A$��%������/�~��Ax���4?���̘a��b/�~��Ax�<z�B㸖�"��'�����_�_/�~��Ax^TŌ޴�~G$�
O&������/�~��AxK��
���<���"�&��/�~��Ax+.I��w(�)�O'�����/�~��Ax�%��+3tN��q&������/�~��Ax�K��ĘD���,�'��/�~��Ax=���4>��t0�>�&������/�~��AxZ�t+���S�&!��������/�~��Ax�쌴�G���� (��/�~��Ax"�����X�5�b�(�����_�_/�~��Ax'y�P�O"��Z�:)�����_�_/�~��Ax�	�	Dt��ĺM)�����_�_/�~��AxmH�KJ�9��;l�')�����/�~��Ax�����5nte.�I(������/�~��Ax'�[���A����)�����_�_/�~��Ax�wV�b��tA���(������/�~��Axl{�1=����`
�b/�~��AxC����B~"$��)������/�~��Ax��g&�럒tG�J)������/�~��Ax�>ط�����,[*��/�~��Ax
�ؿ���C�)8+�����_�_/�~��Ax�(��~�=�My��*�����/�~��Ax����#�+����(�*��/�~��Ax�
��T��/1=Y+�����/�~��Ax���j���S!�+�����/�~��Axrt�
~5$�&+������/�~��Axk�*z��D���	�+��/�~��Ax�0m&�J�~Z$��+������/�~��Axo��s~$��+������/�~��Ax��?"�C�;[��,�����_�_/�~��Ax��ij�4�d���,�����/�~��AxC��g���~$�],������/�~��Ax9|.� ?y�A��-�����_�_/�~��Ax��ؙ�`�q���`�
�b/�~��Ax�=�|<?t"��~,������/�~��AxM��Gg���GB�".�����_�_/�~��Ax%�C���K���"�-��/�~��Ax��+�a,ʔt)�-������/�~��Ax7���1{�MZ��.�����_�_/�~��Axm3�6��E�/<�.�����_�_/�~��Ax%m�/�'?����(�.��/�~��Ax5��G�T �S�
U/�����_�_/�~��Ax��������
,�.��/�~��Ax <6?
�t5*aJ.������/�~��Ax��#��
tZ�9.������/�~��Ax�4-N�>�t���.������/�~��Ax/xѶ	�8~;$�
_/������/�~��Axٲ�+<H�d��0�����_�_/�~��AxqE*c*�t��T/������/�~��Ax�_��؎)H�@���)��������/�~��Ax�!������`��b/�~��Ax>�����!9�1�����/�~��Ax�:��fN���F��C*��������/�~��Ax�14�k|����(>1��/�~��Ax�­Ӹ_s�'f
�*��������/�~��Ax-�;��GoI~M$�B1������/�~��Ax�}m.㑹���,
�1��/�~��Ax���V�~/$�
	�1������/�~��Ax�5 �����~S$��1������/�~��Axy��qC2��4T^�+��������/�~��Ax�]��G
�D���
(�2��/�~��Ax�/�w����Y4r3�����_�_/�~��Ax���W+��.�<�L3�����/�~��Ax[��S5�t;�n2������/�~��Ax��7 �|~d$�3������/�~��AxY���ե�����3�����/�~��Ax�u�j�p�@�� 4�����/�~��Ax� ���R��̬`w�b/�~��Ax�t��}��!��4�����_�_/�~��Ax����0�`��F��4�����/�~��Ax=e^YQ�$����,�4��/�~��Ax�>�rUD��'�5�����/�~��Ax�
��JI�tM��<4������/�~��Ax��K�%{�����(
M5��/�~��AxL�1lD�g"t/�:�4������/�~��AxIK��IvtS��4������/�~��Ax��\8>@~8�4�]6�����/�~��Axc@ť�|ա���
(6��/�~��Ax�_��[�{�~Y$�	�5������/�~��Ax��uJ��!�?�7�����_�_/�~��Ax�s�E�R���:1|F7�����_�_/�~��Ax�D�X`uotd%�
6������/�~��Ax����I���;��7�����_�_/�~��Axf�����8o~@$��6������/�~��Ax�$y��.�N�̑`��b/�~��Ax�*�J][�[~!$�O7������/�~��Ax�����Q�~F$��7������/�~��Ax�S��������(8��/�~��Ax���}xU�P�'6�8�����_�_/�~��Ax
n���B6=�L��9�����_�_/�~��Ax(8E���}�.�5�1��������/�~��Axh���A_���+�8��/�~��Ax��
\��e�R�
Y9�����/�~��Ax�����ݕ����,W9��/�~��Ax;�i<�#\��4 ]:�����_�_/�~��Ax�{;r���tY63�8������/�~��Axv�ۓ/�o~$��9������/�~��Ax���B��0t:g{I9������/�~��Ax`��R���~$�
�9������/�~��Ax5�|
�IW�t@E��9������/�~��Ax�Ė�жk���_�b/�~��Ax�0��70t!��:������/�~��Ax�[�`�K�tFO�I:������/�~��Ax�бA�]ͤ���,Z;��/�~��Ax����Ơ~'$�";������/�~��Ax����n�Z�K.��4��������/�~��Ax6`�E�������,�;��/�~��Ax��Q����.T5^<�����/�~��Ax������R�	�<�����_�_/�~��Ax��
��H�~4$�,<������/�~��Ax��B]�������(�<��/�~��Ax1�Ә���X�.�=�����_�_/�~��AxM��%C3�t��O<������/�~��Ax��#���~:$�+�<������/�~��Ax^]�ʰ���t[��<������/�~��Axdɜ�=�J��@˚]>�����_�_/�~��AxYu5�}����_Y�b/�~��AxĽ�%ꕠz� "�m7��������/�~��Axxm�	�L��F���>�����_�_/�~��AxIv��|?"���(�>��/�~��Ax=���Y�5t'V�=������/�~��Ax�T�>TN���K��8?�����/�~��Ax�B���Dy���
(6?��/�~��Ax��H�1�b�.�4�?�����_�_/�~��Ax�6��`�+~R$�4?������/�~��Ax�%�CC�t4=\�>������/�~��Ax�<}BL����#(@��/�~��AxF���&�#~X$��?������/�~��AxO�r�Z&�ճ�@�����/�~��Ax�Ĥ�R5Z/�9w�9��������/�~��Ax��"���>��^W:��������/�~��AxO�����c�KA�����/�~��Axe�tB�3(�?ؘ�:��������/�~��AxY�c/_V8��ܽ_�!�b/�~��Ax���c���K� ���A�����/�~��AxS�S�[ɰ�EξB�����/�~��Axv�F��^��&f
RB�����/�~��Ax�eX�F�d��K���B�����_�_/�~��Ax��ywRj�~.$�  B������/�~��Ax����$�-���$(�B��/�~��Ax��T��,tRD
B������/�~��Ax��3�������(C��/�~��AxsT�up���37Z�C�����/�~��Ax��)���[tX.�B������/�~��Ax�����&L����ID�����_�_/�~��Ax��kX>
��9lv#D�����/�~��Ax�v�^���^nVXD�����/�~��Ax֒�b��B�����D�����_�_/�~��Ax���ݫh�T�?C��D�����/�~��Ax`�G^�J]��ܠ_��T��b/�~��AxՈ
E|� ���E�����_�_/�~��Ax���zSȉ�E���E�����_�_/�~��Ax�~"�`����&��E�����_�_/�~��AxW:�ԇ��~K$�,E������/�~��AxAA�L	����!(�E��/�~��Ax�+��_���t.�3E������/�~��Ax�]ԣo��Q��aF�����/�~��Ax�5+��,ƾ�3
Y�F�����_�_/�~��Ax��&���_?���(�F��/�~��Ax����}���W�(VG�����_�_/�~��AxR�
p����<���j����/�~��Ax�2Jd�	[�9�u�G�����_�_/�~��AxX�o���^�U�G�����_�_/�~��Ax������T~$�3G������/�~��Ax���T���?��aH�����_�_/�~��Ax��%tH�o@�܃_C�b/�~��Ax��l�a�"�~ $��G������/�~��Ax�ĥo��9~E$�B�G������/�~��AxaX�x��As���,�H��/�~��Axȉ;�'t&��G������/�~��AxJxZ����tK�!H������/�~��Ax�2�
�����(2I��/�~��Ax�+��y]���-�2�I�����/�~��Ax^�a#*A��Q��(J�����_�_/�~��Ax%0q�8�~3$�eI������/�~��Ax�'%�&����,J��/�~��AxP���~)o~W$�	�I������/�~��AxgE���ልt���I������/�~��Ax�#���F~9$�2J������/�~��Ax��R߭ދ~^$�gJ������/�~��Ax�Y�Qf�t��&J������/�~��Ax��|�����~?$��J������/�~��Ax��ܵ;uK�t ��J������/�~��Axs#��D�3tEc��J������/�~��Ax
���J��_���(�K��/�~��AxC�a�y�%�EE��������/�~��Ax�⡮X����J��wL�����/�~��Axm�7#�
z�-�1M�����_�_/�~��Ax���u��	���,�L��/�~��Ax5�*}̋ �~Q$�#sL������/�~��Ax_�~�d����(M��/�~��Ax�O�};[Q%t3�W`L������/�~��Ax��q��ItW�'�L������/�~��Ax �Y]*m��t9�t�L������/�~��Ax�?�ҳ�:�t^�T�L������/�~��Ax¼oy�g�����QG��������/�~��AxWϜ9?��t?��pM������/�~��Ax�V�����L�L��/�~��Ax�X��W������N�����/�~��Ax`����E�DZ� H��������/�~��Ax�xL�,k����(O��/�~��Axj�"�xuI�%`�O�����/�~��Ax�L~�Ƭ~��J��P�����_�_/�~��Ax�o����Q����(�O��/�~��Axe��Eq/�~-$�|O������/�~��Ax���_mWZtQ}�;O������/�~��Ax�	D����j�2nN�I��������/�~��Ax��#��6�"����P��/�~��Ax�*
9rl��V:#�I��������/�~��AxQ���#.�a���,�P��/�~��AxNG��_�8�sVQ�����/�~��Ax,i��kʎ�]�S�Q�����/�~��Ax(�tS����<��Q�����/�~��Ax�J7Y�����>8��Q�����/�~��Ax6Ţ�Κ���`�!����d�%����Y��Ѵ��I�
�г��\�n�.����n�/����r�3����g�#�ߴ��W��޳��j�*������|�<�����|�8�����{�A�����u�1�����e�4����¸��F��Ʒ��B��Ķ��K��õ�;�����o�+����x�>���̸��P��з��L�
�ζ���͵��E����y�5�������H���ָ��Z��ڷ��V��ض��Z��׵��O��Ǵ��?��Ƴ��R��ڲ���d�$����d�%����h�)����]��մ��M��Գ��`� �����r�2����r�3�����v�7����k�'����[�����n�/��������A������=�������F����z�6����j�&����s�9����Ǹ��K��˷��G��ɶ��P��ȵ��@�����t�0����}�C���Ѹ��U��շ��Q��Ӷ��U��ҵ��J��´~�:�������M���۸��_��߷��[��ݶ��_� �ܵ��T��̴��D��˳��W��߲���i�)����i�*����m�.����b��ڴ��R��ٳ��e�%�����w�7�����w�<�����p�,����`�!� �Z���^�����b���z����,������~�t�`�S�5�+�ٹ��sw�3��������4���\���,����6����������	����������&���m���[�)���E��������������]�W�a
��n������0�������������Z���j���F����
<���@����V���i�����#���v������������x�a�T�b��r/���n�3�����	���3���\����V�H�������˿��F��E	���������#���3���X�����C�������������c�Y�
�"	��5�����a�&���E���b����� ���Z�K�C�:�����ý���	N9��_�=����T���7���������r�������������v���"�%
�8%���k�^���N���e�'���%����M�t�?�1�������
q��u�9�����#���1���X�����9����������������%�e�"���h�-���>���i�����K�����}�I�>�+��������z>����A�����Y���h�����'���x�����������������?�W	�k�)�����\��������&���V������y�o�d�N�A�'����	�n��s�5��������0���W�����5���	������������
J�Z������!���4���]�����@�������t�g�P�C�,��-��<������X���g�����&���n�6�s���z�����~����#���H�����3�����~�q�S�I���	����Q����5���R���z���J�;�3�*�T�	�������	�)����-�����D�������y�G���b�%������������{�u�~
�������N�����������w�������d�ػ�
a���e�)���|����!���H�����)�
������������z���U����X����.���Y�����;���{�m�9�.��������j.����1�����I���X���~����h���������������~�/�G		�[������L���q��������F���p�i�_�&�>�1��ݺ�	t^����c�%���y�	�]� �����������������������G�Q
:�^J���������z�$���M���J�0���r���d�W�@�3�����,����^�#���H���W���}����^�F�8�������������J5���N�����R���j��������p������n�d�P�C�%��ɹ��c%���g�#���~����$���L�����
������������x�}	>���O����������'���K���|�5�����������s�f�M��
��(����[� ���>���U���|����Z�=�6�/�!��������
o,��0�����F���Y��������f�����������|�h�Q�D�R��b�����}�����#���L������ODHT �
��`f��[��2 q9?X)�P����=�@��{�<S�дI}2�SV����Rtm���eĄ��C��BB.��j�3y榬0�"��>� \��`"L���	�D�Ps�\6���2�_aO`#Y�{�0ؗ	
���A���	����������fx� Up��4��_�X�X	������q	?��9�T?:֔���T,5��v����{��>�uA� ���;#��!˵�W����C�N����L����X$02N���(@���!sO�QLٻ'�i�w�QE'0�ԣ\Q�(�~�
�i�**@Z����*0P��eq,�i2+vIb�-@�v����.����Ux/���F0�A^G����1��
ޜ�1�~/�yF'
3`Ү<X,�N3���[LA1��@�(�3�4׆�fyB8 �x)s��8���+�TA8�B��	o�a\<�5�[t&�.>Г��
���@��ݡ�A@U�k

�M]B�?�<�=[G0�m�
�<$�H�K�86��H�ګt�->qH0%�Z�I����PCL�>4,`� TM��[��Qp�l�D�R�wϹ��o1Tp�sz�e�U�;^
|��WP���u�Q�Y�-�>R�90Ypj��z�]�*�)�#^`�ss��Z�``����M|7d`��pߜ��g�/��Iz:�h�ܐ|�^��h�ǔ
~��i��u��_–k`#mzƒpHi`a.��1�k�AE	���n�����Qk &Y�	P�p`��o��@�qPN�7���p�}	�y�4sPF��jA�ut Z�]i�u8���
v�p1K��yp�
m��Yz��)EùMz ��'K��|�eb�6Тyp��#>��~�Bك�M�y��z)|���d���9���������Ml�Vk&�a���@���̕�0��|�4Ӎ`5���č��������=���&���a9�y�펰��5~���ﱌ*,�@4{~T�?�ptG��L6֕��UА>4��U������n`��$��	�H���z6	�#闠��*
�ʖ��P:�h#H���/�	���������	,e�L����b	8sB
�@���/��ЦP� k?f��9���ߦ0'Z�$�ԧ��ē�<��@���
����0d=S7^p4�`���f䞮�ӏY
ѵ� ^�u={�	�p�W雼�������<� *i���D�� �[Y�j�p��J”iÐ
M<	���}���uB�?kɰ�(�6!
f�P��Ѝ�� ��1$�l
�0��A K�s�������?4��o�T��Ұ]����|Ӑ&���+�V��i�|O��Ր�qxt�9ѐc:�H�t�P�ը�n)�:	��g�ٰP6����0��~-����]$ܖ�`���^�� �xs��� C�|	X(�� �5F��p��`l#	�zoBƛF��P���0��H�s��{��p�Xy�1��吐^�U����	A�
��	�[�+��w'
��+D�09`$D�T�`�M�9
��`��0�������_(�0��RF
$��eίq��2jb
�+��	?b���ܰ�
�>V�Ю�W
#WF���{�"6c�������a�`��f�����e$t�0�i����'�?�����S���PgV���x�PI�t
cB������$�����K��͈���	��q�*T
�+N]��=z��������� �]Lg��������������	q����
ϼA3�x
��4a������\e�!��
�?`
@?J�)�ݛ-wa�?�n�a*I�ͣ8�<y�T��q9���
��d`O._ZgqE�>1�*�	
X1�j7�^-M�x�$	�X�a#[>�Ed��	�]3q!��D���K�"a�h��Ki�$��=�7��%3I���8�%c=fBk�'��5�)1z��v��*�~��Y��+Q3o_��΃,!��v���/+�� ���2-���e	�Z��/�����0q���2A���h��7��*J���7�8G�	`/C8a��
�	�<����C/=�V���P>�8Pa��@��M͕ԽA���.ҝ1BQ���D��B1͞	½
E�@�0i�G��n��G�Z��	=j�
L�{%Y�J	O�i1'(6�Pa��'��z�Ra����qŰSQ)�LP?�TA�m�fN��R��>,#��V1����=E-Wq�D��v=WQ�W<�a�YqڮVcl��\�W�V�)^�xE����`����tc���Qdf;�d1��=8���f���i��k��E�-'flA�m���/l�h����lQݪYp�1�mq4|
b�	�q!����a�q��"R��Iz��3&/Of}�Nv
PI�Q~�0��+����}!w�������؂ܱ��D\"��6���,"7ыQJl�]b���jq����t�A������r�Q`Fs���H��rQM�A�%L�?$��A��a�\�Q
*r�d�{��\��誐�qAq*=T��j�H�;�s�1�@�̀�(�Q>���;�Q�!����Q�d	c6���%��H(H���������q��
����m�P
�Mn���5��C��A �
3�k@�A���^T?��؋T\I# �!)d#P���8�tz�Q������qwU�`�X��ћk���ѧ�8��o��c�s���"�1�9渂�Qw+�5���Jt�@���!ζ.pW�Ap�:i�A
O-�-�����WT��q�R�yg�a�A!��r���a����5��ρ�E���a-�2
�.Ł����Hgn����c(C�Ǒ��	sA�0ȡ��
�2{ȱ閭���!�x��StV�� r�s�_�1l���A�C��V���m�����щ����l�ҁ`G�k�f���~������Q��=�Ӄ؁�HZ>v���:�C�4���q��Z�,j�۱�q�G���!{9$�
%��!�����p��a��	x<�������#��pm�v,k���_O	��b�y)S��H��њ��	��.4��2��	R�WP�A��������>
҇
��WA����#*�)���!�g�
u̲�ad{@9/n��A�:�|ɟ����@	@U����o�
Ր���Ƃ�2*	c�\���7�%B�wJ��(B�1*��7�.��-"��276�b@p���2�A	m�To	�eV\	8L"�
B�@	e:mVr�	��

�ڊO�G5� �R�fQ�`�~�~b�+x��2���TB�B��t1��>���{��2��5����2btv���׃B#�y���)�Z`u ��7.m��
"�r���V�""�	Wp� ���6��1$�Z��l?�@$���•ۘ$r�:��O��@r�		�M>(2�,����+b�
Z'�,�H��� y�-b"���1"�-b��
�
�S/�G���A
/�bx��{!�/�s/��f�1��L%�@ǜ2B�t�JU4r'��k�]5���$�6rj.L����7����0��8��[k'>7���"�/d�9������ë;R����`��<��"#�r�=r"	p�0D�>�}����>©<|�L�<;�a9�Ar���FBR<��zSC���
	g���:Ҡ��	�Lk>¶s�	w��Q@rl��	8�Go���П�HҚ�v}Hb{U��1�J���,G{&H"��d��Kr�����D���~
]i�L�f�
&�LObuF�
l��PRǍ-��R��"}5e�TBQU�tێ�T�K�	�SH�V�>����V�=���W��-l���W%�\-W�UY2q|�xa�=Y��˽	R"��_J�����arw�*ȵCgbi�����hB�yU	�t�i�F��	-���js��4��lҠ�@9$)�mr�O[	XW��r���	7�ɇs�z��&�?w�5�B���xr%d	��z�ɀ�RAz�r_	����~��D����~��ӂ	%yd��r���$�˜��	�z1G���&�	�~�Ň�]=J�R��;���>�d��@H�cʙS��r�z'��ҫ�P��
�����������B���zU��S�>!��F�b:�:{O�U��]-م��b(B��?���C�P(��2:ʳ�ާ[���Gj�v����)��
�M����l����r��&�Nۦ�c%����s�r��k�ˈ�ҫԹ߂GP�r�ݝ�\?������}�R���}gJ���p9ZnZ˭�"��}I�����P��?�����JCǒ�����[�5�����&�s���;Sh
ɳrP�c
(��A���	QaT��{���6����	�^����UQ��ͥ�r��5�S���)�D��M��W-�%���-�J�����KL���ˢ
X��x�����J�#�r�b&-x���"��{
4�����2�ϝw�b7L���y�b���-H)�2�ۚ�æ�.��W�� އNI��ْ��x	W�b��b|^e@�B��(#�j%�'0�����rւ�2�=�r��	��M�߲���	����2�\
��3��"�O]�|ݖ�R{?������$
+����B�'�s���¶�X����
��l���J�
l��r�B�7�V���1�y�^�*�U�(�r��rJ�=i�"/^�C_���*d�
-��;�r�Wa�=���bX�2O�U��RAO=���O����Ra�b��	�\����MǯЎR��RC�
�0�b��C]���Ҧ)�r���z�
:#�3m6r�U�g�H�����ž}w��'�Exr��J��T
Y��.�{:E�:&3�b��=I
���h�g�p9��p#0/G�|�^&``Л�#��+'�.�������Ö!��K!S����k<#������$�4��	q�%s������'����t*���0}G�+�cz�}�h,��s	�|�-0�qT���1���%H_9Sa1���%�:�Z��C�9�m@��i��<�
�����5?����^��?3ա5v]Y�@󥄞#�!�@S�k�2�DwӀb�a�D.�_|���Fy�,P$E�6��
�W�@H#��2E�OI�ph�uC��KC�R�YqaLS!(4�&�KӅ�%����K�ۗW�RӶ��H�� S�yp�1�S�z��<�&�U����Ԑ>�V�����&VsD7c����Vc�d��e�Ys��g2�:�XS�6���[���&8��
\����go��]Ӂ��7��V�U		K5�8TSS�
�>Ӗ]�qK�
:��Cas�:��k�a����st��a�F�&	���5c��Jo	��>�eC�|�wg��߿
{�<h�6lX�is��<��
�h��y��k��ooS���m��6�p�<���q3*���td�wS�б	�-��xsWC�����y���b!U|���⪕|��V�	��~Õ��	i���#��	������7�Vz_�c%Qo��U��S]t��	�؆S�K���;���	{�ˇ�(�p
�,��CtC�"�R��T�	e�'��:!��������ՐV��$ԏ��c�q6s��P02ўВ3<����Mo��W[$C'F%�c���p,�s�w�KL��������8���O����I�3�o��p��-b.�/���� ϫ$��ㆤy���/��tX��zz���]^��k�O�sA��T�$$�S#b�^H�ߡ�
i!�G�c�����g𣳺ߔ�����J�	'Q����	G9=�ҥ��B����*�#�{	�+$o�c{��	�'�ҫ�gg��������sΞ�S��o���@��{ U�����u��t8�#���H��3I �+��6�s��4	�7?m�3N�m�����
4+
�#5i��\K�
n���6
̖���G���*Q�cMr����������ܹ�Lb
L\��3�V��A�����6U3H��v�d�n���+�e�K���)����S�n�	���j��QS�=���ZT�1��s���WW��=qe��X̃��g�&�˃6�Q	����DO*�!ң�F���DՓ\c�Չh�s��aٮ��cE��H��Ñ�h1��C������W��Y\5�u�e�#�$�7���V�?�j<�㽝�Ԝ-Z��72�.;��sX��+{b��6/	�	�#��*ez�/�c�G7r,6���j߮3j0��69F���#XD8i����*��D�����ܲ��������d
+o��c�z�\��`�3_:-����/���?A<�C����d���X;��c�pZh���)�(G9�3[��	�%%��c��%�P[���	��TxPUi������}f��A�8�t2�W��}	��r��V&
�q����z%��u�	r��i4�Nh�ǘ2
T�3�:}��/"1
�P����pw�{B��ێ-	���,�%�������MjY��g}t�i�M�R��]b�����^u7}�G�D{P�)��˒!l3t�-
w�>�Ĝ���G]^�VLuT_������4�Fֲ6 ��
����!�,%r_`��"$D�;jP�"��y�m��"Dwx�
�DK%�L���.a�%��z��,G�&��\���(4lpm
aɒ�)�6tmϕ*��ڼZ,-�rNE��.�.�bLYP:�/$}�����0��>�Bx�3E����/44�p��=�Z4D�%F
�iN�6�y���q�:Tz��\���;�.�a+���>�k�v�*
�?����3�tC?D�s�]�T�?[�T	�X|�C�R6��(��Ed�M
��Ft�]v.�]G�.Dž�"3I�C�(���J���dQ$qJT�;�Aq‡J���o�dAMD�)
}��I5],
�3�GOt~b�װHQO���	��VQD
h��ș�R��[B��|�TDQ`I���T�U��
R*W�XL�	'�r�[��
�[d� ��e�]�/N�"�_]�8�0	��#_Tt�w.�Wy`�#��
&r>�bŊ����c���WW��>d��	��8ue�}��
���f)�c�l�h$�+��Yk��xM��lT4N�
��Z-m���8��r�d�+��%ks�YB<�n	ud���m���v4��:„�x�ø?X�{mx���h�)|ċk\��|~d���#�:�t���k�@��~�\�)���]��(�O
�Tr�guu���������d��4�gXQ�玍/(������T�v�M�y�4��M���K��^�>�3�k�kk�]u���~ʱ�lٗ'�9��Θ��y�0OwC��ra�
ͤ��
:{�������N�'�$Յ�
��m�T�C�L�`���ڵjʳ���u8��0x��yK���HäT	M�	g��Ũ��$I|�"b�$��}�T-٬d����p���z�rwޮ4��������ҙ�
��W}�4��������tF�	G������Ƴ$�I���O��?.-�	�ā��	簊}����g*Nپ���$��W��4�43ɳo��D�f( ���d�N��y��„ϛ�ך[Ä�������L���k*��l8�1ŴG"8~V��Td�Ⱥ��4��
�"�$�^K���I���<�������4՟
����d���m����h�����t�u�98g�҄_�U��o�4)����$�V����3�
�]����T�nH	�)_�4�Jy0zSפ5!|W���4�+�@p�;�T������}�dԔ�
{��dU�
t���$�qkS_���J��EP�ԒZ��ҧ��$F��;�������>'씳��u����D��;�����	��j��(v{�$B��DѴ���w�$�;:
��l���RpQ��T��0:P�����@����|G	�����d*xy

��dc��G�m����sGbЉ���%6�g��TG�a	gs���S������s=;i�>H�TSE@�����غ0���3�����	g∸U�;�/(���}lȽ<5�����w[��e�v�0@
ՒG���'
��Yg��*@�g��	@v�{�n	�6	u锰M5���fej
L��ջ�����vm��n&u},�	Z^c�]w�|e��Cs2"�:�ϰFuQB�
L�����6}>"աGK'���$� %�
p�?(��B�Q��
(U��j*�,���i���0Պu���'1%LX�x�b1����Be
	0�Y�V	�Ù�4�9Ɗ-v7��ٳ���9enF�	���;��Y$ҷ<��`<%x
�=����Y@���A#��)D�pdt:�_�D�ii�a��mFEfTY��J���B�\�L������oN��>R
�Z�IQ��8��<�CR�^���bL�V�`L��WՉQ��u�W��n�h�Y���R��Z���/�[���O��lY�C�;	��L]5�ţh�[?]�#�v��Y_U��;Q`E�z�g�Y_%e%�b�c��
�	��j:/^l��lu@�v��"�me��l�g�n��XdT^�o�E8�l��p����
[6�n�(O%|�qa"U
X���sf5yGX�t��:Q
q��u����y�Fyx��Wh��5�y��J�D�v�{e
5����}� NN�����Z
������l�J��e��[���e�8���R�5���ٙ����h���n��Ħ���+��W������`��-�}˗��U���E8VTGx0�e��T��"+�~l�L<����%�;�l[��EbC*a�����7F5֞Eɫt����bi�\ˠ5��s�2�`�����qwqӣu�&��n��UP�S���E��	��6����_�
�v^7���+S
�8�\�e�L0�*���e�v�%��6o>����P��T����~}��������/2���`��Ye.޲�,���j���K?k/�똴a��	�]p�Uc�&
������<�D
�Ljd�e݃Q$��ǻUh��'|v�e�Ѣ"����X�&�-pϼ����ESY�%�#��L��l��
	P�+����X�EҼ��.�{��Ν��3���z�D�2��ɕ�������e74R��_D�%l	
Y�k�ͅ�KU�a�e@�yn���ϥ�b�i(���u'��� #�uw��ĵЕ�������%�׶�����e��׺���E���6��וL���;c�5����wc�ÆA
�}��ա��5'�ys!��=L)	��2��e"&��"�?�,Y8
4��j�e��~�j����;S��U���	�ȴ��)n�y������J�ɪ���.��1Er��ށ}�Nl����	Ng���a	��9����s�����%'u��Vo��]�wK�|f�Us�Fr3T��e�mE�5������\N��ED>�%)�,��=��*��0HT\�	��Οz��B
f͐"_-w���fLG���4��1���A��9�v����͆>	Vd�Ud|U�v�v�E�4f�.���]�f���n�#����������1a(2�I��UB�\z#X
毩E�H���(c:	HDі��A	����Ƃ
�_I�6%��;Fe_%��\�!fy��L��!v�c%D1�"���
�_�$���O��!%�D���J�%V��
m�oR(�҂0�-��*�j��,k+��t��X_�,v8O��n	2m����4��Sr	���5v���bx=6�M�3hx�7V.�����7�c���w*;F�Q&�<vb+_�>
=�3{"g@�>���5�;��?Vc��V��X@���jִ��C��q4&SDv����WE��V���F�q�<%�%�Ffo&aW	�MI�FD	���JV���oM����|�Z�Pf��X;�QF3�;*kYuR�0�	әJ6Z&����;p[F���|�=]�_�����	^���)/(`�o�?�ra���E:,Pb{�P�"2�b�z@�
b5��dfG���d�I���>Te҈=`gig&w�D��`gv|"�	�97�iV����Blv+װ�{Kn�Tg����(o�V��\��p�M���h�q�V<	ǝ;^r�^O�e��s&EX�`�s������uv[�Wk��v��H��axvl�J
'��z6�P�0G��{�y��
^{��B��ýo{�qO	E��f�N�^�=�P�bK����~W��&e��
�n��6���|������8yË6�4*�������K��6��G
�f�W�v�&$
I�[����	u��ך�%�"O?C����*�ۧ�2�ƎzO��9�v+�c���i�����r���Fjs"��vv�S���ƟvΜAv�6�@Z�iؑ�6�Ѧ�Вi��\�Y������"
��pQ���2v
�.ˍ��̋
hF;�������g��f�=���?L�v�[�X�ޫ&��w��FJc�ԴޭF�� �
v��h�Q��ܯ��6 B	�3�9�KF��6�j�b��h����/����V�*��ߪf����ʨ�V0��c��v;W	��s�ֳ!���+��֝�a����fZ]!
��f��ֈ*C�׺��ZlX��}u�6&ٖ��dy��D'C
�X�&���
ѱg��N�4x	���FK|�	PX�-�vf#
�?���f�]� �{��&���)�g2��TI�����&�!`l7���F���u�˶�%���>���3�9"v�6�>@��[��,��
����|ٛ�����&GQ�*� s�FUH��+_���b2����f����߶֦��K�o��&��0Y�A�8YH�#���a C��d�ֱ���ID�����8�`�݆����;o��/JS���X�"E���&�7��w�&�6<i�	��U��:c���!��^�j����֞/g
���禎
KI�o�F���x.����	�Lݔ�f�_T���h$:=����~�����}s����*D�z������i�C�2q��K?SR�[�F���k���&-��x	���TY���›��LoF���1[r�?��b���fC�g�g��-�FD*j�RJ�p�qVT�&R��/ا����H�0
��_x��y	���q�H������	��(	U�bS	dž�/�P�
'9�����
ǘ�<�6@vgͥ�'���?PO�FG�(CC����ln��������p�p	�S�wXB����`�v	!k�9w#A�
���ǭǸ��� ׳C�q,#�|�ձ>�$��k��֌%�x�E�)nv#��
E��K)�:+^���)�ۜ�ܙ�,'вml -�lB��LH�-�icUM�{/�_���R�-��[۴�1GY�YQ�Q2��%�q\�1��>�i܅�-�P��T{�5ר_�^�n67�9� /�1W3���P�2'��L��o97�%��5����	m���8W�+e
 6�<P�,�y=7���	'j�@>���R"��:��o
$��2C��dkFr~F'�R(��aGWm�P�h	�I�u��[��xL��R;����LG�p~���Owi���SR� Y'
MZy�Tw��D=�]U7���c�Vg��+�TV���`���L]�ex��^�^W0/R��o_���*A�^�>_
����a����,b�N�'n-�b�	�G:���b���<
v��C_�*a�
��g71��G-Th7�$���6dh���^J(�j�NJ���
lw.��eOn׶E����spg��	�>mrG\��}%o�r'��ҙvt�P�7d�Lv�U\���v�2	
�O�|��~��j��|��1�	�ߎ|���	j�8i~��&�
�F~��7ީ,�e��#D�
*�r��|L����'1δ�:�^���!�!�G´.lP���ނCHͧ�Ź���8��ڶ	�,��4n��4��p�:Y��g�H���k�����3���\��DS��"6����fi�m�(�f�G�1N��W��WЖ
Q�x������lL��8�S�^�'�0�o'��w�{`Tm腙��l���+�z�f,���R������ӻ�?P[x���
	U�0�g�e��7^[��`uuj��w��3����W�q��7�w�a�
NO{=�W֖C�:�~��~�
�;1���Ze��!w�0�9
�,2���e	��M�γGν���s�g�M9 f��#���3���ؠqt0��2;�)��&�w��	Z��g�y�	�&����3�
I���'��f������>�����ŷ�>�_������͗�A:�Bvҗ;G����ҧf+����n�w�	9k�(Շ��%+�շ�ե�,6�ٗ�M=	�����W)�,���|�з���:\�����DzH�%G�i燮�����g��c<���48�ۥ��'�W���~I��L0�Y�U�7�,��A�+�W.AS�@�I�I%���j�����������s	��V���T�4����#�����t�׷����n��DT��
��wM'%	h�<��
��$��<
�[���.x�	�֩=�7������Ǣ�dm7��hf>��&�X���	�A����GX�R��ޝ�N��
�eƌ��c��@O�9����i"�������H�`������Sd���1�F�4�a��hE��l���}��QXe78|��F���Nk�T]��hY@}Д��������:��4�Z��evW�āh�����vm8e����l�"(D:��p�-#؆�̫�$$�	��|Y%8%W���v)&�~Έ� ɬ%�}��#7c"X4�^�g��&�Q�	Id�&X�y�
s�kn-x�='���.�Ϸ�@L��/(m)��ws�3xQ���i5���-"�5��D�^C"6螉��AP6،�],��C9���F���>FH��)mH��F�x��s�p�F��\~���IX�����4J8�`�L��KhV�/aj4iK�f�)��M�e����e�N�@����GLH%�1p���P��:��PxF�
�.�R��K�ȓ�VS��7g�x�S����o�L�'���t͏Vx��=P�W(Ă��\�V1�$�"YX��Q3��W��&��RZxz:����W8�k݄)Z�aD(
q��Uxs�
�	_87b�J]c�˷�\���d�#��ᗧf�G�]EiC\gXѲI���g�kk,��f�\#e��h�>�/1`�k����.ka�`
��*m(4
p5�pnx{fX�U�o�TF�|[ph�<�X��Ep�"X�or���@R��sx��R��!�rH[H��m�G�
��X�v�����H�m��z�
���yXмn��m�y��H��F�y��|�!��{��\�Q2�!}�_��S9Q�}(��d;�;���#J�+���9�	ȧ�����	�_7������0����?�p���8f�(q��6���%�	,9�؋�(�T�iy���{������h\�T�(e)<�kQ��h�8-�uɐ�n�0���P�� i�ؤu`��4��?ImR�n��Ĉa�KHL�X�	�e^j���i
<�����p�����HD
F���!����~J��y�	�\����Mg�vIJ��qJ�O̾2�h{�
���X/��.���X6�B����$f���h��˸�������
�fG�K����m�8S�X��>��I��xԅnd�Q�"�������B���c�4���
1\���NieF��(�1@�.�@�(��C�B������쥸��x	:��{�յH�J>A�8�M|<�/��8�pi	I�����j���8B���^*�j�%ƈ�Pfi�h���G 9�	�ɘ

�btY(�h�[��r�˨�V����X�߶ځk͘	��R�ɘ--��d-�X'v�f����[N[Ӥ���K��	�b�ɸU��	j#�ӈ��-�P���q
Ѷ�3�X�՘akg֘x-X����g��q3G��Xɯ����4��[Sܨ�,�	�8���|�/6!&�޸'���ɻ��'�qrr��(��].������+��d��9ʧ'����0|"R���������|�X���oM�ȷ~f	��N�QJ���5��(y��s���򨥒�r��z�X�Q���h�1���5���N�������HZ�4�����X��++�:����MB0��h+�
��V�Ј��?�����O�����xS�J�qN��ˡZwz���z�YJ���q���
)-�]m����D	5Wq�c���=MF���Q��	yA^A�!�	9�Cz�>��	�}zS�Bv
9���ie�	���P���_6�&i������[��l�r�{��c���f�BOo�r�	j���Y`3$d�[�9Dܒ	�|j��R[�	�s_���/F!Ĕ�9%g�
�G���Wט��DJ�›��.&?)@/C�p�!�ӝ%;�<@")Q��'QI#E;
:j$	_�N��%��yRV�W�&ɏ����s�'iLw�$*�(�^�(Y�)I{�L�	�D"����\!���n�_,���� o"	�3���.i`���)�p.Y����S�*Y���5�1�Es*\1YIpO��2y�j1	���"yd�	�Z3�,�
��B 7��n�}��79@3�vc�<7Ir��>՟w:yq�Η��<	�����?�b�k�?�)�.ԖB����ػPE��kj����G�^L?�Hɓru��T�O�<�}<`�Q��v/
��ݴR�-�J	�V-SY��-r��VI���S���Z�eF��Ќ`��έg��aY�k�{��IcɹQ\�`*gi]�Y�ngy
�X
�Vj	�3��=�fk��s�s%l)&�
���pn)�S��S��o)
r`���zrY�K�
y�VduI���N�ov���L�.�u9��\o��w��$�dו�y91�UX�ݕyI0�WF�$})IV�\�F~	k��	H�
����6pˀ��������@}Yf�9��/ ���)pȐ@i�	5����ysQ�����9@ 5	ce�Y�r[cm��C���tzgV��9��wqnɄ��D3%�kȊi�9���a���u����y~X���@+�Y�\08��c�y��X�"�9��[��I���i:k�]��]�eI�{��(ή�)� ��*8ț�7�H�bɳ�I%�eJ����*	�g��y�E
���������
���x�	q�y	�X��}����\��b&(�Ҥy3�`)̇\����G����ul��B���� �h
00g��i1�ѐΰ��h���#(�iWQ;�pZ���K	����)��n	H,��	r�n
q��N�	!;��gc:����
Ő>
�Y�Y15�i�i��;����)-W�������
��^*����q~��n�)���k��Ծ��@#ؗn��I�D�Չeᾩ�
$9�?����	�ӛ�IN�-���X��J[��S^�I�8�	\�J���˫���V��縸A-��&�(��,�	�ͫ��Z��i�,Ig��9����8<ѹ{{n���yPu�=<��ٌ�	�f&�y��w�k�Yޮ\Il#-�)y:7�!��9�_U�7~�کGS����IW��O�����^�lw��d��	m 	�[+#�I/v/���5*�����i���À�4�yi���-|�iZ�yxK]0�J}��ח��W�l.n����H&VQ�o����/������(�vZ���9^3�����R~�	TR�-���	�r�	�kD?��i�	#Nfu���9���C���9�
m�-A��kmsAK�Jo�Ylԅ:��.d�&J�b�Ns#��OV

�iZn$3¢��Z��A�w��1	kd��Gy�Z����z}z��E�=2* ��[u��jf�I�D�`Z�%T�����ќ	��i"�_m�XB�A��<M^\���(�Z:����
f�?ZN�	�P��j��2%� ���
��Eu!����9P":_��
+���$��vY	o��%z�C�8̓(�����2$a)J\ u����*��j�w�L+�	O�|/-z�3Jz(�$.j�80��A�/Ju�	�M�0Z���(��5*1Q�*��7z�x��^Z7�U�2$~\�9�ғ$��|9�Ĩs2�|8z��\���[8
&�.��u�=��W��4�k;
���	�|�?�}���z?��p�%TRAʻ�`�ug�?��M
��j[Ei���zBCJ��ؔ
^�sK�'q��o0�K
�1)u�N�Q
�"YI���Rjc�@YpV�S�#lJ)X�T�1��
���uU��ES��VZ�D�uZ�!W����	�fX�g���4Y��7z7�#Z��f��[*ʧ-
�M�Yj��Gp��]:�^es*�]j�徆�YZ����u`��0
{RajeX�k~�Pb�x�@M�RX���'����Y���4���Z�A�p�@��e��>���zg:��H3~�g-�C�y�i������j���^��&jZmMk��>k���_d��h�?~m�qQnʝ�g5
b�>��M�`�p��<�&4�zjJ����H�dmJ��,$hs
[v�.�N�t�W2bc2��\j�PY���v��SKI0�vʑ9����uz
@,	w�Ql���M	t�d4zJq\��[�y�G�^	�l|jV��E�p8c��X~	�g��t�n��	{���M�8/V�
0M���o3���?*�n�����|d�R��!�.����XRm�*T�$i�+:����_J�u��������j��D	��+�z�|pqTg�����4��X��	<ŋ����Ycݓ�3/��e���`$"u�h���M��K��
��j0��ڑ�!	�Lۛ�Q�m�o���b �	I����'�%P3rn��)�8	յ����V��Цz�L�3$�Z����
z��:�#tk����4��!���j�q胾O�����@��za0��A!ӷ:g����� ~����]�L�%ª�!q�6��Ċ���V�w�
ҷk$tXQ�ڇ�4�Ij���_;�r�M��*#CN�6h������	5����æ+���Z�GDOW��ze��	��?�Ȫ��N
������o�b�ϊ�=
�ߵЊ����A�Z��r4r�hѪ��6�<|J�:�Թ
,�H�ժ~����2�J���r�S��:ԧ|[��_֚��1���ٺsL�����
��[g���z}݀8��j�}��'�jK�Gh�����D���(D�zC��P��7��7H
n����jq��
cu?�ʬ
��.��
��+	CO�7�*k�A��Y��*CP�Fm�:������jL���q��J8��<�qf��W��6�Ϡ3��D��J,���N��
wYC�vv�Z�O�	���e��4�-ll�л�6����q�rgH���Z��G$a�Z'|��@�=�z�.3f�i�Z\<w
b#������
0�)��
��0
�_x��z�,�
��W`�����)a�c��F;r�[_WE���hGyr���] �8��	y�^Ph��`�|��kc��
`)pr
����������Dz_�`[k�k�D'3k�f�+�h;�c����{�_�?��}f��A"��k��r 5o�v^H8�Ж������c�ƾ�
�A���YZ4��+�v�e��Q��fd2 b:8�e��!�r+�ﲒ�"�s�Ŋ�#���"�A`�"K�� .{��d
�܅n&[Bp	�[�H�u
�mn)!k@�
�^�);�&�zq+[+5
�^5�-�L�k��.ۨ]P+/@4[C�2	��4�?N	����4���
~wK8>{��� ̏�?��	/�x�TA�w3�:�A+�^a
��J/C�פ	���aD+����*�A�jd�
�xS�FK�h	�ގG�ffYFԖJ�K]	��"kK��Lh}�XM����K�6Rk6���S�WU/�ŸW+f�v���X+�(z
�"o�Z[*�p�![����-[*�^k1�%
�u�0_��E_)\%�d�^�!�4�Qd����Ғ	hf+�!�_ng��Wi�4hK'��RB��dk�'�/_�j�P�n�7�d[�?	v�Kl{�>�����l�����G��nK�%����ok{
	��hAmK���
��Wq;ʢ��u�q��<����Fr�QŶ
���t�}3
�-�u�4W�����u�W�Z��vK,�28�x�U��d��y[�^[ hz�c��r�fu�_*�	�k�k~k��Z�g5������	&ȥ����gU_i`��̚sj_�W���6�[<6b��.��Đݐ�1L���4K�kr�9�*���[�a��n����>@0<ƒ�VC�uEP�+M"/��X$��A�a�
��kБi/�x��KԘ�$����k"SDm�����І��훛UOL� ����V��[!�}���M�+�Z	.p3���٨
m���ǻ�
�����뿸�
���Q�k��
o�@>�{�A:���8���QPWޥ{zrd������#EC���w3��h�k)�F��i��;�Ez����[���_��kj{]O`���{f���įK�CQ��Ó��hZd�
��j	�R��W^�H�;?"){q�U�[K��L���Kcf
g�
����
�������pJf��D�w���^�b0X���;��j���ԫ�.tqx�9��=��d�e^��%u">k���+�JxY������v���E/��o���{��*	ȸ��[s��F��绺����'g�Kɳ�
d���;�R	�{�A�[���BD1��|�ĝM�E7Ћ���8A�G1���|tT��`��z��, ������1��c���9	��j���f���
�껨�@
� v!�
������G3���H�[`_1w/��k�
݄�T��[�7�a�����#|�
o\��p����U8��|���1��8l�$_v�1���Y����<�;�!������)k�2x?�V$��J��F�O�<�[��}f|*���Sj�	I��6t�,�p|%���<X��l��,x]
�B�,��3�����2M��1,�ՓL�;͛��m�7��W���\�p����h6!L�����.
�2gBh���H�%-��,{��"����I�����oJvC��lŜ�����	�*ӯ����9�̘��	�@�cܝ}�	\�:V��Vs
��4�$lA�S(\�xWV�>�(�4��.f_(�Q�o�+L�Q@Lj�,�Bn�6,|<�PyH�+\?�Fr0�u����4H2�����N3�hE���83��E���p�5���ߪ�f8L��)z�8�"�%�qM:�Ë�*�^(;l�~�,�r=,���eޤ>\dO�:/.A��п��S�B�{�	T�F��K��H���E��I,K�=a��vLL<���߮�M�	�77Pl��)�(�rS\�M�O��nT��s74@V|*.�̈��WL�M2�HVL�4�	��`LYl��*s�l^��s�҇��^̯4�ȸ�`��56�$Z�b\�@��AKd|z,��+�fL�]�Ɣ�g<	���z�iL�tog�((i���e��Zk��T�g"�j\5�
��~n�*��{�xo(�3	u-n���k	�01�rLW=uGt|6���QSw�K�6�&�	w������w�,��!�;y?�'	:}�{����D��{�Щ�����}|Ϛ��ݑ�}��C	���y|`��	ֲ�t�<�?����\�,u�j��ʇ��]�3���S�6��މ�;V�UA>��鷩
?�X��}!p�D�ƍL�����!��`~P�]i�|�k����ؒ|�j�%���
A�r���|����5Dߑ|����ZR���,�(P�ޒL�)��\��l�����'�6��,�n�[�L���VS'��<V̾
�+��̻lxP��<����Q����m�N!��LNǡA���<o7�/m#⣌�͎f��c�����	�~���|���	@�>��7�a�D���+3U$����+���|(8�W{�̉4M��>v��!���ϭ�K7D�R�ȭ�t?���#�����/�����J��Vױ���Ra�Y��l��P���|ng����m��&�������2#	��j߭l\j
�8���}
�:"ܹ�:�d�,��C�YG>¬8�:��eĜqz�H=����	����Ls�@c����|:��M�5�L�X�*`(�|G�c����̗�[�ǰ؜3EF	v9{��l����`���\Jm�wW��<�׷����ݬl;ۮFV�,+~�����q�IQQ]�_#�1��<�2J�@�̺ηj-�� 5�:Y_���ZU���=�T?����α���P�#�g2��u[�
��ș�|5�Ur $�<����^��=�~ā�>��*�!Ř>.��Ǥ�M����/����-���;�dK
�@?m�
�syL�����
	mԁO
�EA��e�
;���
���`&�d��	nL� m8"	qX���sq�S�*{#�Ha����
�[w
�6��D�������Y�>ǜ��X�a1�@3!M�lcJ"�=�u��v�#]�3g��}q�e�Hc �)(����}9�I	�#�� -8��	���L=:
H��)]��	�{�*��1� ֧a$me3�
�0�A,]DۉJ�5�.�G�{=���.톄�L��	.��zW:ܢ�3mHG`	aS�`4�-\���4
�9&u)8}a�B���9ݰw	�mܭ:m��瞻P;�BZژ�9-� V
L+Ԁ:��K�
6�~o>m�,mxjuL?M
$�u�.uD=.�7
��H�E-WG��F��!b+}:�G}��B	u�dIm��VŠ	�I��s���I�0?g��?qM=��
�-�qN��T��P-�	�_c�{Q�����RR��3��U1KN���V��3��+2WV�N�6�|�X�j�B�06�Z-�Dy�k�\
�����ݲ^
α�	�`a���?�.`d���
%	�d��\�ǣ'f-�}/Mo)�d��n:��h��c��u�i]�W�n���hM�4
��W�m�\���fJ�o����%�^pM�^(�Lc�oM�	�ʼ�r��_��I�s]��i0���r�},(	2!�}u�$��q�5o�Э
CKu�wmU_>	y���x=7r���G�y�`ֺ�	FAz�֟�1cW�z
HN�$z
�RE��x
Ƥ�P���~M�
 
��z
@d{e.�|- �g�SQP�
���a��}-���	�w�N,?
�A7��F5.#����A�����B
c�%������
6w����Y�Fz�n��&�y�����X�W[�Տ}aփ
䠎ڒ�Ÿ^��V֒��=�
���=�!�lju��ݙ�P�����B�BHN�]Z�J�<�����;��g�m�����ړݵ2VKu�����c~ӎ
�m;��N8�
���9����yE�	��!��]?�o顏�-c�����IM�P˶��d��L�����`�跥-����?����~�?Q�}�rhR[a5��e7�BLaA����	�ŒF�
��_v4��e�o~	F��M���ٯ�+;
���M��8r�߲"��-�en<�=o
R�F����b�+WҴ]��9�=�Ѷ�eC@�(������+����j��� �
��������~�u�6��ȊH'G��ŝN�I
��Q�ƍ��,��ׁƝ<0jK�ȍ���-��@�=dv#&fl��G�1��O	�}��|��}�~����O��)� ��-�'0I^�ϭ�Z_K|�1�-M%z]ʝҭ��
�qQϝWV7����-������Ս,�`��_��y��T�<�=��{�ޣ����8m	h��m���P¿��!�t+����UI�d��m���)�%����W��������l��}���7j��.���,Wu�]
�~?� )���k������
I�#J��	��?8.d�c�-��a������S��,DS�mT����gO��ה�Q�ؓ�M��
�i���!�.���
-k���g���W�
��mE��
�Ի��
O��Z��W�u	�Fb��[��	��V�N�*���l��h2?��n��������N����%N'Z(�����zq�Y��	j���
)��
.O���~v;n��#
�.���!�����O����DN=�We�>
�m�U�t��|�N�`Wp����d�9&b�e����9�u�̎����L�
n��.�
:@���M7��M؄.���+��R.�i�
ro�#.@�.G���$��Yl
�5e�%�����UH�&�l��6!'�]:�Ia�(���qU���'>/�[R�.~�Q
�lC2���3+�2N��	�N,4.��	���;����;
�=���d�iz>�y�u=�?��c~�C�y@�]h�~Q0UA���$Bj6�B�v�����B�*�|�C�D��ǼS5GVD^���\�o{A���J\�f�G>0�����G��kL��F"D�ٛ�	Mn��J��w����K�'���jާJ�G=	����F>�.
��8lO�H����P�c�s)�=�RN�ү	��CT���m�x١V���	j��X.�HiӇPY^Y�r
"�9�Z�R!�\�X^Ԕ�
�uK\�*��\,]>�e��E]�/�?5Ȭ\��0 
iE}�`no��ya��J�;2kPb~'�&��� ^~‡�
>N�e�?����[�e��	x�f!a+���h�+X�3�h��t��j~Y��q~̼j>�M�[���j��IS�nl������3�pν��	a��#s�Hη���u>n�d~X�v��c����w�++C*�Rx���I�)��xn��Zx�Ky����ح�z���	����z�q�^
��6!}n�E�諨�~�@�.Q�F.�X8|�ȗ�t����T#��g�>���6<t���T���4ʆ�3�D0?����Vv�Z���r�� ����W�(�Zo���پP}�>����^n��|�a�}=�.[���p�~Ȣ��XLNj~�H>e��$�!��H���
���}��
5� �Ҝ����K����B
 �����6���S	���X�t+B���͢y	q�<���B��
�\���^6���sU�N�l��7���n�\�6ʯ��^��>i��~�S��T���>
�>m{��~
�T��S�~����	e��N�;P	lV\����V>'�����L
W-	���Jy$��Nv%e]��"�.~�=M���^�Y�����.��_~e�z���h'A��~�Ј
N�.g˘���5��K�	(n>÷���u�P�.e;�r)�ɺ>׷�5��e�Û���þ�)�k�J�~Q9�2��r�>{�z	l\�v�^�uh�[��ސ{o�%�jɮL^��@r�ސ��Se��.�V�%`�ȮO���9�ʞ���x��Ͼ`�!f!�D�~b�K�=	�^�O����:���X.	e�d��.Ak�Y���K�YVC�.�#I�����N�F�L�>���$x��.��	̕��ڞB����B�n��s�<"y���x1jtM����I��\r�>F��{���n�$�:P����	�p��.7Á;�N<�.�^y��1���������.��L	3���N��?�*�b�)����ޱ>�Al��N��+�d���Rn������Mvȿ���L�e���.��V(��{���r���GZ,���Nr���ʕ��^���z)����A��ly��I�gb�]�����udM����"EU���յl	��Z��x�Y��o!<�6y�����d����	_��?w�~�vA_�Z���6���x�!@.[M^�������J؞[�d
���G_~D+�.������a��6J�^����.��e�n|�&�
A�e���������lEt	XD�˨
,y��i� �kOK�%"���D�=/�~��Ax�N�Oz�i��K O���S��#��jz)]i%�Z�L5�&_���rGG.&�SO����C)߃%�C�7)1�J.�A,�7�j�k�,������._������.���Z!,3
2#�.O���
�B�E5�Y�����:���RT�:���%��:?�d��G��:���g	�($>��A:�N?�1;Y1�>�'���aD�:�z,�KF�f��	�Tt�G�v3AB�8H��)9�ZQ�Io\��e� �JO�3i��p4G�xv�{��I?�E���mM����F�NJ7��JN��G6v�N?Q��O9�Q�Q��[�1DK=�|%��I�RSz�JKM/{�
)!GU�u1�}o�X����9 �XM'��`EZ�a�ON�k;Zo�T��^{\�IMDtz`+�x��Z�b�j=:-x��c���R�[�dO�3�
�Xf�s�-oe�f(���Yweh4��uh?Pr��
g�J��	�vDk��2h	�&Vl���n
`lߥ���e�oOJ{�l,�o��x�Dp�/���
�t�<�U~
(Vt?�-�^�&.x��>܎e-y2��Rt�z�wR��SNSz��8��y�s\
(�y�~_�s�d��?NX�<ȅ�;�ha�H��π��#,������xG^���wP���Į���r��bF��_K�
�dA�����
D�}��g�
�
�������������\o
k���OZAד��_�O��������r�VW�/�/�	p#nl��D�#���/�a�	�I٧�_�[
�Y,����~\���訦6������	�Q*8�_Y!7	�I�^����I�wi���;nܥBӥ/ؠh����O:ޣ��.��a�
<���a���}�o,N��u�?����#������xM�Wt�����ô_��
1f�����\�����d9��̶��3c	�C�Z�����)2���#�����c�/�̨>�#����3 ތ���M�	���O<��
�Z7ο�W��������B�>�i�/��
��u2��4�
��6��_��������_S�
�X����X4�j��O��r��Ŀe�p�މ������
��Z�t�oS�ĿN��:C��Ɵd�	ܴ��<K�
-�p���`�
d���?E��*%<ҟ�],��{�����u�!C�ֿ�iK����/#�2��2�����	�š���
��>�O�o����0b�.ݟ�^-q�oXy��Q8����R�]e���t�����χ�n����/��z�p\��S�����?BIr�;���w�՝G��!�	�p��?�-�Z�2�oD��� �뿣�
-�̘�_BS	��]��'(4��Z�t�% ��oF-�����@}��w5��+H�^����85�H-���熢��ȋ.5tV��g��-W���sa�q6,k�oGI��\���ϗ������a'z���P��	ZR$[p�Cf�]M���sB
K L<FE@�*rGZ!Q'z'pj?~(;/Wck�	}Y�V�O�rR����6_Uu~O���]g�9/�y�b5��9�q���m��MHc:6 H,g'
	G8��uxml=J���B��5���k0xX#q�*[=@�w��Wke(-b^����zG����j+��n4���o�r���&�:���t�_R��7Jt\8j.SX|7zE,|@0&ajF5	N|��fhy3P��D%c|}u�SBT_.0�$��<D���28�E-"4�$
�tf7mH{b�^����#i��`+
�
t@f�t�XT�����4_�T6~"+W��+�"�}��qf�s����t6GU
�q���������;A���h�������.68��c0Zk
8J ��S^
eXvoE��2	t*h�Jyp�����[8�'R)|J@P�FwnK��<96!6`#?m���$Gdks�����w6/�GN��������_O3=Y7��AUN
hQ���  + u�E�Rq}�K�d:�����A9`@9l��zGrlU<9&T^zK{Ge]U9iYc*oE\p3#F��*%u>e���%�j�����_<R9�u'����E���[2�d9��"i�^���w$�������	Xn�RoP
���!e��#bn��jn}A�G�sbjzY��x��M��������
��h+%,%rpzmo�p/yAWR.'��x%pbi/2��+�uht�c�v�
�=_�<�*���1	����0{H���������P�mN
�}��O=9���8[�������M H��~PB5�inbXB4�)BK���]8N{[Pft@A*i%eW%�ory7�K��^�����h!a��r+o�o��(:%^F�!g��~8q-{Lj'7gR,/Q1Xo%!f^��3Q�@:^do%mv9|&��+;�t�7��(-qrE��"�#��1	z�F��.mN@�~#o
"Gu2=i~o�]��^��P��{������<
9K:'�8G^�541:	ei.O�p"<<F=8m��'1Xg��o8X���tv��MJ9V��L.c�!sk.1H4-�0}����q'otY�ET}^�K��}'H����i!�CH�\s��5�B���|�a]�s��O��3�W�\L�5ev<0��R���B!Z:%&���eu=jL�~#$[h����\�'�MO6{/j���4:N+Q7%q�������j���8%-`e
~d�;hI{N><�R9g)"]L|{��}�-;���#,z��7J2��@;\!�k��#����!P��~���:&A]c��l�#�
0z��~���24���s�F���o���


VQb=
��������{|w|'o��+%���	�^[���	������4SL����o�Z6�o1gU4wxSy/�L�����RulpUC~YAGhSC�O���S^NB\�%V1dO`kx�[���QC&,p�y7�}o
���l����:Dt6����U���W�����gHn}A;dK0!T1A���L��<Obm{Z�A�Z:?�����\�)dZsK��rq@��Yhc�"��P��qc�������lr�}�7T^ s]DsU��k�3\~'"~Hj�A�(!8�
J����Q��k�W������v���o=JF9|g hKzfz-1j4n5Y|n.6l^���M>.T$��sKQ���l($1`U|,0lspA,41/�������`��/?���9"4%	@,7-mL�"q)wvo@MFRx}s!V���� c���!��vfhs��?N�Y!fSP/JFmeS���2��)d�y��)8�?��,�iZrm�����<	
|[c0�UbE�t�"�v�Sr(�\����?A�T"&giaAbm�y$�Z)eKyT=XE)]M2:e
0�K����?������?}^^l;<��f������bi������
����tdj��&>�����$����SA+& CF}uM*@<�����yM����}�����oc'�{F~se>5 Vr2k�L��p+gzpM<��[����RDnl������������@d.b0SAs La%VzbAtem"���[�Nh5pZ3*
w$`=�^$>.B}
��eH���e=4I(:$DA8^k&%w_j3\��������}LjPHE'aY&8��5��/�������(�#-oO;'_vQCj<PW��
F~Te��_�����?�%�UIMx[Dt�DMZPa8���l�o
/!=�t|/u-gx9n-3�kM���N("O<A;xEsuGz^T852�j}�q��Ct�R��5�&9�������;x{��Y��������g5�(���j^�
�)9��%��f_oiS��+oy 
d(-:|��	,���.�t4\b@lMd_o�^U6u�������
4(w}�C,��XZ~ "cp-���U\�tfLF=(F��D��W/)�|�L�6;��{IU����>}$�wB/?��|�5�'q��f5gvY+�
�un�{I`h���6XQ����BPO�;!��}5'�rS����(�<yITbi+i>8y&��Y����l8����Qq""GyA3Sj/Gp,s~[[v`|c&sKIo
;() ].QA,@�l�&lpZ|vWJ��>	_�W�?B���`k��p����Z+W�v�����aB���p�uh������n���P[S!ya#^l7B}_Cj�{vSa&>>y"X��B�g�avonyPv�,'H]\\>��sp�V1Fop<o{��L�|pQ1/\����/���u_,(9Y@f8 i�	�N.�����X�������Y�/ks24��&�����+���z�k~��Y"����Hd+F(XXyQb>++
z��w����t�3M�������
&C+RH)h*
NbT]\w (=�G���;V�"C=u!�������-�+�M
F���N��"���k�q���H:��
��������mv�CYr@>:pi_y#�H�F�����jv]\,O<o-Q$8,ZFq3EXE7N_>+� ���<w(er�{�R4"\��wE?�{'��h=����Di��d��f��&9�z����9� ��.�:j*N�Css����`}RyTMB\����]�h)[�a��?5W_D6|~f��6cfLR	FU	ee3E5x�\��������=�	�����D��i��,�lY��"@6k�?V������g�	c�����(�-�s��s�[��s�cW2X��@�2�����EH��?���9�=S@,YVDnSEAm�XB=��#x��0	!%����H#F�qJ�Gg�tM��%Q�"�O�X��{��.>gD+m��M�~/
/Eh/9kO'tR{t�	�!G�,�W�,k�On^FxAj\s"o&2q�e9��_}X92�
nc!5�Y������?��ESpR2�\Jj-K+|u]�i��~$�zF^?Xn5B)VJ�������H��c5+u���F�KBh\MY_�?�g"b��]0x\:&_�_�4���F,|Cf����(���rEu������f�d14j;TcIp5M;g�$w�i�T�d�ry)Jltw%LC�I[0VC&${����g�1]
xNC",gqZ��
a9�+d]j^QF{,Q^�F6��.w)����h�`|
w,�c4he%J�[������M�GX��M=/T+OI\�n',5%Hv!_u�m�#
�a�/�hE1
7&&��=�#]Z��� $]LZGM;-t-z2"^%}J"e��bS<=������|��^�^'��iHVZ���W����`2q����SF<"`%lFF)=��XH*���_�E�lG9Jp�%wR��Y��I)9�9����'�iAt(9%��q3�N�7��'�}"0o��?TsHP��o��0'G�j��f�DjTwfcs{]!|EJP,}yVWL%0���.���{4AR�Gn�<f:kh��

h�yt!]j>�U
EK0$gF��ZR$[p�Cf�]M��q/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/weighted/weighted_alias.rs� ��&�{���VócC���2ECAA$OH<(Q%OVSOQ JHFGOO2'!:U80]T9231?DT4!+1.]DEP9--
7!!<
.
DCC2#4
W=</"GA
NQOPN!
(H+)1?(/=&-/B+-@0-.+<4
+SA#20
WG)'%(T8'%
YC+F
)D
Q!9T&'I>8b6
>;--99Q9+7/O
,M4

0+NP3+&%%&'$<.%
L?9%
$+*#&'"<-J&

2#((G!@'@!K!B!2$12$1(A!C!2"'2"'(?!A!M
+%*(<HEF&G;=&O$M8";
;QDX;
? A'H!- 3C@&)'
0-)-/-R���7�*޷��"�p/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/weighted/weighted_tree.rs� ��^4��l��0Y-��l�2ECAA$SH9%OURORSQ^$\ca_+AIJ]W\if1'> U'W0/?DT,OPEPG5
"_)'2
! *&(1
8%"'!)O%7
%+()3()
L),()9)PG=".
6+<-
$-%H
(PGQ".
*!)&:/D1"1)&5(-"9)=
,**
PJPIUO%4
I5,;/$,6-=0%-D
+2F[bd>&
<<@4'QK8=$'G<4'%A!<DFK#C$)F$*2<JA$1/#&
*&
4+
&
V(
��)L��Q6�#����x]/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/lib.rs� ]�Q;��	���O���:�2ECAA$Q@:(
!J,>EE0#:P.A;G$ M"#(I+#G !B! !'$"!$-#$"$")/`0<6C?;:93L6HRQ)@649C9#'#'900

LLHO1LONMHEMG:2LM/(@Q$,(J0



��DX�ߎ{%�{�X�]�^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/beta.rs� 5K��d��QV���v�R�F�2/ECAA$#%;@+*)?-)?
.)?
]CHEKP2Cd*-+9)?

!,-??!RP$A>".
!-
@A&3,*29-!I?D%*Z<0P!2
$:)11E**H,^$ R)114)$P&*9M2#.&E*M4" #$:!"

1-#
!$!:-K
.>	���
�������:j��3�wYடOW�Kb/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/binomial.rs� _��?X\�u��ػ(�E�o�24ECAA$0$gECC:DG%l./*7)M)M/)M)M
0-M?!VL$O5<4
4
!-
!-
M3PP'LI:O,).Y7F-1C%8 8$
JZc�! ' !/

LJE;'@E 0)!?4  //IB#'.
F*(4#85*95.*
4EEQ% "$# 1$#'# 1$#&
K$N$

6!!00%X
#8BKJFC


&<OOD&

N5*:'&.
GFaR-=<<<<CD$-DE,+2B(M-;
��¬�MJ��}�`/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/cauchy.rs� T	@W;Y�!���LW4��3�24ECAA$0,%eJ1BMHK/7YSBWch,.*;NE)M&.-?!T$&AAB".
%&&:--[,3,
,%#; AE6-4)/
+ 4W! 0BU*()*V.
41(
 -#"$"PG +D8-
0B�������������	�	�	�	�	�
�
�
����QZǁjk���@yr�6e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/chi_squared.rs� ��6�h�n<qJ�1�(�2/ECAA$"@%f=<FC3Er0.*6)?%^-?!?!$S$)?%DG>%F
7&:0c *%:&:5

 1-"
"1-"
"2-"
((/@5@��������+�"
��`h�%9D/c/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/dirichlet.rs� ��ػŠ�˭
Q����+�t�2/ECAA$FF"(#)-%9-!K1%PBQY*`$
 "RJ%?*!E 
%&
#M,%8- 0%OBQWHN>MO<V
FG6F)M\#
5I%?* H0$2
#)&%T)S'~FDSPP+S>K+n>6Q)#(%1-!K98?!<CWcb,Z+Y$(%LQ"B.
"#*2"2!3
EOSPG^5`6
A%?JI

:-*<)(%2)3$8*8$=3LAA+FF^0.!.'
61:G
 J(;=D[1PLM? (5,KL0(5�������0�0�0�0�0�0�1�1�1�1�2�2�3�3�3�3�3�3�3�3�4�4	pjA��Cda]s�%�;�e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/exponential.rs� wh�q�/Jե�=|H^�0�2/ECAA$,,4;*FOw-ML%E,:#M"<3'G"< 
EB
))
fJNFLL;H EN0r)&*5)MG+-?!^$=?MJ25$/
/#:/
+-2
(J'"''52������������k����܋��	�b/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/fisher_f.rs� ����c2�!uE�K���2/ECAA$E%YC@Je-.(7)?%A//-??!NN$%G:*
*
00'%:I
2- 
2D�����&J�����Ւ��2i�a/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/frechet.rs� �4�YN�[��H����.�2ECAA$6)qGIFA@IZSX<kM)M#/-$,,?!Zcc$#\OI1
I1
92
'#:-I
.83.83"83#.
"1K&92
(?+!09$1
!:1N������������������������	�	�	�	�
�
��5���%ɂT�R���_/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/gamma.rs� ���PG�d�iv븵!�?�2/ECAA$>%_D8A>>.EV?$A/f+/,:HEHIF%Q)?%--?!SSO$)?%:DAAFCDD)?%%CD)?%

%C@".
".
*O%::%;)L
%;3=
%%:+)+
/%:'>/%:*30%'.+G]0

/@
����	�	�	�	�
��6I�b����j��0uHc/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/geometric.rs� ������$�Qb<C��J�A�/gC?@1QI"'JH9n/-*>)M
1-"?!+T$G009+/-I0!"'
'<!*"-!

,<QPNIN"-ISJNK:5))):=PH�'8=NM/<@

49=0../A0+5(&+
GFaR/44444#0'!%'&0
GFaR3>��"��j�V��x, `/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/gumbel.rs� �j�ٌ��9Ω՞j�KG�'�2ECAA$.)cEKE5BaSBMhG)M#.-$,?!bY$#QDI1
92
'&#:-4
(2-"2-#(
"1K&9,
(7+!09$1
!:0B�������������	�	3D��w��q蔮�O�h/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/hypergeometric.rs� ؚL�de�cc�Ԕ����?#)M|OMTR.C3abx4</=)M

%6-P;/?!+a,\+P$Z_6=.16=1' 
 
 
 
C$HG>Q)6D%'P$&=4
13
?'1XJF/FFOGUSRS*,P6@L9D>)M[5RN%<7/'108ODB## )76> /=<D;P>N=>OO**2,P<(""1Z.DL"J(AW%67*,?GOA.!@G=A.?0N)#COE!CEO$,/*(65<*))*;FC>*65<GDDD%%&)%&.7!+.7!+.7!+.7!+a,E,1=<D3,'
.<=>:\;<"@8$'&+
GFaR-#GHEE#JMM8PB -R
�w��(|�{y@�H�j/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/inverse_gaussian.rs� ��z)_��c�j���4<6-?!ac$sR>/?*|5=0E)M%&
%&OI3
4
!/%&-*
/5R! 

!A-(
/;<;9:,+*.�����	�	�����)���X�(`/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/normal.rs� ����߰�z�ܢ�I�k�2/ECAA$*40?GBz$7CE,:#M,<3',< !
D;CFE  %22;00
'**
`HC7LU98AT]h,$1-5CE,:#)M%
\-JL?!Qc$%4&6B",
%:&;F/,
!%K6 4#1@A0*5C!&%:5kNPNPp/$819)M%%@M=QL+A,I.CQ/RI <+
!-
 ,
?@O?%F)A#,K6 7#1LL0,)%:$
5-#
G>"<9-$
@3%@G&R8;U8-&>=>0B4HI�����������������-�-�0�0�0�7�8�;�;�;�<�=�=�=�=�=�>�>�F�F�J�J�J�K�K�O�O�O�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�P�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�Q�R�R�R�R	�9xW��H*[�F:90�q/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/normal_inverse_gaussian.rs� �i�٘��R‹� �� �M<-$"?!,O5T$�G@6l�;H5L)M$%&
*!%&g%O"4
#=
:#L5%&*
;N
(L--
6AB@?A21�������
�
Nu�e<ۍf�o��v�<F`/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/pareto.rs� j���W�eS�e�ɣ
)�#�2ECAA$0)eJ?LLDhE)M#.-?!TT$#LQ(A.
.
;&#:-0
/&4+(!
T1 ,2
-:,#$##0B�����������e��{��N�O�y�v^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/pert.rs� 
EKn��V�3�����0�2ECAA$?lIFNKO.d*7(3&)M%4-.7&"?!aWT(%@-.&3+($% .>
D)SD$2
5.
32
BFFK&$%:6
RG&
RC
)<???"N'F J _w�.�`*m�U�0%��a/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/poisson.rs� �K���
�s�D<�#Eo�U�24ECAA$,J%bIX,0S@j-*/9 CHPAGP)M!&/-)9?!VU&W$)M# +)
)M



1+8281LW7<2V
)M#&AF9!*
#.
=:4=2<0*:K)(B*+&:#'$'(
/&%:&-Wf&S%#,;'^BK/@"##9>/ HYH5b@$ %:*=
&H</=.S
'&%:9=

,$0.+&1:�����������5�@Q���4�1��ez��e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/skew_normal.rs� �	A��$�e�Xf�$����>�2ECAA$3+m<KK(J=.2[Z[Xr0$?29YW#c)M%2-J+?!&r\$%3$8#R8.
 )
2"//*%:I1%27)/]CH'

d-!%
#61"2";6";6'5>5&$%%?KC####*H- *
"%
5,+������������������Uȅg��>О��c/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/student_t.rs� 
��mv7�S:�{Yvzm�k2/ECAA$"*9%d@;>@4-5,;/Gf.*(3)?%%;@'(%:28
.- 
3<����	�	�s���C�,�^rW���d/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/triangular.rs� �kP!f01��w=�ō��$�2ECAA$!,wO+O6Pp03(9)M&
2-.7(?!0Oc.&QT8
+4
**&:02)!%8K

!I3,.0=+4$BB-=
R?
4,+j/aD�����CI�$e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_circle.rs� �-L���ط���"�_��N2ECAA$<S1O'[.e0;1NOQME?Z&&%,
&;
+;E
#�`#Ycn�SAh��u��e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_sphere.rs� �]8;��j��7�?���O7ECAA$<O/J'Y=H@e0;9M=3ME?ZG)-IC

+;S
5]g����k1;#�sa/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/weibull.rs� n��-\�j�����Qx�$�2ECAA$.)eBHMQ[jG��)M#/-?!UU$#OB".
".
5'#:-4
'5+(
D1% )'
->-$%$#1D���������f�#�+��x���ǚ�^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/zeta.rs� `�Ƴ�k~�1!�·Y�.�2ECAA$,&XM?S`<RTd@ MIDLGDFNK
K5$X)&#
,-?!I$&#F1*
&'$$&#:.@*!LN>D1L

d-!%
# &'+(
'+(
 LL.4����׮�[��I���>�>^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/zipf.rs� �^ou����{���-��4�2ECAA$,2QLGMJJdF MPL,\^)&


,-?!H>$&N%EPE7*
*
#>&)#+&,#"8
$&:C+-31

d-!%
#&$+.+(
-+(
-+(
<3+(
9 RQ.>і�/
$?����Cc/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_ball.rs� q7>{����y��o�(�;2ECAA$<L(L+U@Ga.9/MC?Z&&&E
O���1���~��@`�Rwc/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_disc.rs� ��t
N`�FS�R�M�m��82ECAA$<<(R+W,Ra.9/MC?Z&&;
FK�����&Ȏ�i/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/ziggurat_tables.rs� �=��u��Wm�d������2/ECAA$A5)2$]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]$]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]1#]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]#]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]|��[l�+-�r��3�f/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/weighted/mod.rs� �`aZ�;�W�<�v��2ECAA$<FQ2<IU?B"M�vl�����V\�Z_/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/utils.rs� [
��b!2O�\�V����M2ECAA$\+GA"] G<.C A/&&	"GRQD#&PNHMA;OR:^#
&
BU
�*�_WMA*�&5�i�ף������a�B���]���x��I���	�		�	�	#	s	�
	G	j	G	d	�	�	|	�	L	�	�	�	R	 	x86_64-unknown-linux-gnu�Ú����-Փ��'1�
rand_distr�-735e6cc7ffe1cf39�/�~��Ax��$,�
���l���������������R�� ���S��R��S����1����A�A���1��1��1��S��1��1�!��1�� �� �����,���� � ����S���1���1���1��1�+���1��1����� ���1�������	�	"��rust-end-file