📄 librand_distr-af8de242f36fd125.rmeta
/home/palash/git/iron_learn/target/debug/deps/librand_distr-af8de242f36fd125.rmeta
Language: rmeta • Lines: 13462
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�#�Ԥ�$J@=���,��-b7780f9c504e1c25�	rand_core�l-_I-�SW�*[��#J-375cbdf48043d588�	getrandom�xV�/�z�V���2#-f23d5fb9f19d1030���v�
їG}�/x$YxD-e720413b8edafa0a��	+Y�D]�O.ʼ��
$�-965a3d5e7b2182f0�rand_chacha��B[�1�eSd�05q<s-84646240b9ad4eca�
ppv_lite86��U��A�ú�|����-95b7ce66e99c8f7e�zerocopy�H�N)Mf�]�6\�|��-adc212c1e963433c�zerocopy_derive�&�s=���Ar>��d-ffaa6423b0547ee3�
num_traits��
F�*p�{�2#�Ps�t-a03d411bf9efeb80�bDeserialize�\��<�serde�<���b	Serialize�L��,�%#%b�$�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���i�/}���_����������������������E��E��D28�'	������_�����������!�������F������F�����Z(������_���������������F��G������*��i(m�:λ����_���������������F��G������I���I�T�f��l��λ����_���������������J��J���J���J���J��"�"���g�����_����������������K���K�ȹ�}�1�����_���������������_�����!�������L��L���UMĭ�K����_����������������M���������M���������M������M������Q����_���������������M��N������J���N����o��]����_���������������M��N���O���O���O����M7I����_����������������O���PP/6P�����_���������������_�����!������P��Q���9��D�υ�������_����������������Q+�!`#�����_���������������_�����!�������R��
�5�3�{������_����������������S��%�M1ͩ����_���������������_����������T���T����+�O�o�����_�����������!�����	�	�U�	�V�NV�;�_���_�������������	�	�	�W�	�	�W���g£%�����_��������������!������	�	�X�	�V���z�H����_�������������	�	�	�Z���P^-?����_��������������!������	�	�	�[�	���	�	�[�	��-&�%�����_�������������	�	�\�	�
�tj�;[4�h���_�������������
�
�
�^�
�
�K�
�
�^�
�
�^�
�
�^�
�
�_�
�
�_�0��A������_���������������_�����!������
�
�
�`kᖯ�(�����_��!��!����
�
�`�
�`�b�tj��������_�������������
�
�
�a�-��u�������_���������������_�����!�����
�
�b�
�b��
�b��
�b� ����P(*�����_�������������
�
�
�c�
�
�c�>���	�����_���������������_�����!�����
�
�d�
�9��
�9��
�9��D]������_�������������
�
�
�e�
�
�e�
�
�e.�\t�DW����_���������������_�����!�������f��
�����0�\�����_����������������g���Q���g��/�Z����_���������������_����������h������i������i����w+��������_���������������j��j���j��”���7�����_���������������k��9�������XoĵW�������_�����������!���!���!�������l��O���l���l���!-�mj����_����������������m��Gg�������_���������������_�����!�������m�
R���G����_��!������n��9���9��'��FQe�����_����������������e���e#�9b�����_���������������_�����!�������p��p���p���p	��O���J���q���q���q���q���O���q���q�ma�
pk�<����_���������������r��r���r���l���r���r���r���ZUbL������_����������������s���P���s^u����$����_���������������_�����!���_����t���t�	�I���������������������_������_���u��2���9���5�������������������!��������v��	������_��!��!����
�
��
�2��
�2�
�Z`DrP������_�������������
�
�
�x�
�
�x����V�����_���������������_�����!�����
�
�x�
�y��LJ凖�=�����_�����������!����_�
�
�
�y�
�
�z;�&�	����������������������_������_�
�
�{�
���
�/��Ug�>gCB����������������!�����
�
�|�
�9��
�|����мQ6�����_�������������
�
�
�Q�
�
�gX%���J����_���������������_�����!�����
�
�~�
�~��
�~��
��Oq�Q6��Y�����_����������������������g��@��kY����_���������������_������_������~�������9�����./��!��������M����4̨u�E�����_����������������g��������������_���������������_��������݂�����Tx���H�����_���������������
��!���������������������������Ʉ��ӄ�T���##�������_���������������Ʌ���������L4_��:�����_�����������!���!���!������چ��9���9���9�ώkw� ������_����������������Q��������܁������_���������������_�����!������͈�������3��P?��C�����_�����������!������ԉ��~���������a����a�����_������������������������9�����_���������������_�����!�������Ӌ�w�9J����_��!���������8������O����_��!���������9S�A������_�!�ʂ�����9 �hC������_��!����������j���9������*�����_����������������Q���g��f]L;�����_���������������_�����!��������������J���f`^������_������������������Ha���V�����_���������������_�����!������Ñ����ߑ����rU��!������_��������������������cG��A|1����_���������������_�����!����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��݂�����Tx���HgnD�
��%��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������|������i�/}�z{|}/1��<�bxx�����������lf���]v
�B�B�BGlobal�����I����l�bxx�����������lf���]v
��ܧl�bxx�
�
�
���
���l�
҆@s��%��bxx�
�
�
���
���l�
҆@s���.�¨�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��:�?�	�:$x��Lk�����������������������q�aX���
��InvalidInput���
InvalidWeight���InsufficientNonZero���Overflow����q�!��~~
��weights�<���<closure_kind>��<closure_signature>��<upvars>��������$��ױ�������������t�*<�*b�����b��b��b�R`G;�R`G;�����*<�*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�������
�$����� ����@���������,�!�����K�
�`���|����PR��7��<9 Construct an object representing the `Beta(alpha, beta)`��� distribution.������������������������q�aX������
���G,��$���*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�������
�$����� ����X��������,���T�!�����~����_�|����XZ��;��<9 Construct a new `Cauchy` with the given shape parameters���<9 `median` the peak location and `scale` the scale factor.������������������������q�aX������
���Q4��9,���l��������,���T�Џ|����#�*,��34�������Ҽ�������������
��Ҽ$����)+|�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������
�
�$�
��
�� 
����I
������
��,�
!�������U>	w��|�
���HJ��H
��W
T Construct a new `Frechet` distribution with given `location`, `scale`, and `shape`.��
�����������������������q�aX������
���9D�
�9,�
�9,�
��]
������
��,�
��|�
���#�"$��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$�
���
)+�L�:,�:��@|�!�����,�!���	IntoFloat�L�!P�����!�����!_��!O��%!8L�!)��	�!D�	!������>�?���>��?�����
!���	!��ϓ�
!��ԓ�
!���
!�ϓ��!ϓՔ��!��ԓ����!�ԓ����!
��ϓԓ���
!	symmetric�L�
!x_tab�,�
!f_tab�,�
!�'�!�'L�!������\�:<�:����d�!����d������������[����,������������#��xzL�O��?L�/ܗ����_���8���������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�$����� ����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����D28�'	��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�����Z(�����������������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��	�������	���i(m�:���!#D�	,�	���λ<�	$�	���λD�	,�	���λ( �o��������,�������JL������� ��
�λ,� !�p�����F��-��SV("�q��������-����_���MO��������^�^��^��[�^���[����e�S�����"��
�λ,���H#�r����������<@r��������f������������������#��
�λL���d�
�
�������
��T�f��l������#%D�
,�
���λ<�
$�
���λL�
4�
���λL�4����λ($�	s��������,�������JL�������$�	�
�λ,�	 %�	t�����d��-��qt(&�	u��������-����_���MO��������^�^��^��[�^���[����e�S�����&�	�
�λ,�	��H'�
v����������<@v��������f������������������'�
�
�λL�
���\Y The [Beta distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution) `Beta(α, β)`.�����B? The Beta distribution is a continuous probability distribution���GD defined on the interval `[0, 1]`. It is the conjugate prior for the���
DA parameter `p` of the [`Binomial`][crate::Binomial] distribution.��
���
JG It has two shape parameters `α` (alpha) and `β` (beta) which control���OL the shape of the distribution. Both `a` and `β` must be greater than zero.���1. The distribution is symmetric when `α = β`.���T� # Plot�����B? The plot shows the Beta distribution with various combinations��� of `α` and `β`.�����c` ![Beta distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/beta.svg)���l�Ӟ��<����)& use rand_distr::{Distribution, Beta};�����,) let beta = Beta::new(2.0, 5.0).unwrap();���*' let v = beta.sample(&mut rand::rng());���85 println!("{} is from a Beta(2, 5) distribution", v);�<��$���������,���|����"�"���g����35$������$��������|����ܷL��������F������F�����Z(��((�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`].�,����ȹ�}�1�������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`���	$! and `p = 0.6` for `0 <= k <= n`.��	���	kh ![Binomial distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/binomial.svg)��
�l�
Ӟ�
�<�
���
-* use rand_distr::{Binomial, Distribution};��
���
.+ let bin = Binomial::new(20, 0.3).unwrap();���)& let v = bin.sample(&mut rand::rng());���63 println!("{} is from a binomial distribution", v);�<��D�
����UMĭ�K�t�
4�
�����(1�������#%�������1��
�,� 2����(3������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����3��
�,���H4����������8:���������4��
�L���\�4�������Q���������������������������������������
��������������$������$����ަަ���
�ަަ���������$������$����5�5����
�5�5������������ ������������
����������������(5�
������#%�������5�
�
�,�
 6�
���(7�
�����_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����7�
�
�,�
��H8�
���������8:���������8�
�
�L�
��\�$�������o��]����4�����4�����4�����4�����(9�������#%�������9��
�,� :����(;������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����;��
�,���H<����������8:���������<��
�L���\�$�������M7I����4�����4�����4�����<�����(=�������#%�������=��
�,� >����(?������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����?��
�,���H@����������8:���������@��
�L���t���/, Error type returned from [`Binomial::new`].�3��,���P/6P����������� `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|����D�υ����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`].� ,���+�!`#����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�
������
��,�
�|�
��|�
��|�
��5�3�{��=?��$������(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).�",�����%�M1ͩ���\�� `0.5 * k <= 0` or `nan`.�"*����>@����(W�������#%�������W��
�,� X����(Y������_�#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����Y��
�,���HZ����������8:���������Z��
�L���[�������#�*,/18�;?A�����[��
����#t����������,��|���|���|����+�O�o�����������[]x�#}�����������������#�����
���������������D������(\�������L��.��Q�P��O��N�������jl�������\��
��,� ]�������
ƌ.�����
����36(^�������i��.��n�m��l��k����_���jl��������^�^��^��[�^���[����e�S�����^��
��,��H_�����������������������Y]���	�	��������������������	��	�����������	_��	
�	�L��(��,$�����	��	�	�	���ܢt���,��|���|���|���NV�;�_�	EGJ���D���	�	���(`����	��	�	�	���ܢp`���D��������������	��	��?����������	`��	
�	��,�(a����	��	�	�	���ܢpa���E��������������	�_�	��E�����������^�^��^��[�^���[����e�S�����	a��	
�	��,��=Hb����	��	�	�	���ܢpb����������������4�w{���	��	�	�	��@ܢt�����C�B��A��@���	��	z}�7�����������	b��	
�	��L��h��%��������g£%��	�	�	�	�	�	|�	%��	�	����	�	����	%��	�	����	�	��(c�����	��	#%�������	c��	
�	,� d����(e�����	�_�	#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����	e��	
�	,���Hf��������	��	8:���������	f��	
�	L���g�����	��	#�*,/18�;?A�����	g��	
�	���+&�����	��	�	�	���ܢt���,��|���|���|�����z�H��	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'��������P^-?�	�	�	l�'��	�	����	�	��(k�����	��	#%�������	k��	
�	,� l����(m�����	�_�	#%��������^�^��^��[�^���[����e�S�����	m��	
�	,���Hn��������	��	8:���������	n��	
�	L���o�����	��	#�*,/18�;?A�����	o��	
�	���,%)l�,���	��	�	�	���,ܢt�,��,�,�|�-��|�-��|�-��-&�%���	�	�	�	�	�	�����	�	����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�:��,�:�|�:��|�:��|�;��tj�;[4�h�	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`].�+,�<���0��A���
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
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���
$! distribution rather than normal.��
���
DA [^1]: Jurgen A. Doornik (2005). [*An Improved Ziggurat Method to���+(       Generate Normal Random Samples*](���96       https://www.doornik.com/research/ziggurat.pdf).���"       Nuffield College, Oxford�,$�
��kᖯ�(��
�)�
�
��(|�����
��
#%�������
|��

�
,� }����(~�����
�_�
#%��������^�^��^��[�^���[����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);�<��-���
�
�����,���|���b�tj����
-/�� t� ��
�
�(����
�
��}��-��������
��
��WY�������
��

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

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

�
�L��t� �� *' Error type returned from [`Exp::new`].�.,� ���-��u����
�
�
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)�<�
	�/<�
	��
�
���	��,�	�|�	��|�	��|�	�� ����P(*�
�
�
AC��	,�	��
�
����	,�	��
�
��d�
	L�
	��
�
�(��
	���
�
�����.����������Ȏ��
��
��df�������
��
	�

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

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

�
�L�
	�*t�	��
.	+ Error type returned from [`FisherF::new`].�0,�	���>���	��
�
�
�
�
�
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<�
��
�
���
��,�
��|�
���D]��
�
�
13\�
D�
��
�
�D�
,�
��
�
�D�
,�
��
�
�(��
���
�
�����.���������
��
��XZ�������
��
�

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

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

�
�L�
�t�
��.
+ Error type returned from [`Frechet::new`].�2,�
��.�\t�DW�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
��
 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,���������,��|���|���|�������0�\�=?��$������(�����������.������������������df����������
��,� ��������Gƌ/��L�K��J��I��ps(�����������/���������������_���km��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������������������Z^���������������������NQ��������������
��L��*t���,) Error type returned from [`Gamma::new`].�4,�����/�Z���������l�Զ `shape <= 0` or `nan`.�4(����<>����l�����4����&(����l��� `1 / scale == 0`.�4#����79����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
����5L����������,��|���|���|����w+������������������������������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|�"�������"��,�"�|�"��|�"���”���7��79d�"L�"������#\�#�����(��!���������.���������������^`���������!�
��,�! ��!������Xƌ/��]�\��[��z}(��!���������/������������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S�������!�
��,�!�H��!�������������������SW��������~����������CF�������������!�
��L�!�̱%7|�%�������%��,�%�|�%��|�&��XoĵW�����9;D�&,�&����$�&�&����$�&�&����(��$���������.���������������^`���������$�
��,�$ ��$������uƌ/��z�y��x����(��$���������/������������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S�������$�
��,�$�H��$�����������������SW������3��~��8�7��6�����`c�������������$�
��L�$�����fc The [geometric distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_distribution) `Geometric(p)`.�����B? This is the probability distribution of the number of failures���>; (bounded to `[0, u64::MAX]`) before the first success in a���?< series of [`Bernoulli`](crate::Bernoulli) trials, where the���0- probability of success on each trial is `p`.�����PM This is the discrete analogue of the [exponential distribution](crate::Exp).�����HE See [`StandardGeometric`](crate::StandardGeometric) for an optimised���! implementation for `p = 0.5`.�����ǚ����&# `f(k) = (1 - p)^k p` for `k >= 0`.���T�������IF The following plot illustrates the geometric distribution for various���GD values of `p`. Note how higher `p` values shift the distribution to���85 the left, and the mean of the distribution is `1/p`.�����mj ![Geometric distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/geometric.svg)���l�Ӟ<����.+ use rand_distr::{Geometric, Distribution};��	���	,) let geo = Geometric::new(0.25).unwrap();���	)& let v = geo.sample(&mut rand::rng());���	=: println!("{} is from a Geometric(0.25) distribution", v);�<�
�8L�����!-�mj���4�����<�����4����� ��
���(��
������$&���������
�
�,�
(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
��t���0- Error type returned from [`Geometric::new`].�9,�����Gg��������
�� `p < 0 || p > 1` or `nan`�9+����?A����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-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()).�:��,���
R���G��)���� ��+���(��+������$&���������+�
�,�+(��+�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����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�

������

��,�

��|�

���'��FQe��/1\�
D�
����D�
,�
����(��
���������.�������������XZ���������
�
��,�
 ��
������Iƌ/��N��M��dg(��
���������/����������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
��,�
�H��
�����������������LP���������w������������������������
�
��L�
�t�
��-
* Error type returned from [`Gumbel::new`].�<,�
��#�9b���������
��
��	<����')������
��'
��	<����')����(��
������$&���������
�
�,�
 ��
���(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
����
������$�+-028�<@B�������
�
��
��=t����ma�
pk�<���������������=�����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�����ZUbL��������<�����<�����4�����l�D����\�4������|������ �����(��������$&����������
�,�(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L���t���52 Error type returned from [`Hypergeometric::new`].�?,���^u����$�������������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`]�@,����	�I����������̟ `mean <= 0` or `nan`.�@'����;=��������̵	@����&(����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���(��������$&����������
�,� �����H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
����
��ro The [inverse Gaussian distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_Gaussian_distribution) `IG(μ, λ)`.�����QN This is a continuous probability distribution with mean parameter `μ` (`mu`)���=: and shape parameter `λ` (`lambda`), defined for `x > 0`.���.+ It is also known as the Wald distribution.���T�������>; The following plot shows the inverse Gaussian distribution���	)& with various values of `μ` and `λ`.��	���	{x ![Inverse Gaussian distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/inverse_gaussian.svg)��
�l�
Ӟ<�
���
41 use rand_distr::{InverseGaussian, Distribution};�����<9 let inv_gauss = InverseGaussian::new(1.0, 2.0).unwrap();���/, let v = inv_gauss.sample(&mut rand::rng());���DA println!("{} is from a inverse Gaussian(1, 2) distribution", v);�<��A|�
������
��,�
�|�Џ|�����5�����79<�$�����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�����	���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�%��
�
���%��,�%�|�%��
�Z`DrP��
�
/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,�'������V��
�
�
�
�
�
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���LJ凖�=�
-/|�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,���;�&�	����
�
�
�
�
�
��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|����Ug�>gCB�
�
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���
�
�����,���|������мQ6�
�
/1D�,���
�
���l���
�
�(��
���
�
�����.���������
��
��XZ�������
��
�

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

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

�
�L�
�t���-* Error type returned from [`Pareto::new`].�I,���X%���J�
�
�
�
�
�
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$���
�
�����,��|���|���|�
��Oq�Q6��Y�
�
�
AC4�
�
��
�
�D�
,�
��
�
�l�
$�
��
�
��(�����
�
�����.��������������
��
��df�������
���

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

�
�,��H���������������������#&Z^������V�����[�Z��Y��X���������������������
��L��*����
30 Error type returned from [`Pert`] constructors.�KL�����@��kY���������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�����������$�+-028�<@B��������
��̞��#  Struct used to build a [`Pert`]�L\�������������./����!#4������4������D�,�����(�����������.����_���LN��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,�������a^ The [Poisson distribution](https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) `Poisson(λ)`.�����HE The Poisson distribution is a discrete probability distribution with���WT rate parameter `λ` (`lambda`). It models the number of events occurring in a fixed��� interval of time or space.�����+( This distribution has density function:���/, `f(k) = λ^k * exp(-λ) / k!` for `k >= 0`.���T�������RO The following plot shows the Poisson distribution with various values of `λ`.���?< Note how the expected number of events increases with `λ`.�����	if ![Poisson distribution](https://raw.githubusercontent.com/rust-random/charts/main/charts/poisson.svg)��	�l�	Ӟ�	�<�
���
,) use rand_distr::{Poisson, Distribution};��
���
)& let poi = Poisson::new(2.0).unwrap();���
.+ let v: f64 = poi.sample(&mut rand::rng());���85 println!("{} is from a Poisson(2) distribution", v);�<������ # Integer vs FP return type�����B? This implementation uses floating-point (FP) logic internally.�����GD Due to the parameter limit <code>λ < [Self::MAX_LAMBDA]</code>, it���
OL statistically impossible to sample a value larger [`u64::MAX`]. As such, it���
@= is reasonable to cast generated samples to `u64` using `as`:���FC `distr.sample(&mut rng) as u64` (and memory safe since Rust 1.45).���OL Similarly, when `λ < 4.2e9` it can be safely assumed that samples are less��� than `u32::MAX`.�M<���������,���T�Џ|����4̨u�E��������g�������
����L������(�����������.������Џ��������^`����������
��,� ���������ƌ/������Џ�����(�����������/������Џ�����_�	df��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H���������������Џ���SW������A��~��F��EЏD�����nq��������������
��L��t���.+ Error type returned from [`Poisson::new`].�N,���������������l��� `lambda <= 0`�N����35����L���$! `lambda = ∞` or `lambda = nan`�N3����GI����l���41 `lambda` is too large, see [Poisson::MAX_LAMBDA]�NC����WY����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
�,���H�����������9;������������
�L�����������$�+-028�<@B��������
���� O\����������Tx���H�l�T�����(��������n��.�������LN����������
��,� ��������ƌ/��(��������S��/����_�knOQ��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,���H��������S��Z]>B���������i���������������������
��L���̍P|����������T���##������������/1L�4�����$������$������$������$������,������,������,������,������D�,�����(��������|��/�������OQ����������
��,� �������� ƌ/��-0(��������d��/����_�|OQ��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,���H��������d��kn>B���������i���������������������
��L���t�$Q4�$�������$��L4_��:����������������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���������,��|���ώkw� ����13\�D�����D�,�����D�,�����(�����������.������������XZ����������
��,� ��������gƌ/��l�k����(�����������/���������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������������LP��������w��������69��������������
��L��t���1. Error type returned from [`SkewNormal::new`].�S,�������܁��������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���������,��|���|���|���3��P?��C��?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|���a����a���134������4������<�$�����(��
���������.���Џ��������XZ���������
�
��,�
 ��
������gƌ/��lЏk����(�����������/���Џ�����_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ�����LP��������w��Џ�����69��������������
��L��ļ
��1. Error type returned from [`Triangular::new`].�V|�
�������9�������l���
)ۼV����')����L���2νV����')����(��
������$&���������
�
�,�
 ��
���(��
�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����e�S�������
�
�,�
��H��
���������9;�����������
�
�L�
����
������$�+-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�
���w�9J��)����(��	������$&���������	�
�,�	 ��	���(��	�����_�$&��������^�^��^��[�^���[����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���8������O��)����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����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�
�9S�A�����)���(��	�����$&�������	�
�,�	 ��	��(��	����_�$&�������^�^��^��[�^���[����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���9 �hC���)����(��������$&����������
�,� �����(�������_�$&��������^�^��^��[�^���[����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.�[<�
������
��,�
��|��������*��/1d�L�����D�,�����(�����������.�������������XZ����������
��,� ��������Iƌ/��N��M��dg(�����������/����������_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H�������������������LP���������w�������������������������
��L��t���.+ Error type returned from [`Weibull::new`].�\,�����f]L;�������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|���|�����f`^���79d�L�����$������(�����������.���Џ�����������^`����������
��,� ��������Wƌ/��\Џ[��Z��y|(�����������/���Џ��������_���df��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ��������SW��������~��Џ�������BE��������������
��L��t���+( Error type returned from [`Zeta::new`].�^,����Ha���V����L��� `s <= 1` or `nan`.�^$����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$���������,�Џ|���rU��!����13$������$������$������(�����������.���Џ��������XZ����������
��,� ��������gƌ/��lЏk����(�����������/���Џ�����_���]_��������^�^��^��[�^���[����e�S��������
��,��H������������Џ�����LP��������w��Џ�����69��������������
��L��t���+( Error type returned from [`Zipf::new`].�e,���G��A|1������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�������Z<͏�N�[I�v�f�j�xT�(_���~��,ں��ſH}��io���F��������$��5��M �_ꃈ���-BOB^z�Ҭ���2�����Z�������.�U�/nZ۰A�i�è����GE��ͬ�-��\����
ۤ�4��	r���8<6Ax�����*C��5��YJ�&w�EV�EՀ��f��;H�􀝅�*%,m{�3�-�Z��]�9�@���.|�"֌K�Y��a��.���-T�wH���X�ͼ�auR�-`{��_Q���X'��k�4��ǻ~ob�sۖj�[���v�]9Mo�4ͪ0�S���1"ߒz��f��ۛ#΄�	ss��z��=+Z¼o;�|ʿ�b�Ngg�sfi؎���Zn�c�K3͡)E#2��n�d��S�s	�86�m��_A̶�	���glXn�#cnMxJ�8�Чӛ��6�����Ex��+�]����)>7����qz�94`����{�u>�:�{�z%��OY�����T�Z�̲:�̋��(Ї$s�B��<��r��Jf��i�a��gu�f�)G`�
��v��k��9�]�������;4�����Y��o����������m2'9��~-��0l��繋�$H�k�}�o�Ą��PZ���[C���T�Q��g�\l�1x]�����	���E��|<�C�K=֩��_X�}4�2}9�z���˸ls{�Q6���4�EO��n�u�ܔX���s5���:���l��"~�}��>�Q���8����ҫᔽ~��N���P��X�[խ��A�Pň��;�pltJC�p�C䇩¾:�_�M7��L�-k�r_6;��V�'��m\���:Is*�1�͟�@5}���fÇi;ܸY�7�������^�#�����F3@D���J�1�I=��Y/U�g��;$����������'�M��s�nL�8-�z�P�JNI]wx���gG.bo#ڴ�̚mw�!�.by�?EB�+v&ݏ��@L5%�o;X8ܛ�{պ�E�)=�����h�&0�苴߮�XR�ѩ�9KF����"
�
�����;>n�1��x��;Ez�ľW�G��W7�M�/o�Ϙ1
�����u��(�ԩTʱq��[&�,�bh�:�0�Nі��I����b�D�!�X�__�BF���=�i��R�_�n½����b��Jm��N��a��+!��g�#�r����ibE/q�fm<iJ	�~o���2����獰VHh��<����Y������j��� ��>�:֦ChrM1�����W?�yn2rvj\�,T-�}
������o҇��U�
Um��W]X�Vs0#� ���n�u���)͞��xT�)�Q�>E�NS�e�3�4��K�PL�6����E��Й̌4���@��'#WZ�O�����YP���5�w�+�>P�$ȴ��i���D�x9�g^sx|���=�`�Ii�k�V�d��f�A�Iz�C�wh#-�!1�P�W�ܒe�&D��g{��Jbd����vg�������"!Xl̹��Hk@���sn|_�M�)�a��}V=��W��q++�o)T�&���-^��!�Tֵ3�V
��~b��{��_��4��[���-�״j������)'�{�oD�h1d��p�1#��H@7G�mň��ÅJ4�|�uxIԳ�M�k�x��3QyY��%*'�cߪ-���@D-��	�7��&Bf�����(��b��JL�9sx��}/)����Є͓%p�u@H	�j>.�
j�`�M��+��	�㤜�"��tnN��Y��w�Fh_f�@���7J����	�/�֧�E�a�&�x�OߴH^t��ķ���꟧o����I�'X�aB�)������;?.�Ho"W\�eIr����'��3�������m�7���rH_�ޫ���!^Se�i�xaQ!�|:׹7-�C�#2Rg���˶�S���`Ϫ6�vBT$���������{�����J����+��x愣N]��.��V(k�R�YW��y
�9}�b[q���#���-��`�Vc�r�΍f((o���ϱ��d'ަ�t�Ia+c!�����b��!5�7��
�.s��]e��k=���n�7�����nD�6��mkޜ*J��<�s<��F�t��ƦX>tRx%�����ù�&�
:�^�����%�OVY {����u��ٺ�F���$�>���K��5�
�DR��q�o��vN�>MDe�u�[&s�e©�*�O^���<^\
P�)ZdF�t�f�/��xG�vZޕn/	���	�Z�Υj�_�Eg��ʠ��F��4t=���λ \yb�6U �;d��żRH��]�}9����>g��a�#Ч��&�(�%؟h??��RVr�g��M-s��+�Pt�Zw�;?+�T(|�4�����C�����nΊL߾P�(�*��JeJ�;�k�w:����I��ʙm����DOp��A(?���Q��J�y�ٶ�7�M�/s����h����.E(?*�LM�\�}!`�\}Qź������3c�TV�W0r�����P�Ѹ!�xNóF̌Z��41M}i���EI���G�l-f���YP�V�����Z���M-U2~l�碮;��T(򯾅Ei��@L:��.�h�bBi���W<iX�✎��g�X��gQD���zn|�x�������ȋ�E�
��?i�N�y��V�B��!q��\u�.k�;�O�`�BK}�<����6�l�ņXVt%��XF)&��,�$;��?QFԊ.�t��3{At�ӝ��
v����hFe�9^��h�����K#���.�l,#R�S��E�΅����Tܓ���]k�v�cZ�E�,���3�
,�$����YR�K�����"o�-��Y�_e�̈�9����	�g��	��j���FWG>i�4l�=x"}�D(
����i�g��5X,����
ъ���k��2wi��$3Jf��&�`p};a&m�L-��D���n�I�l	��f��ew���fho�8`vW����&Vk�F�Z>���4N#7�}xg�-gS!<ج�y�)r�f�]s�V���i=���$��J<�>i홓��YZ�U�O��y|�������.�4r:y�U�y\���{�7%.���c��y�;,���6)�$j�t\i���g)HwUB+*;����sI˧RF�Je(�g����)��\�nN�DS|�Z��lA�b��9�����!�H?�J���0�&�r���L<?�UY{/��9����`l��>W+<:�0MT�hE���x�I!k���H�ٰo�H:��3���GK&5l�P�f(pAMm�j]6 p^��X�S!@$�ʄ��soh6��;3�����c``�
$z�̡$
�Y
���r�/�ρ�Y;"�:6�R���緤���z�"�Qc7���X-�~N��C�M��3��s����Y���
@>��9U�&�L���iׇ#3��A5d�m��&ϐ�G��$�u<0�~��~ƹ#�ó�f���E��:���ܽ8�=��:���Hz�%P�@̷�Σ܉h^�b�yѐ���&uW�ma�Ó����%��E+T��Z���wͤ� �9�8Ĉ�5y"���n���3	�MѼw-!*;oG'L�<��R��N��/�_�43j�����&�m����^��ێ����Aq.�Lf��|S��+-fҘ{�!@����2��	�������m�F����xu&�e;���z�"4�a�	����f�1_��6
YL�R�[���]_~��w�e�͹��6a�i�f��t^�!�ַ���)Y���9�!c��Y�rH�0ϗ#��S�a���>b-4��������p���ή�ZEG���lZ����Yme���x��������}�yz���+Y����9��$~2�DW�-x,�z\�q�����g�]ܥ
	%�ݒq�x5B�ȱ�'�ܔH֭|o�fs�F��0��3I�D90�ve�C[���6�м-�J ��R 梍,Yv�~K/AS�P�L�;��݆мBI9�L$+�ݯ��0N�3��Fr�6�/�����] 1VF�Qp���3���g�Ϣ�?U�ENJ'���%*F���6f�#B��f^i����!��ʆǂ]���F~P�i��7bNuoI7ٔ]�y4%��k2�c,N�e�T�L�C�R�P������a7�N��������H$6H3���`�CK�R�p����7�e/]�_45��1<kD�&9�T 햓�L��ӌ��C�Ei���G1��L���T��Z���ED8<��buŦ/�ߕ$-�u��ԾX OÎ�L���n�{����!~ߌb�uŠw�`�\�����k+�Uw\��K��h�)0�T����rhLN�\`�,���ack�qQ���g��]��Q����r���#�d�E�JX���+3�ax��&���6Ջ��
=~�o!�x���@��-H�gj�%Y�@�A7yL#ֈew� t�V)�;5���-INJ�\�0`'y
bY��"�U	���Gɑ.��S� !�!����X�[x�g�g	h^��FG����T���'׋���� CFH^E�a�},JT��!�S��'�;?����Ƙ�(�R�Jb�E�������c���4�T:Gf,�ڤ������N8���f�ހx0�G(��۱N�_Vx�����H�
��w��ر� ��	Y��Ɓ��X�K??�L� 
��{FOW��$�.�%�`�s��'s��d/�:�^���C���`��F�Ҳ�L��C9�Ԛ�o�I���DY�RL��������3�&>cNǣU)�h�����~�����A�_�E3<m<p<j5{]�!0�L���QKOOj���ѓ6��	6L��H�S���X�Dp)�S�J6��?ꍷ�g֓����D.w/�-Hn�A��r1�D�a¿;=o�4��
�p���nៃ�ٔ��-=;8֌�Ng�޹g�a�C�PK�q*3���}b����J�MF	����o�3�	�B�.����f�V�6Q�5�E���^��Q.�u��W��)h��;Ѥ�汢	b���8��x�^�-0��]��*VH�}���Y�VU��9#,��^u��tν\2�#�*Qss�Ҩ���x*�/jĐ�r咸�Z���e/_2����2�Ysװ�Bw�~f��}�(�Z6����̆la�������WyBˀc�����*�X#���B/n~�m��Zj+��������$n)���Y��^4ҕ.Kձ>@�������s&�;��ffԳs�>)οo?u]���N@x��=��~��5?���,p��4�{�r�rGU��0M8������\�Өd���et*@7���ёT�cbg4�
�,ku��;_�0��6�� |P��C����+�K)�=(����{-R�F��C���H,[j��2��]�^Z�Gzd�\�HgB�f�E��4�7����Q��@��1�S�Xx����B�8%(B�/��%̓
�w�%p�8֦�o=N�x֠�6�*/1�m�!D���O�tھ��3��~4;k��lUMDe	z�o�~ld����&iR�g��T��O2�B��ULh���Kʤ�1���;�bk{�Z��L�dXNg�p'����p�&\~��q�E�%Rl�����\�C��*`y&�j+�L�K2�i[*L���k<S)(��t����%��<j/bYh6��LA���p�t5~�>�}���|�5�ؾ*R#C��|����٢��F�(��;%�=��:9�5�;@�b�x8��D�0�-|��4��֯����$H}���"��2(�A\�S�D��;�ֽ�ڱ��R�Q_J�"�0ݝkVH�J߫�8��>mG����W����g[�c=w��XI\81Ӕ��e`_t>�6W=�<&?4�����zs��J6á��1�]�ʰ�)�Ĝp��R6�\��7��
��
MF!�n�R��?Ɩ@je��v�����]��/�HJ�b1�*\T���g+@���p��⃉�\ڒ�|���[7���~k2�`��a�=�{W��:]U��W9�a�J��4U+"�@�m>c&�9��u���_	�/$�ǩ R��)��$I�绺��x��%���	�@�Gm�H�P�Ǖ��Aɷ�Ƣ�ʳ��N��5��aTExZ��ƣ
؏H�2����
��6�NC#\�k��(B	;B����KXv�~��kul|'Y�z�"l�3���L
4�7%�������kw� 5�L�����N����&�Ӿ�@��9W��S�{� �C��Si��+�a�	����� �I��}��7w�WB{��;r��'̽bR�Q�Gf}���m�i9�1�7�s]R>��وF���4QQ3_LmE5�]���bcG�_OŌ��@@v.�ӔԔ���,�Z�=Yi��qq�Oy:83�Zkp*�H���0�Tں ��Y+u��ȣuް�xT&ܟX�̚ �'dz�pг�ZQM8eݲ�$zShΕ0�G劝�������Y?PQW�Pʵ������u���l>-;�p����6�u	�8�E�
X:e�܊�tIO����
��3'`�ɿ�ksļO��O1�t�E���d�H���j̊��]t�~9�g�����Z=���@����2xj�,�Zl)��ݪ�!TO��0���iEW�
�^O�Z�Ӷ5� ���Jy���%�c
�2�m##TZe#I�������cg�QF�L���R�/kdH(�#�����Sƚ�����.��������J5�9Q�Z�Uw���7n8���1o���V����=��#�і�<v���Ԭ���g����nĺ�EmqK��d�UlC���&�_Q\9��%���Z"�Cu����
g0�KAs�fh���� ��!'�	Z'*�נ&(`��%s[�Oj���P�%_6�Z����,	f��%�J�qv[	���w?ŝ�p�Ji���f��u�#�3�8kWᾙ�lSثu}����&�D8��.RHJ
�=���X��G�s�����AV���v���poq���3}����y��g$�����T6f%�c�?�f��e��4b�8��P ��@\����(��S"�
�[�Zq{��
�~f�=�J�I��!on��G�	��C�i"y��m�x�������E{$#Y	#���6�/>ɞ�,�m
=0G���C��M�@e�����Z��(��w��M2Y��1t~MzA(#�{�!�̦�Wp�X�Iz��0�Y���ԗ��'*�:�oR*��[A8�%i˵qS��~�������2������H,ƫ���[ڠ$���w@h�I��i%Ɋu"|��]$d#l�.b��y��P��E������mi��7����R��%�S4�|ZLJ�J>����geZ����T�L$��m(}�6Ȝ?��W0!U!��6(A���H�a��dpX4#��P�����"�͸�Nѷ=��K���"���f<�R	S�6Y��������fKt��Sm��c�d�v��d�^���w��|����M4��D�u�m"D(J�Kt��p���m���^���Z��;����5�ۂ�_��Ij=�DP�k��]����*H�` â�������=*�����+���G������SA��;v}�ˡCf�G3H<�:� ��J���Q���s�Mk�������;�,�$oE�0@��e�,f<A������Ȍ�-�rR
�U��s����<e���G���`��`@��i�|+��bMX���}G�|�p���Ec�]�x��۷�:�G^�4��w�kW���J��kdǭ����93y\QO��>�1j
h}.B@�<��e�w=��,��\߀	�r}R�*�.f��l����Ǯ��O���4,�yW��ޝq����<�a��x���}����tA�$U���3���O����6��������!�SnR��R<�e��
Zݙ���z��fb���nI�NƝ��u��k����I�i�J�2c�*>SF��mϘ�`'�*Q�|n&�C�� Wc�o�����-�A�KA�N���X �;4yR��u����z��)�7�]��]����� I�|�Y�Y>;.ȼl���R����g٫x�ݔ}K�������&Pt������R�Z�s�-��/[���;�;���z3��R��E#�3huK3��Q^��i4�"p�7��J]�������y.���_?��֏Um�R�38f$�����zu�0"*�_�}��.];�vn� ���<`�pT��	�{�)�++k������$��}��J&6�8�;W*��7����J|�G8�b��D$_ú�ߣ��M"Q�ެhq?Vdž���yJ<
J)-��0q•���S\x��:���%׏��Uނ�L��s�X��T@RQ��K%�d��X2�e��B-Dm�]���n��8��a5A�X�eJ!wW����E��E�3�g�i)v�\h�'��Qٟ	n��݈Ex��u�-�W_�1�A��p<��'rSC�cJ�U��B�sV���aU-<�	/�39�}�"���yJ|�����/r����]-���h��O��N��8���`E*z�l�W����gP��b+W^��V5\;y@��� ��7���4���^��U�1ĩ!�O�vФ���R���y��_��%.)P��EwS���a�o���<.C��G��L��#�t��l��P������^q�ɴ'!���+]&�vD��׮��[��k�eA��p��$�e�����"[���t��1W�b��!칍�φ�c���f�7��Z�&=��Y�-�u��V�c*=�pV����ՑpKf}�>,NE'냇QuO������	�7��n3��My����9s���v.����M*������Y�i�1�#��F.�ǫ*�id
��]!�)�u$D��#@U)_[�物�Foo����ʵen�L�%h�}u!rnȏ^��9�%��K��J&@ �/x��|�Ry�,��*��+���NK��H`�Ŧ�0i��W`[Z��
J-I]k�����S��⮺��J˪8�1w��،E]I�E����b' cgЅ�z�@m=�B\�vuc�'����ձw��a�(����f��9c�l�M��`iu�N�w��!�G+
qޠ��2v>Ö�F��";X�۲�1Uy���Tz��Tj�^
!�l�)�X���%���'�����;L
�Y���ȟ71�o�3���
�P�z)4gz� 0W�t8ko��-�����=�D�%=GGq�e��kM��QC�+������)��$�32��O�&0��%����
�jM;�y��g:���&�偎�uS�0/��t�Z[-&��y�8Ԏj�4��ߗ�N�w<��b{����w�5@��Qk���.�(��>�4<>��VU�2�m9Z�vu������Դ��}B�K���3�����Շm��9J+�b��Y��9�=����Ђ�kL���d��X�J�tx���`i�tkь���{d��2&*�wn���n2|6*5e�
��9�E���z�ݻ�����TZ�P��+�:n��݅)���h�(S0�Bپ�ۍ@D�����������Tթ(7l���p���?*4X!
Z�4תf�sA�:E�Z���@���*L</�GZ�}���ijŌF��i��e�v��������)k���*#l.f n�6/vd�q����*V�F�7�)����2�d�>c���7Ш9�;�'\�$@����ԁY*<@�6�����:'���J�!��8�n�ȑn�}�O��O3I>�V�m�N�0�= �����3XH/��FcP1�����NH��
K�|Cǹ�K��Iij�^����$�#c"���9+n�I+�H�\�[?{���,f���=ڂ���4aK0f�u���rv�SV,�B�ۄ\��J����YFԫ°~����	7+���?'C���o��i`�I���C7��0ߟ�:�*�t�X13 ��<�1�4Z�ƗT��8w�O�&b�UQ�#�/n����+�Z�*a(婰Nn���$gZ�*�b�k���8L���Uѵ4�v]x_ӥ��L�����[�0�A@c[و��Z%��WE��vw�&���p��ei(��W+;m�"�Kk�4 Ԥ,Б�}<�T�1�y8��S��"t_�I��h=y���~���+�P��~�[CK�K{�
p��z��vs��~�q�LNg#�V­�i7�go�5���wG>�ɍ�JT�TR�A�a045+��(�
_��_��@�Zc�5;�^@IC�y��^޽fYX�5a��E�2���}�pzZ�=%�RF�8�[%ub���G���Ӭ�@�vE-��l®gM��>,�%p�"�BFMy;m��8��,��ݞ���@u�Xn��{��8N�ӻn7����x9��DZ[㚖�}�1�>��,ߔ���/���m��P
X������w=�)�WyxY���327��W�\��M��k��Ɠ�f*U�d�6�M5�y�,���S��%�����Z�/Wc�L4��$q�^���k����븘'xf����?$k�M6�0|:
u��or�����p�%��9i��R���U���{P�t}�(��?b�&�>8��Ҫ��>���@w������~�g���9�����h���{X��-�^�X�e�fn�Q�$30Y���nF�m.���nd{���&�=3�ۛg��b/2�B��=�qF�����R�K�^���0���)К�.։L��=xZ:
�jk�Nʴ
oy��@ʀkN���7Q��������ڧ���lYއ��J\7U}3�;��(
3r�{�&��w�Fme@y;��	*ۀ�ʐX��R��[؎8H�3��`������=�h�p*n�I�udc�UP���VS��
Όy��ڵ�k���C��!̔4�rh�xL��+hA(o�>1Us;�|�X���K��l9肕��Bl#<�~�1`���E��TW��d����b�Cg	������lB ����.�Սփ�H���튑�&†��{���R�}V�v��ӒW���'g[#t,g(��z����R��+����L�*�GXW�˝cT|f��*�o�d�Aa�����W�J:5�Bƈ�ߠ:Oh��5�yr�o)S�}=r��~�����[/��W��T5h�ګ{����B�>J��B�m��6!8*����3��;f������iRIJt����:1O�a3!������*D�|���!�◦^�^h+�oz�מ�o*��k;z��+�5��m��X���:�l.h
0�V�hG�YM�jt��遚�MFy��u�������޾���S%`	Y�M�I�C7\�#�L�5�e�98tU[E�`�Ѧ�҅�XR�5��2�&gv�],w8����֛�4�b��J�8ᾷg�@�����'j�:l���\�0�!Q��V���j�`l�v]pg���7��R�y�v"�pF�Ȅ�7	��/3!&�W���X��$�8f���Kn�iy6�ł��|܀�kĒw�)n�=)��K�%Dd,O�Q��g��G%����j�Ò��&:5/'>��b��$��)רeM����M����D����r~+���s<�/V@;؜\k�:��
��&�4�iz���k�:�#ն
�X?����>D�9��V~|͹�'�(
�wlua�q��0_��Q���ϩRk��2��u}������^N�Z�����n=�c���e.��������~��;���-�a����봟�2Aa���$����m@�5���N��:��q��o�t;��.�7��-)��(S>�fc��1k��,>��e
�z�N��_�1qzSݍ�8�if/��U�G�}>�@��S��E���mb���ļEdX
SN����hzU�o�F��/gm����U
��׀c�g���[��>�ONݥ���詌
C�^AV=��߷L��C�����6�k����h���KU������Cˮm�����ML(��&�!��W�uζM�Y��4\Ŧ�X�R-'o�2�;O1%�~�ֆ�w��f	��G�A�\m3`;ؤ�p�X7����gS��G��;P7��5���Ҷ�14�L�}Ç������!{qX�N��@�D�u���;|����		�Z�0��¤F��a�z��cPe/�*��Սb�G
�7�j>|����+��>Ic���8&��*28U�_�K�j�ν��ӆ'��}���#E�p��d�w�eѲ��.U�5�V�Մ��*#^�����]*�ב�'dB@��Ҏ������H�b��Ϩ6�
$��C��4����ڙw�I~�c���CQ
��Հ�
Sf���^g������O �Ȇ�!�P΢���R�b3���Q�{������$FN����C��H��^�����d�&��c�����k��k�
���l�Ņ}J�Fa�D4χ,�x]�>�G�m!�í�sqA/�['5.�\v?��MT//Z̩�H���.�2�i>q-�2��nP<Jl�ݪ�f^C�N�ZE�N����c�*�����rTe~�,"��O~M��w�@B|����-��V�����{]��W�{to�[�n�Z�Q@,���������ܖ)
R}�'S:����FT/����AqWM�L��:��z�YM�&wx�OgX��\w�U
�w��pP�Ϥ!���)D�U|�)�d{y��>?2s�@1�#~]"��3���C��Ӄ�E�ԍ����zTv�L��{��ޓ�zYs�!�`1����R����S?�j���kc���3j�+>�#?�X
��!�1$z�����rb��v*�X��Gk��%�ʹ��2p�5KA�Oٍ{
��ڊ\��FStc�|J����R6z��˓"ȝ���OT��}�$����V�W��
-.h(��Њ��.lv�a�K´��T���Oj�qn�;c�9هT�f �:.���rq&D��"�����3r^̍m����I[�YK��b�g2~��_ 鋼O��r��br�N�p�����;CZ=�4(���"o.]�0	�rW�À
d��������a��4��	�gCI":��aԥ��!	�����L�?��Y��]Gs����QY-�����)ڲ������̴L���2�Ǐ�2S���
q�KN('>�;��ut��P����K`"�U�T
��쎯f5X���xFQ��)):�3�l�������^��ׁ�伽,]̪�D�?(�Bq��T¨_�P���u#Y����5.S�,7�sy�ޓ
��7����j3�Q��F�z�0�S�[C,�����2�f�EF��N�jG�>�]��˃}����IW�u�'<�}�$�S�����xtET�ޥ�4��W�l��I�Ϝ?�k~q��2Xx\�p����G�Ms�]M#��!kY��Iy��fv�	����0tE@Nph~��.4���R�7J=l@0%��q1Z������#h1�/
O�:�1r	���@��k�� $6��yѪ���N�X�#���"�	a��/O��]�y�,Su����;{���U��JQUl����AL��SJ�[xl���-Y��D�Q��X�u�a�;��z�ij/,���-_gsg��(��������n����,��r2Ĩ�����U���������#Y-�W�v��x�gIa=�L�F	���J�!��:�;�V��g}������/���6��j�J�[�*\!K"L5�0���|�������;��܄��`�x���{�ePw� �b?��k�b=Ê�)p�g��Yd(����M+1�Rk��vۣS쨃iA9i���axt�ʎ�+�=`\��[�߈R��^;!�=�ŜJJܬ�]a'�_�s���#b��.e8H*k�Z���Oiw@_>�\J�������N�`c
���V�R�b���L���NS
-W���:��ϻgw���1i��GLv	���P��޹	��)��=�У`��X�o?R!ej�
M>�"8�YDC�����$��Z�����J��V��Z+'X[4QB�Vs¶�~�J=flg�<%��!��f�&-q:ƾ�~��hē���|j�"z�U���;��A@�:�X���?�dSK�9���{_r<o��R�뤥Xd�^�<x�������h��ށ�3ܳ���B��K%sj�'�QZui��s��@Y�p3q�����|��Z�Wy7P�H�KNJ�w��vmV�+�'�{�t��'3
<�bʗ�/�?�L�����7��+����_����rwJL&�4�m��A#ʶ�~��
��һ�Z�Y�w�&A	����/!/$dd�y[/�݇1��f��ɃӑM�<�>�U�H�^�l��XY:��E�)�{V��4h=��9Z��N$��Z�Y�H:�Ye�I�ϑ�j��t���"���EI}a�uZ�}�`��qH�:j�X6O�B��r�5�3u��i�O�h-�5����qv]-�m֘�dm���Pͦq�I���+�ܑT�͵�.�y5��\���”y\����YlE����T�Jn(�Z�����
���F[0w&_Sa�ӈo|�W1����<���}�5X�I��S�NID�!т/B������z�&z�ph���[n�+�|P��pz���b�M�;M�2�p5�Yy�X�&��ά�Q����T-�dϗ�	;T
�}�.
�,C���t�a�GSu��7Y��c-~�@�r�-=�˽Ҩ��Vt�~'��z���Q^IY��=5([�ےև��9��:{%k���=�R�A\�D�-o���q�N�*? n�0W8����W�5A���K��HB�e%O��q����S�^�ԃ ��0�	�
��+��r�M�p���י7��+���p�5�6S*
�d鬋���gՉ�~�X����͞@�x�][Ŧe�?���½�nڠ#h�5�/—p��|�Q��LrȐ���K��#�nP�N����a�Q�)p��mUDh�'Vk��{�~��n�EHh��'��F�L��8y�v�@���@��
�۷�̧��X��ON�)�d��qH�B�}��Z8"��K	��		VC^&�����Ě��!b�2
.$c���e�)�Z�Y���P�E2�UUS�!���m���	ߎ|Vq����z��`ͤ�R��"��I�I�`�4dy�Mk^^�Α5�m9z�iyB8�I����e�����]d7����	t,S�C��8τ.ŒF�T4�(�$,��G��߼A?-�>�a�ߙ�Ğ��X���,�	�1M���?�o%d�Y/��s}Lj\Qug�(#�0?m��^0���z␁�P�<�z<�1���WF�|���H�TmN�� S\As5.-���6����N�Y�⁅��A��B��
4��z�b2ow(��r�OP��%R啛��\m����.w?�h�Z�q	��ɺ֯���ݏ�X���KķTh�e0����bwz߂��sb�)2�mU��o_u��V]:|��H���ݍ?�v��}�j4��C� e����o>���Ɍ�b.iۅ1T���o��!bj�
3��j���:Hi@
K��Un�����]X"'�-kl�����"e�������(��\3&�ۍ��k�����vp��uS���J$&�$��9P4
�N�Ҷ0��9\�D1��3w�5H03�̬�|���g�4|��]"s���ظ ph��;�h��Q��C�~+�]�4m�/�R�Y��Y��/�D�`n���C�G�)㜏=�v�vi��fҚ������$�nAC%�$#�V�A���������Bi�o�
s�-+#�v��tGS�e���T����[��Vb���p)/h$7��MfP.
��_����
=U�*�d(�#�M_�O��,hI��N�(2�����tgK�����*�w:��D���O�ꚸ�f��KF3\�!�K��>��7��i���S�ǒ���|^ڬN{0���N�U����ߚ�\�@�Ɔ�L�������p��1J�J�
�W��zT�����,��T���pM��#��=���^rwغ�K�f��������<�:g���%B�Qs ���^��vN5�f7�]#�I�K��x*�\�e�xV��W�B�����Zt�Zmȱy��t[x_��<�B���^�C�runm��a�&zd�g��:��+�&X.�pw9Y�"��RR�լ[����c�k�~�o�{����9S���lbA�E^u)N$b��V�f�.�f���(��0��F�"sʻ� �ut������D�@�n�!�p^na

��p"�
�q�nNu���;�� *�xl���6�,��Hl���2E`p�֊3*4V��ˤy�%����Cr�*�ʸ:ux���%�l
8��O&'�~�	��)7�׭dڹ��AO�w�q�	[Ơ��,s‰:��
�����G�R~ZW3������&��i�����+����~. �T���i"Ċz�������_AVw�dG�����=���+B�rO�;���@�h�?2��K�A���Dq��D�'`��3���;��
��-��kdB?<1i�C�[�-6�l�E��/wC��v�f�s���I������MH-D�^Q[�A��0��T2�Q�F�A{��1���)�ʀ�@��/2�n��h�9�Ǽ�����~��x�M����_
�Fe��������f��[|i�U�p��&:�ʉ"o�U�������*�ॵ�}^��j��0R�\���JV��^-�>_G�����	~��_z�U�$���<���i
�[�*�ޡ�[�`ֆƾ�͔k��;T�p�:�&�|W�(:or0��޽S�?���q�S\1$&܂�3����>%��V��	VQ.����qg	;�1������5.��&6ҚSMJg�RcKO�	�Ie����є3�	�Fk�w���@̳��^#䀈���N���7VK�dk�}�)����#c�7c��H���>
���I9���ҫ��	RX�׿媝7D�=/3[8iJ4�MV�yn@�ZӀ�;�/<���W�f0��C�B�Dþ�_)XgZ��!"�P�E�� �+W�d�Q�?��a���oQ���3H��E̾���U�4�3��5U�K#6m����pš�%h^u������p���J	�M���t���F���a����|��,���`6��Bt:XP�yb�W�d�h8��d�iĮϢ㶬+L�f7B
�T���I]
ϲ!�sn/|\�~�’@��-�us��rykcat��ZO�[uЖZ��l�`��ҏ	�)=)�9ׄ̏�X�����Q�92�����?��l�X��[l�/�����W�|DiЂj��y(���R����,7�L��yx�[a����ۓ��7%��O��ס���.U�[PZد��ȥɋ^�ed�	�eX|7r�e�s�\�҃�.Q�&��>��j�Lw$H��N�㝄�L3�Y i����������L�ݖu��d�&�n.�OR�l���&�(���)�t���ijY��_���P���__�Z�S(���u+f�mpO�2OS��J:I�s����[(��s&H �Ƭ�s2@=���q����0$J�$�}����#v�\̟�����p���n��s$٪:�Ӏ__�f0�tX�����&}�!
�*��#"O�	j����m������7.hN ��fig0��T]
�Y�FV�A��R�F��6q꘧e�G�t]8�FOi;]�=(��z��1�lzh�%-��a��Ǥ�.�QNd$�'ĹV���9��
��W�[{�S���H���l���iz�:�Yj�zo/q����}8��$>���(	n�u��o�P;�i}^��u��?0E�����>*w��=P���s&tgu�zkP2i`zN�2��ghIa��U�A1ߑ��v�疺��U�u���3��Ř��?.�Y� QB�0�Jz��r.F6Œ*na��!�O28r�:�F��F���v��!�+4q1`�8�7�"uӤ�>�(�Jhll�Ɲ�����3Sm�r"���\�O^�ظ�;":�W�b����:�����Q�hmC@��HN<ʓ��mQH�W��dV�h��)����F��g�$�)QH�F�hDRo���
�P]�h��5�Q�G�TZ�~� �7t�,P��k��	-��q��6
UG|�O(�Z2�J����ۣ�b,}X��;"v�z9Q]6�@6�F��Ѝ���v�^�nk��Rn@�'��A����L1"u؎b��Z����2~�λ��i�9�����G�9p(�
�Ut*���AW'�rS3 �8'bE/3g��C���u��p��Zn^�.�.Hԏ�:�K�W���4Č�eھ�x�~�A���E�R��3���13�Ly�}��<��(����2�~�0I`����<�2%�F��X]]�b
A��Ɩ�*�n�~�k��e�X��f����x�{Z�����7���Ȝ�ҵ���t{V���mo�(��	�n�$� j��%�M�w��~M�+D�{��~�F7���zKb��V��e��<�X6�/gN�������#.�<�B�J��ZAh�����-���,Nz+����R�����kmy5�/	k��ժ/w5^�<���:�NX	��C�����o�z�\�x�YV �Q�Hڟ�uT�����+$��s���Ӥ���ֳ�R�����$����>��<�BLgY��ғb�n`T�;lҺZ�D����7��.��H��k��
<�{q����]T�	��/�V5�b�d�Tn�rB�F\+����,6�L�r��P��yT���C}T�M3�O�'����t�����|�n�֜Ȁ�X�"�n�԰|h�ˋ�a�9fҢ&�Iۉ��%D{�ߧ��zˮl!��܍�^*O:����܉&�U<��0�S�C�0:��/p�a��D�HS�A�y*q�GJϷ�Ğ_~۶-}?�@�'m(3���� ���s�F3��j�&U��k��q�b�7=x2o�`r�r9��b��̢;�����c���,^;C6�������Q��D�h�Uw��j��-hF�V��+���&�%�;n>��}4���T��ո��VI�S;�,�ͯ��Y`��J��-y��C����w�wBH���#����.i��0��>����Ö�vd�6�	���^@��|Ŕ��x.X�h�T�YڙqlͲ��
V;;;��x���Cvh�
eOĠ���ۑB����Z̗�qqƐ|�P)��!����bx֌�j=��P�?��y��f���\Sm��e�j�Ov�T{�:�ׇ�f��� P�k�mڏ���]���c�m�B�,a���eĶb���$�W���u&�r&1�����3V����JX9�a��������B��aO�\�mx���D- ����W��������xe���c�yq�.@5��C4~v�Ml����F��D-c�X��D��U��p��c<3�@HF��z�JF��QeC����p�>�+���p$�����>���1�y�׹����
�1�p��>4&o�6���F����OSӓ޹����
�M6�5�A�3B�Z"����n�*\�?�,����, �p��I5��9�a��f������Ǧ��{
��\!����:�ǹ0č�'��aGsD�v6��m�0=*!
:(L�7���>���8��ͳ:C�!�C���t�:��.�9�э�<��#��|��%\	���5��<�c�5��'�C�C�2P��Kq��'e���[��'0�Q?��A���+y�s����ڏ֫Q�S�N���"�p��[(�G�-�␆��]vAU���IRG#�]��q���~聟����P�}�]�<�g��C���.�M�,o� �#��{�{'�}���`�N���X&+���;v�̣:R�[Ѐ�Æ��VOKᆤ���8b%��I��-�{��v��=���:�+{�9��7(��6�c
��$p��(Z}t�.�¹.i�J��'���	kU�i����y�Cf4}jQ��O8�!���	"���j�U��Y���s��)? ���	���ɚÛ����C�Z��8ؚc=��C�ϔ
�>��:�pb��?}F)1C���(��M����
�h/��a/?=�Tʽ�Q"':���B�����Th�m�xS��ɺVF
ʧ�T��Py�D�$��~eIK���ҵy�g���N�'�ԫx�!R�.�	hRi�r����V<e�C�a=��*M�jJ��[y��\���Q��l[�l�[R��k�7R��N�A��~â��#�����{��X��׌���p���sPM���HZ��p��YZQ�MrbGU4�+���`�-䢂PEW �s郙��;^u	�
P#}���W���!'=�*�9IpKA�*D�)��@�GU,F�ڊmGW�HG�~In^���!X$|nE�ҟ
���Y�˴G�<.ٍ��qv��JT� 7����B�;Q�����RQ�]��6҅h���<�����Gwn�^��t���P����s�埡�C��h��.^�r��'<N�?!"��*�r�40\�_R�����%�=���<,���P3�K�zT�d�p���ݜ�ŃDz�q�����j��9lZo�ȥ8����f��~)18�g"J�g�%�������p��xp�Jz�u����ߧ2�{��ͼ�sk{�=�Օ,O8����U�?S����e*d��wg��9 �Qˇ�w����_�;���3���|��	x�j���Q���%����Tٽs��f�yК�-�ĀH��������	Te��9jj��a�Υ)�P}Oz��y��C��w�iA�|���mwq`�3E��[�׉g�j��5*��Ifb��d,!�Z��֔���F�o,(Ƒ��5+�+rm�Ӟ92
+�fi7V�?��~ �ec	Y��>�W-�DYv�R;�ч�'#;�P��b�C��d1I9�I��#	���a�G�	��ͅf�f����}G��R�-L�0fd���a$�@z�I�[	D9��duޫ��*Z�)XU��O��夶YO��hT�ɩ�����Յ��$/2�R<�텫�FC���Y���RXax����N揕�;�R.َ*(0��`	J�l���v�m1��yM���c7�����ڣK��1nm$\D�1Q�ރk��<+��,T��Vǎ�[^
��u��w`ޡ7���m��:[�#�?c`�\w�F�*�d̾|z�F��
��é���|neR+�Q��(���k�e&�~�����I$��'K쏭Wh��	�#�Ǧ?��m>��ɵ��[c<dz4%�ju/Ʌ1e"b�`��.��8�X_���UfA��m."TV��E�X�ED�����}��@�'eӄ��à����S[���v|Mֈ�N%���	�u���Tl�{�$>�h��7��}��ZǙ�r�N��1�4B<¬���k�!5��X�>�9:���d��\qj:[�|��	���o�!�b���vEX��/���i3�^�c�m�5O�����t�a��-d�M�}�Š��ho{�N�)���f~��awŴ�Y맙ŏ����UA�b���]���(�1�mDNN�o�l̗P��W�����'��)�����;u�3�Oh��ژ�j�҅�l~�ո��ݺ�)бeRj���**x�`:��'�Y������,G��`�/���t����4�>���S[5�d�mO�4��8g4U�Z	�u
Vѳ���L��u�XEز��"<�?�
mbbi:dV���'(%]1�{O�?��@��Z����Y*?	@�Z�N_�Q�L�#.�a<~�	��i�֝�D9�����f�d�?���z���׭
���W��D�^��J���`7
�;�+�nj�Vd����C�_��6c!ރ����=UT��������O�����M�� Zʎ��7H㿪��`� �!�#�'�)�+�-�/�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�$���a�z��� �G�[�
�`�����b���:��<�>����_��H�d�������Y�.���k�����*�����O�������������8���P�p�9�U�����o�����I���3�S��8���A���?������h���������d�}��c�V�����q�������������:�����	:
N���
�
J�g��A�q��!� ?!_!("D"�"r'�'�'�-,.L.�2R3r39�9:�@7A�A�B�B�DE E�EF�F�PtQ�Q�R9S�TU(U�U
V�V�k�ĀƁ�݃J�j�3�O�م��������������������������j����������i��~��������h��}��������g��|�����������{������������z����������
��y������������x������������w����������
��v����������	��u������������t�����������s�����������r�����������q�����������p�����������o������������n������������m������������l������������k����������������������������������L�L����}��core_intrinsics�fmt_helpers_for_derive��_�_�Z<͏�N���nw�َ�DŶ��O\������Z<͏�N���|�����
(���Z���Z<͏�N��}�R~��%�������_�_�Z<͏�NV�Ӟ���~J$�u�����derive_clone_copy����Z<͏�N��,�����,
����Z<͏�Nɔ`�t�	t-&0}�J��������Z<͏�N
 ���k���Pk�K������Z<͏�N�%7�<ϱ�2�M�������Z<͏�NN�\|P4���
,~���Z<͏�Nf�z���=!�V�"�������Z<͏�NJش�Z�_���(����Z<͏�N�][��8s������_�_�Z<͏�N3.�4�,�R�]�R������_�_�Z<͏�N
1&�}���������_�_�Z<͏�N&��tW�*��>��D�����_�_�Z<͏�NƛMch'+~$���������Z<͏�NQ�@RV�e��D&�������_�_�Z<͏�Nl1*zV�i���(R���Z<͏�NZ���q�V8~%$��������Z<͏�N:�XzptJ���������Z<͏�NXm��}X���,6)}�����_�_�Z<͏�N�2{�a����
(
 ���Z<͏�N�DO���Q�Pw�������_�_�Z<͏�N���+�c����(����Z<͏�NiP�߻#;��2:ME�����_�_�Z<͏�N��0F�W���V"{�����_�_�Z<͏�N̳�o"t88rB�������Z<͏�N��ᬲ�~]$���������Z<͏�Ns�szV]ڧ~$�"�������Z<͏�N
f���t>ϒ��������Z<͏�Ng(��Eů[tN��������Z<͏�N�m|o�R�~D$�&��������Z<͏�N���駢%���,\���Z<͏�N���6��
;t%���������Z<͏�N�I�]�;�IK�e�f\��	derive_eq������Z<͏�N�{i)d�Ζ���
,	���Z<͏�N�r����ɥ~,$���������Z<͏�N��{v�t�~P$��������Z<͏�N���V@�~2$�
7�������Z<͏�N�u��������,����Z<͏�N�P��1��~V$�
��������Z<͏�NUk��6t~8$�
��������Z<͏�N��A�˄Lt]'Q��������Z<͏�NUJP���t����������Z<͏�N˵sx�2~>$�n�������Z<͏�N=v�ja���J���������Z<͏�NB)��I�tDC�i�������Z<͏�N����!d����(z	���Z<͏�N���!�$��	������Z<͏�N�~l���I��
������Z<͏�N�Sm��+�����
(	
���Z<͏�N�k����t,V(d	�������Z<͏�Ni0�n���tP9��	�������Z<͏�N��R��t2WL�	�������Z<͏�N�Jfb:�I���
(�
���Z<͏�N�g�<d~ؒtV#!1
�������Z<͏�N�C�@�e>M�7�ky������Z<͏�N�뱹䷟b�\�F����������Z<͏�N���P�v7A���������Z<͏�N5F�A�BwH�=��������Z<͏�Nu�T��
�"�T������Z<͏�N\1BW����C��������Z<͏�N��!�L������	(����Z<͏�N�r�~i��$7H
�����_�_�Z<͏�N���W KKm�I�~
�����_�_�Z<͏�N�F���	���+�"b���������Z<͏�N���پS���� ,]
���Z<͏�N�=it�a��O��
������Z<͏�N��Cz?���
(�
���Z<͏�N��"`�j<�1J%������Z<͏�NA<����I��U�Z������Z<͏�N|��jM���7�j������_�_�Z<͏�N��]�1�'��\fF�������Z<͏�N,�ݪkة���V�����_�_�Z<͏�N�@�Dz�=�������_�_�Z<͏�N�"f)��f,���������_�_�Z<͏�N��MG�o�C��������_�_�Z<͏�NίV�s,���(����Z<͏�N`��iD|�{t$����������Z<͏�N�6v
�&�~I$���������Z<͏�NҼR�nz�2���(3���Z<͏�NQ�h_>th�+-"�������Z<͏�N��Ge�O�)�����_�_�Z<͏�N��Ru��&Q�1I_�����_�_�Z<͏�N�~r��Q,����,���Z<͏�N���?�L��U�������_�_�Z<͏�N~�r+�f��~7$�$�������Z<͏�N�T�_�̲��\�E.�����_�_�Z<͏�N���]e]c�~$�k�������Z<͏�N�Z�f->�{~=$���������Z<͏�N�l��j�p~$���������Z<͏�N�Q���̮�~C$�$
�������Z<͏�NLh��^�����(����Z<͏�N�}�ut���#g�
������Z<͏�N���t�^tI4�,�������Z<͏�N5�)OM�����<���Z<͏�N���,�{���+�!������_�_�Z<͏�Nv�����~O$�:�������Z<͏�N��|x.�~1$�
o�������Z<͏�N������:����A(
���Z<͏�NrM���-q6~U$�
��������Z<͏�N>,�f�����,m���Z<͏�NP!MLE"��t71i��������Z<͏�N$���k8�7~\$�j�������Z<͏�NU�N����t��)�������Z<͏�N�� Ė�'�t=+�^�������Z<͏�Nǥ���ot����������Z<͏�N�kX=r��QtC����������Z<͏�NÉ�?u?}#�#<�l�����_�_�Z<͏�N�(�]Z?F�H��F������Z<͏�N�D��V����;,D���Z<͏�N�j�Q�O�~+$�;�������Z<͏�N����Z�~�tO����������Z<͏�N;�`=��%���&,����Z<͏�NV��#3�[t1�G.�������Z<͏�NVA�=Y�p�tU+c�������Z<͏�N�V�hH���6�g�������Z<͏�Nz�9wr�C1t\�D��������Z<͏�NL����-���(����Z<͏�N_T���fP�J�C������Z<͏�N>��)�
�<�����������Z<͏�N\a"�l�[����������Z<͏�N��b�?ސ��B)�E�����_�_�Z<͏�N@��F?Y~#$���������Z<͏�N�v�A����H��������_�_�Z<͏�N���o�b�%���9"S���Z<͏�N�*����1t+� ��������Z<͏�NF#���<m��N������������Z<͏�N�L��({�0�@3���������Z<͏�N)R�w֖�����$(.���Z<͏�N=�cY��T��������Z<͏�ND, �ܸk����,����Z<͏�Nw�n��W��6�fR�����_�_�Z<͏�N���uy�P��[\C,������Z<͏�N�nu�&J�Z�������_�_�Z<͏�N��C \C��<w��������Z<͏�N)Kxz��eE�����������Z<͏�Nŵ����c�d�����_�_�Z<͏�N��C^<j~B$���������Z<͏�Nm�*��q���+<���Z<͏�N���(��t#����������Z<͏�N���z��Z~H$�
9�������Z<͏�N��
���`���+"����Z<͏�N�	E��{��*]9������Z<͏�N€Z]��6\�N;�n������Z<͏�N{,�"�‡��k���Z<͏�N�h�^{�4�0_@�������Z<͏�NO�CK���h�T�a�����_�_�Z<͏�NQO3�	����(���Z<͏�N3~WJ�<�~6$�!��������Z<͏�NhF��L����[KB������_�_�Z<͏�N���Ҏ=�~$�	7�������Z<͏�N��mrf_�<؆e�����_�_�Z<͏�N�fҵ�pz!�e��?������Z<͏�N����]��~$���������Z<͏�NW6�WqhtstBF���������Z<͏�N�1[�������a��[��b�Z<͏�N|����!�"�����������Z<͏�N�?���J+tHB�6�������Z<͏�Ng(��^�2��*�� �����_�_�Z<͏�N�sU8Y���N��!�����_�_�Z<͏�N�S$C����(� ���Z<͏�NF'2>��0�?t!�����_�_�Z<͏�N�����[�~T$�
� �������Z<͏�N8����<�t6-ep �������Z<͏�N�� ��W�����!���Z<͏�N�en23S��~[$�H!�������Z<͏�N��J�n�[�t!�!�������Z<͏�N�����`�~<$�
�!�������Z<͏�N��js���e��"�����_�_�Z<͏�N�:WeVٳ�t���!�������Z<͏�N��q�����A1��"������Z<͏�NCޓe��̳aF�b�Z<͏�Nj��~��c�"*�P#������Z<͏�N���`��j�Gs��#������Z<͏�N�H�?ͫ����,�#���Z<͏�N[�<.�i�t*��"�������Z<͏�N)����~N$��#�������Z<͏�N٥�p���~0$�
	�#�������Z<͏�N3ѣ�т�F���,P$���Z<͏�N�u�؏TtT�#�������Z<͏�NV�D�a�����	�$���Z<͏�N��jM�F���5�c%������Z<͏�N7#d;�P��t[�@9$�������Z<͏�N�����-����%������Z<͏�Nl�"�
-t<���$�������Z<͏�N@hL�� ~e$�N%�������Z<͏�Nf� �4K�G�l� &������Z<͏�N����b�~A$��%�������Z<͏�N6��9,��̘a��b�Z<͏�N��'LS:Y�"��'�����_�_�Z<͏�N���]g��~G$�
O&�������Z<͏�N��< �7���"�&���Z<͏�N+.I��w(�)�O'������Z<͏�N�.�6���tN��q&�������Z<͏�N�����Q����,�'���Z<͏�N=���4>��t0�>�&�������Z<͏�N{K1(xL��S�&!���������Z<͏�N2qP(�I/�� (���Z<͏�N"�����X�5�b�(�����_�_�Z<͏�N��Ɉms��Z�:)�����_�_�Z<͏�NCe2����ĺM)�����_�_�Z<͏�N������;l�')������Z<͏�NەTQ��W_te.�I(�������Z<͏�N�$$��*�����)�����_�_�Z<͏�N�Æ�{�K�tA���(�������Z<͏�N-j<�������`
�b�Z<͏�Nkd vX�+~"$��)�������Z<͏�N9���.�tG�J)�������Z<͏�N�mҴ>�i���,[*���Z<͏�N
�ؿ���C�)8+�����_�_�Z<͏�NK!���>�My��*������Z<͏�N��h=�G�w���(�*���Z<͏�N�
��T��/1=Y+������Z<͏�N���6<�S!�+������Z<͏�N�l��/�~5$�&+�������Z<͏�N6ғ�ء����	�+���Z<͏�N�0m&�J�~Z$��+�������Z<͏�N�'Y�o��~$��+�������Z<͏�N�������;[��,�����_�_�Z<͏�Njx�hn2
V�d���,������Z<͏�N��)�����~$�],�������Z<͏�N�kc�I��?�A��-�����_�_�Z<͏�Nϒ7�������`�
�b�Z<͏�Nv���j�t"��~,�������Z<͏�N��̻��GB�".�����_�_�Z<͏�Na��\����"�-���Z<͏�N��+�a,ʔt)�-�������Z<͏�NO�!t^kz�MZ��.�����_�_�Z<͏�N�L�i�v�/<�.�����_�_�Z<͏�N���9ؕ�����(�.���Z<͏�N5��G�T �S�
U/�����_�_�Z<͏�N�
��$���
,�.���Z<͏�N <6?
�t5*aJ.�������Z<͏�N�DCPE�dOtZ�9.�������Z<͏�Nɀ���4�t���.�������Z<͏�N~��XN�~;$�
_/�������Z<͏�N�k$��u��d��0�����_�_�Z<͏�N����ǽ�t��T/�������Z<͏�Nr΅����@���)���������Z<͏�N�4���l���`��b�Z<͏�N�WZ4�[7�!9�1������Z<͏�N�#b
�J�F��C*���������Z<͏�N��f����f���(>1���Z<͏�N�­Ӹ_s�'f
�*���������Z<͏�N�%<��~M$�B1�������Z<͏�Nӛ��H�s����,
�1���Z<͏�N���V�~/$�
	�1�������Z<͏�Nr�^Z�A�&~S$��1�������Z<͏�N��k���4T^�+���������Z<͏�N��b��_����
(�2���Z<͏�N�/�w����Y4r3�����_�_�Z<͏�Nb@�;��4�<�L3������Z<͏�N'`�g��"t;�n2�������Z<͏�NM�V�T��u~d$�3�������Z<͏�NP��fw:�����3������Z<͏�N��_^�7���@�� 4������Z<͏�N��|�
�q�̬`w�b�Z<͏�N���ę���!��4�����_�_�Z<͏�NM��6i�F��4������Z<͏�N�
�Ɛ������,�4���Z<͏�N�>�rUD��'�5������Z<͏�Nny�7$x�tM��<4�������Z<͏�N�HH
�K����(
M5���Z<͏�NL�1lD�g"t/�:�4�������Z<͏�N#(P����itS��4�������Z<͏�N[윹�8Ot�4�]6������Z<͏�Nwd
�k�-!���
(6���Z<͏�N�_��[�{�~Y$�	�5�������Z<͏�N����Z��?�7�����_�_�Z<͏�N��E����:1|F7�����_�_�Z<͏�N�I��N�+�td%�
6�������Z<͏�N��!����;��7�����_�_�Z<͏�N�/��j��~@$��6�������Z<͏�N�]#�4�_,�̑`��b�Z<͏�N�������~!$�O7�������Z<͏�N�+�IߚRW~F$��7�������Z<͏�NNdX,&��:���(8���Z<͏�N���}xU�P�'6�8�����_�_�Z<͏�N\�N���L��9�����_�_�Z<͏�Nc��]p���.�5�1���������Z<͏�NԽ�i#3���+�8���Z<͏�N��
\��e�R�
Y9������Z<͏�N2�C�[�����,W9���Z<͏�N;�i<�#\��4 ]:�����_�_�Z<͏�N{B�=m��tY63�8�������Z<͏�N�
�;�lM~$��9�������Z<͏�N9���I��t:g{I9�������Z<͏�N�w�@G�Fn~$�
�9�������Z<͏�N��&�St@E��9�������Z<͏�N��BP�r����_�b�Z<͏�N��OaZ�t!��:�������Z<͏�N\Tݤ~�TtFO�I:�������Z<͏�NRh��_I�|���,Z;���Z<͏�N����Ơ~'$�";�������Z<͏�N�M#����K.��4���������Z<͏�N�V�u������,�;���Z<͏�N��Q����.T5^<������Z<͏�Nd������?�R�	�<�����_�_�Z<͏�N�t,Y�}~4$�,<�������Z<͏�N}16 y�;W���(�<���Z<͏�N1�Ә���X�.�=�����_�_�Z<͏�N��+\��"�t��O<�������Z<͏�N�����}o~:$�+�<�������Z<͏�N5������2t[��<�������Z<͏�N�ޙ~5���@˚]>�����_�_�Z<͏�N� IGC�?���_Y�b�Z<͏�N1�>,�p��� "�m7���������Z<͏�N<F���R���F���>�����_�_�Z<͏�N]���������(�>���Z<͏�N=���Y�5t'V�=�������Z<͏�N먢��1�\�K��8?������Z<͏�N���g	T&���
(6?���Z<͏�N��H�1�b�.�4�?�����_�_�Z<͏�NG �{ p~R$�4?�������Z<͏�N�qR�\J,t4=\�>�������Z<͏�N�@������#(@���Z<͏�NF���&�#~X$��?�������Z<͏�Ns��f��ճ�@������Z<͏�N�0O;���9w�9���������Z<͏�N4UI�F��1�^W:���������Z<͏�Ni�0�&[��c�KA������Z<͏�N�+��V��j�?ؘ�:���������Z<͏�N꾑�W���ܽ_�!�b�Z<͏�N&�@�I"�� ���A������Z<͏�N:����?��EξB������Z<͏�Nù/��z/u�&f
RB������Z<͏�Nbk�0Z(�9�K���B�����_�_�Z<͏�N�#'��(��~.$�  B�������Z<͏�NZT��f'�[���$(�B���Z<͏�N��T��,tRD
B�������Z<͏�N�~eEv����(C���Z<͏�NsT�up���37Z�C������Z<͏�ND������DtX.�B�������Z<͏�N�0\`e���ID�����_�_�Z<͏�N�DŽ�T�g�9lv#D������Z<͏�N��q���#�^nVXD������Z<͏�NSis\Q�0�����D�����_�_�Z<͏�N��0��_��?C��D������Z<͏�N��mF��A�ܠ_��T��b�Z<͏�N����0H� ���E�����_�_�Z<͏�N���tf�E���E�����_�_�Z<͏�N�R���&��E�����_�_�Z<͏�N�;��J�
~K$�,E�������Z<͏�N|P��^����!(�E���Z<͏�N�+��_���t.�3E�������Z<͏�NBƫ]�R�Q��aF������Z<͏�N1��#�qY�3
Y�F�����_�_�Z<͏�N�� �5|���(�F���Z<͏�N����}���W�(VG�����_�_�Z<͏�N���}����<���j�����Z<͏�N�'oKA)C��9�u�G�����_�_�Z<͏�N-�=�u)'�^�U�G�����_�_�Z<͏�N�d�U���~$�3G�������Z<͏�N>���w��?��aH�����_�_�Z<͏�Nuu�Pƾ�[�܃_C�b�Z<͏�N�H �����~ $��G�������Z<͏�N���&ڸx~E$�B�G�������Z<͏�N�X:+
��Z���,�H���Z<͏�Nȉ;�'t&��G�������Z<͏�NE
�p�>|�tK�!H�������Z<͏�N�A�u�	���(2I���Z<͏�N�+��y]���-�2�I������Z<͏�N�4��d���Q��(J�����_�_�Z<͏�N'�I�(��~3$�eI�������Z<͏�N|��w�����,J���Z<͏�NP���~)o~W$�	�I�������Z<͏�Nky���
��t���I�������Z<͏�N��X�>��~9$�2J�������Z<͏�N����X-X�~^$�gJ�������Z<͏�N�ѥ�`af�t��&J�������Z<͏�N�̙���`�~?$��J�������Z<͏�NY�l�o�t�t ��J�������Z<͏�N�@X��#\AtEc��J�������Z<͏�N;�[������(�K���Z<͏�NC�a�y�%�EE���������Z<͏�NYL���IW�J��wL������Z<͏�N���zn.���-�1M�����_�_�Z<͏�N�8�"�<9���,�L���Z<͏�N5�*}̋ �~Q$�#sL�������Z<͏�Nu�>�k���(M���Z<͏�N�O�};[Q%t3�W`L�������Z<͏�ND�]2P؞tW�'�L�������Z<͏�NPQ�W9�9t9�t�L�������Z<͏�Nj�mb8t^�T�L�������Z<͏�N�8��_�����QG���������Z<͏�N�2<Y0D�t?��pM�������Z<͏�N�.�a�yL�L���Z<͏�N�X��W������N������Z<͏�N<@�!2��DZ� H���������Z<͏�NO)c��?�����(O���Z<͏�Nj�"�xuI�%`�O������Z<͏�N�v�� $N�J��P�����_�_�Z<͏�N.��&��/���(�O���Z<͏�Ne��Eq/�~-$�|O�������Z<͏�N�R{����tQ}�;O�������Z<͏�N�+�����2nN�I���������Z<͏�N}���#����P���Z<͏�N�*
9rl��V:#�I���������Z<͏�NpUĉ
Jir���,�P���Z<͏�NNG��_�8�sVQ������Z<͏�NN�Ǹ�#���]�S�Q������Z<͏�NjO���V��<��Q������Z<͏�N/�FxJAZB�>8��Q������Z<͏�N�o����Ǭ��`�!����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�#���~����$���L�����
������������x�}	>���O����������'���K���|�5�����������s�f�M��
��(����[� ���>���U���|����Z�=�6�/�!��������
o,��0�����F���Y��������f�����������|�h�Q�D�R��b�����}�����#���L������ODHT �
���O�v�L���d����AqJ����k�/����
�7%��� ��R �I`���#	Y*?	@�Z�
U�����J¨_�P��������xt��M7��L�i��;�pltfH�0ϗ���2p�dĄ��PZP��,��ݞ(�VU��9#�?2s�@1S���� I�����#h�\�}!`�\B�#~]"��3T�'\�$@���
�w�%p�8���h�&0��K��J&@ �v��S%`	Y����)К�W�ݺ�)бe�
4 Ԥ,Б�	x�^�-0�ш�u�-�W8߼A?-���yq�.@5إ	�H�2����Q�$30Y�O���M4��D�Rk��2��u��G
�7�j>�g:����~4;k����:�ǹ�	.Kձ>@����2v>Ë;��A@�:3g��C�	�$oE�0@�f�)G`�
E3w�5H03���"��I�Iԅ�\��J�����4aK0f���*�9IpKA
A�N���1�/
O�:��7.hN ���bR�Q�Gf$CK�R�p`'�*Q�|n��h�(S0�B�b�UQ�#��X��R��[eZ�Q@,�D��	RX��o�R�A\�D�V���\�O�h��.^�r�3
��C�_���
��&�`p};}}J�Fa�/����b�D��d�>c����}���`�N��	��f���	�_�Eg�')p�g��Y���Hk@��3�Zkp*�0�7J=l@0%�h�'Vk��{pD�@�n�!�'dz�pг�6�poq��|�K#6m��]X�Vs0#Ӫ*Qss�ҎX��[l�/��gu�zkP2i��u��w`ޡ�
†��{���}H�k�}�o�O'9��~-LT$���g�(#�0?m���}8��$>�{����B��t�������������a����^g���獰VH�پ�ۍ@D��Z<͏�N?PQW�Pʵ;F�����	�)�X���%���"�p���	aԥ��!	�;�vn� ��?Ɩ@je�G���`��.]�0	�~8��P �B ����.zE�p��d�z�%P�@̷��)�Ĝp����G劝��9����mi��o>���ɳZ��l�`��OĠ���ۊ	���`�-
,G��`�/�
@��Z�����
;%�=��:9���N8���fSߔ���//Ӭ�@�v#�_��@�Z������h��f��ۛ*��VS��
�kY������j��r�M�p��`�kc���3]�N�Ҷ0�����`��`�R����g�����E�%����C���`�NJ�\�0`'A�_�����LrȐ��k�֜Ȁ�XZ	��)�ʀ�@&���p��z␁�P�<�zT�d�p��:
(0��`	{
܄��`�x��D�$��~
u���l>=�L4��$;pb��?}�	2�Ysװ�B�0M8������)����2����|܀�k��-L�0fdm
�	�/�֧���}��@佚
���\�0�!�����7�L	k�V�d��;8֌�Ngz7�go�5�l�M��`iu��6(A���H��ȥ8����>
X������w1$�}���ӔԔ���,-C��M�@e���������A�Pňe&�Ӿ�@���w��|��w�@B?�T���pM����2K)XgZ��!w�5�A�	���E���
p��z��T��Py
��!'=
�Z�q	��ɧ�4��
�pw%i˵qS��Tj�^
!�l�y�ޓ
��7�p"�
�q�J��'���	����v	��;���W0!U!��kь���{�m������d�����AO�!�JV��^N
ϲ!���X�S!@�a���$������$�nA�����(��b����=*���s��+�Pt2�\`�,���2��T-�dI�҃�.Qܧ�N�0�= �˪8�1w�tν\2�#��x��3Q�K3��Q�W�5A�Zl���6�,�`zN�2��g�J�8ᾷ�$\D�1Q�ހ
�'j�:l��B�;Q�*
�'3
<�b����=�h�hw@_>�\J����%B�Qs�F)1C����	�9\�D1���N�ZE�N:zTv�L��{X��C�M��3�/AS�P�L��xaQ!�|�j���P�%_n����T�J8�.U�[P��B�sV��<�8kWᾙu��>�W-�d
*��[A8��to�[�n�C�� S\As5�E���^��Q�4���^�Js�!�`1��Z{
��\!�	���c�m��	!��g�#ƚ(pAMm�j����nៃx
=~�o!�x:����p���ack�qQ�3A��r1�Du�í�sqA/2����tA��C���t�a�L���Vt�~P���Dq�2�+4q1`����qqƐ�	��;EzƊ����zs�Xn��{��*p�t5~�>���t�X13 �J>����ge�ڣK��1nm
J�I��!on���.�QNd�i7V�?�b
/�݇1�Vd���
���튑�&|��R���yM�9�E��ᕽ+D�{��~2	؎8Hf]*�ב�'dh�ˋ�a�9\	�'0�Q?�	\81Ӕ����޹g�a�C{��ޝq����z�"�Qc7���Jf��iC���Z���e���W9�a�J�`@��i��φ�c���f^[E�`�Ѧ�A�������� â�����X�۲�1Uy���$��}��.4���R�.-���6�:��+�&X��pš�%h�� �C��S����������7�+	/nZ۰A�i�i9�1�7&�@��1�S���/����y�ٶ�7�>�ꚸ�f��#.�a�
-�{��v�	�@\����(�=��#�і�`��ά�Q��HY�������
��o��i`�>mG�������J6á���I5��9��	�ԩTʱq������%��5{]�!0k^^�Α5�����ёT��A{��1�?�6������	��G�A�\�ͳ:C�!�C�	��o�!�b�
�������N_�Q�L�
�?���z��
#䀈���hB	;B���� �9�8�����ڙ �Ҷ�14�]��6�,
�N�w��!�@=���q�����>
���ImX�ͼ�au!�ϱ��d	~�λ��i	�FG����TH��s�����-R�F��CγG�����=-&o�6��๳	9i���axt�������cgU�������^���P�ѸF1�p��>4�	:�ʉ"o�I���!�H?��Tn�rB�R	2�B��UL���x���}�l-f���YK1�]�ʰ�P�?��y�	N�)���f�
$�32���|����+�fKt���j�[���v&Zt�Zm��P�Ϥ!��PĚ��!b|͡)E#2��1q�E�%Rl��OP��%R啤�\3&�ۍ�;�� *�x���+B�."��*�r�5
���.�U�
���.�4��ހx0�G(TIs*�1��m�<j/bYh�
h}.B@��_��4��[��e��4b礁g��b/2�BS8�if/���n�0W8���Y�2
.$}�¾:�_hR��3��	��<�X65	���>b-4��6Ȝ?�ìy�v�@���tX6O�B��-����H�b�%��I���	[CK�K{v�a�K´�o�,6�L�r�T	5���N��:�+�|P��pDʽ�Q"':
@��S��E��JT�TR�Kb��V��e4	�P�W�ܒ��҅�XR���l�[R�
��{_r<o/Ʌ1e"b�
$�8f��ٹ�\�HgB��zd�g��1M}i��IS���lbA�?�
mbb�
��8�n�ȑ�i�U�p��&H�k��q�b�m	��-�rR
�QB�Vs¶���G�t]����s�F3k	�Tٽs��P
���}b��}Դ��}B��nP�N���m���:��������Q��J�=B^z�Ҭ�
]��W�{B��k�����/��t���^�C�run��v.����i"s���ظ�@����2����S�ǒ����_��<�B��ر� ��	YX�fҚ���^;C6����r	]����)>:�Xx����N���7Vi��n���3��N��_����4�b�ĭOY�����T?*na��!�����ҫ�a�%���Z"g]���bc�*�YFԫ°~�
SN�����o?u]���N�T/���Iy��V�B��Z�JX9�a�	׹����
�	�us��ryk����Q��l[
Ŧ�X�R-�^�ظ�;���ù�&��SV,�B���'>��b���]:|��H������R�KU�V5�b�dQ	ڠ$��ӟ���!�◦��׌���p
Jz�u��C
��Ȝ�ҵ�,	t�a��-�
�gP��b+WFu���rv��m�7����AW'�rS3	�r&1���	ID�!т/@	r���8<Ϙ1
���q��2��VU�2�m�BH���#�	^�#�����r�	�B�.������"e�����\ڒ�|�-k�r_6j�����ly1$&܂[\Sm��e�	Eز��"<��
�,����,�	w<��b{��y
bY��"�B֓����D.s>J��B�m���l��"^q���������"
���1i���
:�^����
���r�/�`�Vc�r�Q����r��5�ڤ����R|+��bMX���c����,hRi�r��

��/3!&���W�4��ڧ��^�%s[�Om�[{�S�תf�sA��|������#΄�	ss�+c=��C���	�:�&�W�P��U	���s��1
n��8��00�A@c[��_A̶4�:�#ն�����?$?-y��C�}	X�����Q�8����֬�~��N�b�t^�!�ַ��l!��`	iׇ#3��i��$3Jf|yY��%*'�ؾ*R#C������'���
k<S)(��t�����)�����*C�����+�K)�~MzA(#�{����+����-)��(S>���G�)㜏����,s‰#�?.�Y��F��D-c��	���3c�TD���9s�hk�b=Ê��{�=�ՕF
dB?<16
$��C��4	��C���@	���vEX��
��tGS�e���7H㿪�
�Ye�I�ϑ(!�xNóFG��4N#7��ԾX OÎ�)I��N�(2�u	�
P#}�
��=UT����
̧��X��Ov)�Z�Y���Sm��c�d��o�d��#TZe#I�T��T6f%���-_gsg���~ �ec	Yc
�Y�i�1�k����k��
U�
Um��W�G.bo#ڴ|<��'rSC:��vs���[?{��WyBˀc�͘R6�\��7���)):�3�l����C��2
��G��L�R(���R���d{y��>R4t=���λ)!5��X��
P��k��	-	R�[����X�I��S�N?z߂��sb������3XH�1"u؎b�	��w����_K
��є3d�k�����=X_����
P��W���
�p���ή����C��Ur�e�s�\�)&��,�a$D��#@oC��H��^*��`ͤ�R��f��u�#�3t��{��X�
�Ƭ�s2�R��%�S4ާ�,���3�
no� �#��	w�eѲ��.�����g�Aa����ԇ�~ƹ#��������#Y-��ݯ��0��?��l����%�c
�R��޽S�?Y���sPM
w�I~�c��![�A��0�=
���Y&
b
A��Ɩ&	�ݜ�ŃDz;
>cNǣU)fn�d��S�s2JC�p�C�g�M�I�C7\��{������(z��˓"�i٪:�Ӏ_�<��0�S�c	��6f�#B��.�����Z�y8��S�4ͪ0�S��( |P��C���B����Z̋	OSӓ޹�	�I���C7���;v�̣:R�	i3�^�c�m�
�E#�3hu�p���?*������C��5����Cˮ��n��s$�6c!ރ���
��!�S�L�&Pt���
�[Ѐ�Æ�	^u�����с�Z����2	,NE'냇Qd�p�����9W��S�{�ZEG�������$�#c�~���+xY���32738�7�"u��s���Ӥ�E	�Un������~ob�sۖ%�˶�S����5O������
/$dd�y[+��	�㤜�N�X�#�ٹe�&D���#�L�5�nNu�������Є�yT���C}TV	h��5�	�����pB���t�:��	\߀	�r}�4U�Z	�u
�
�T���OjpN�)�d�w�H�TmN��z�����+��{FO[���x�I!�iRIJt���=���$�ފqX=�DP���
�P]���B�J��Z8	pg���7��s������k�� $6��Ia+c!����'g[#t,��5��'�C��	��2(�A\��P�z)4g����*�X#�����*D�|��cߪ-�����['5.�\v3��D- �	A�a045+���1o�^�U�1ĩ!K����3�&e��<�1�4��E�2����z<�1�����媝7D�p��0$J�~� �7t�,	�@L:��Q����;4��Hϗ�	;T
J�4�	�1�>��,.i�C�[�7MH-D�^Q<��b�C��g
*V�F�7�6L��H�S�o.�.Hԏ�	K??�L� 
Z��lUMDe	��i[*L��������OT��j�9P4
�DYv�R;�e
)�S�J6q�	t,S�C��ŒF�T4�(�MrbGU4�+
u�ܔX���\���HZ�
*�\�e�Y��^4ҕ�b�n`T�J	���a$�n
�G8�b��D"h8��d�i���hē�
��?i�N�Y��`i�t��R�/kdH(W�k��k�
�-��}�j4���1�mDN�
'�{�oD�h��3{At�ӝd�6/vd�����@w��I�A�y*qf	��z�YML*%,m{�3�g^sx|������	�{�)�U�G�}>��#ʶ�~����(Z}t�.�	���c���4P�m֘�dm�1g�@���د�EI���G�J?0E������Fh_f�@��Vr�g��M-1Q�G�TZ�	BLgY��ғI	�Й̌4��!q��\[++k����ձw��a���}4���Tx	e�܊�tIOA�;����5��b����p��4�{����ۓ����}G��Rl
Z�ƗT�����Y��w���S[5�d�m�
���"���f�_�f0�tX����%���O
	�������Tܓ���]l�F���4QQ(rq&D��"t��[��Vb�X��D�ũ	^�������k��2w{Nݥ������Q6���4Z�Uѵ4�v�"�n�԰|[	mqK��d�dG�s�����z�Q�?��a�z�0��¤F��J���0ǟ�
ۤ�4���”y\6�l	��f��\�nN�D�	�n�$� /	�����$��G	k�Nʴ
oZ���T���n�1��x�Y��/�D�`��Ǽ����C�l���i��}��.]^��!�Tֵ�'s��d/^m����DOp;m3`;ؤ�oI7ٔ]�'<�}�$�S���ׁ�伽�3������&٫x�ݔ}K����D����OߴH^��Z���Oi�I������;�"��tnN��f�����M���t�����\w�UN�a��dpX��W��dV��j�Ov�T{Ɠ	Ķb���$�	Z��֔��]
i:dV����
�J���Q��֝�D9��
1�Rk��v���I���DY�c��ށ�3	N�3��Fr����	TԊ.�t��ch�)0�T��0	VQ.���^X�J�tx����)��$I��y��t[xf�E��4���kW���J�������d�&+̈�9���s}^��u����;��ut����KU���<m<p<jj����)��cJ�U�;�hFe�9f�F�L��8s��9�%��u@�Gm�H
��$��5����!{�9p(�
	��@L5%���~���h���������Սb��V����_����bx�	�*D�)� 
�aTExZ`�\w�F�
x�YV �Q�B	��;$��v>tRx%����[%ub!�ȱ�'�ܔ�Z�*a(婰��Y/U�gu�]��/�H�O�&0��%�r�5�3u��./]�_45���!̔4�n�B�8%(B�M>�"8�Y�W�J:5�B�CI":����+{�9���	�4�>����
�'�;?���M���w?ŝr���_?�����@u�)�.w?�h����UA�b�
���E��Tv�Q��F�z��r�rGU������H���yB8�I��ʼn���J5�[#�I�K��x���̴L���8w�O�&�V�6Q�5��U��JQUl���!^Se�i�^��V5\;G!wW��2z� 0W�t8��9Q�Z�Uw\X�[խ�dZO�[uЖ�.s��]e��,��^u��� �8'bE/	S*
�d�c6*5e�
��ͅf�f��k
����gՉd8Ԏj�4�؜\k�:�;.ȼl��3_LmE5�) ���n�u�����m���(
�wlua������n����)p��mUDo�)2�mUȭ��0tE@���ȣuް39Z�vu���g)HwUB+��vp��~��awŴ��
�{�z%��>2�e��B-.��w�iAW
x���%�l7%.��ꘒ(򯾅Ei�Pudc�UP�j~聟�����	yL#ֈew�>n��݈Ex�7�l~�ո��
9�@���.f0��C�us�F��0��͓%p�u@H��D�Q��X�}Qź���C�M�Y��4\�ߌb�uŠ,+����R�;	�y�g���N
��&�偎�ķTh�e0�/n����+�����{�ePw�P�E2�UU���?U�ENJ�Cu����
h��l�Ņ.][Ŧe�?g2ow(��r���:�^���C_�lSثu}�vo�3���
�P7��5��hIa��U��r:y�U﹐=�����_z�U�$Q���ijŌF�y�,��*�x<~�	��i��
�Z�Ӷ5� P��⮺��J~�n/	���%��E����;d��żR+��'��3���������}������%�7
��N��5��
ň��ÅJ4���0q•�'�&�(�����{պ�E�)�S��%��9c���e�~A���E�	���ʵenr	�Ie��c�T�͵�.4	�Z�Υj&^��h��g�|S��+-���i��e�v�.�u�΄Dm�]���/z��+�5�Ȝ�y��ڵ�l�L���QKl��p�5�6bL��u�X�
Gɑ.��D��*�ॵ�K�3}����}Iۉ��%D{^	<v���Ԭa}���m%$�e����ZfYX�5a�&�C�� �<�����Gw.
�ԗ��'��K`"�U�T������5.`,���`6��k��e�(	�����n-6�l�E��8�/��%̓�ֆ�w��f�-o���qWwS���a�P���U�����fҢ&�]	0��6����3���;�4n�^��/
���G���"�,	f��p���	�7�f�5�
�DR������<]T�	��/P	�F��
���
�xu&�e�����M���-�A�K�U��Y���	��#���
�I�'X����@�h�0|�"֌K���K#�h�K��#�l�J&6�8��F�(���]��*VH��#��F.�ǫl*#l.f n��s<�/V@;���] 1VF	K���3�����d�6�M57*�w:�����:�NX?	��@@v.�,g0�KAs�i��&Bf����� CFH^J2�f�EF���"�P�E��xgS��G��;��r.F6Œ�Q^IY�R<3�@HF���	��KF3�\��M��k5����N揕y
�%�OVY 5l�P�f�
8��O&'�<�R	S�6Y��
=U�*�����3V����	� �+W�dy�Z+'X[4���ɺVF
�
n(�Z��9e�u�[&s����"[���[����]vAU�	z���b�M�E@�m>c&�9ZQM8eݲ7�i�f���p�Ji���s�0ݝkVH�C#\�k��(w��vmV�+H֭|o�f�%�J�qv[	q\�eIr�����=�qF��T����qv]-0[(��s&H �EB�+v&ݏ��s&t��'xf>��*`y&�j�;���z�"�Kn�iy6�źX���xFQ��Oz��y��CV
�C4~v��	��f�&-�b[q���#�=ڂ���AV���v��{�,��*;����8τ.�o�{����9
���܉&�Ub	-�Z��]��,T��Vǎ�
��vd�6��	�.���-��Ɠ�f*U6�WE��vw��P�Ǖ��A�uS�0��R�y�v"���
��6�NDZ[㚖�}-:�ׇ�f��	a�Ó�����Jhll�Ɲ��ʀkN���7\��봟�2A����+���(�EO��n�[L���n*J�l���v�|
Ml�����	�Ϩ6�1<kD�&9� �Y��a�!��W�u���PL�6�� \yb�6U *��E���
�w��pOY�w�&A	�è���������>%��V��]Vѳ����
$�'ĹV���6�������<��#��	t��ƦX$U���3������&}���q��6
U	�-+#�v���X��f��)	�`:��'��
s5���:�]6�l�ņX_�H`�Ŧ�0z�O �Ȇ�!%���Ǧ�پ	/��FcP�����̆la�7(��6�	�u<0�~��W1����=�3����\��j�&U�l	S���
q�ۂ�_��Ij��3�g�i)4�V�����{A����f�d�
T�&���-��;Ѥ�汢�.��V(�ʠ��F��(;��݆м3I>�V�m�r��~����>�U�H�"ĮϢ㶬+��_~۶-h	{�����J��j�xT�(<����^�>�+���	�E�a�&�x����B����
���bw�������)�绺��x���
��&�4�ԃ ��0�^��xG�vZ�$��=���:�	��5*��If[
��2�����Y�7�pTe~�,"=�)����#k���w�w~	9肕��Bt<iJ	�~�����	7+�w�EV�EN5�f7�]��#2Rg���f��9cчm9z�i��}
�����V�hG��:���%׏�)���&�D8w���'׋�I�KN('>���6)�$j�R�*�.f����)���5.S�,7�s�:׹7-�C�F��/gm���F[0w&_;�92���k�M6�0|@��H@7G�m��b�x8��D��k�w:��9@x��=��`l��>W+<�QO��>�1j����?'C�����FC���w
䢂PEW �
@6�F���
	�%=GGq��.��H��M	GW�HG�~#
5��YJ�&|ZLJ���b�Ngg�.�dXNg���r�N��1�
���IRG#��	��N�U������_AVw�d,����W�|D�*�GXW�˄�Yy�X�&G�h�Uw�t	���[7������\�C��=5([�ےS�	kU�i�	J���`7
��
��]a'�_�����b' ����rb��a'��aGsD�	�<��e�w����f�1���ϻgw���.�h�bBR-���h�B�̚mw�!}��Jm�����Շm��9�V�W0r���E���&uW�m�yR��u���.�pw9L�ݖu����.by�?~C�i"y������Tz���s;�|�Xq̬�|������	�uƟ
T�ɩ����t
���u��(��~�������'eӄ��à�
�����������g��|��Z�Wy7�[�׉g�jZ
��?ꍷ�gr���
��:v��ӒW���$,��G��-W���:��Rn@�'�
	��ߗ�N�V=��W�����ȟ71��9���ҫn
����i�x'ަ�t�
]x_ӥ��Le&�~���ԍ
�׀c�g���w���@�f�Յ��$u
RL����d��g��G%���O���V�W�l��c���,q	TV��E��
�7w�WB{"E̾���U}�GJϷ��g	�3���GK&��6�/����
��һ�Z��4�3��5U~q:ƾ�~��
�>��:��	]_~��w��]�^Z�Gzd�c�?�f���a��gu�DH�
��w��W�L�}Ç��GSu��7YM	�#�Ǧ?�
��sI˧RF���@��'#W��vD��׮�WO��0���iN�ew��сJ�8�Ч7���(Ї$sA���o҇�Ũ�@�GU,!
�%���	�	;��V�'�k�b3���Q'z�C�wh#�}?�@�'m(i	�lYއ�_j�ν��ӆ����W���	�c
��$p�	�/r����]A���-�״j�^g�����$oh6��;�Xx\�p���Z���wͤ�y\���{�Nph~��i���W<iS�	���gl5,]̪�D���R�P����e*d��wgI
;��.�7���ڲ���҈K��b�g2~x����7�em��X����g�X��gQDUr�r9��bo	V���i���S\x��(fho�8`v��4,�yW�n���C�K�dk�}j�L�%h�s�E�
X:@(��w�ޑv�\h�'5��rhLN1�n��h�9B�F���a��38f$j���Q�N
�D�x9������3ue%O��q�\���!�Sn���a�#Ч.y��g$���~*�נ&(`�l��$n)�����*Z�)XU�q
�F�o,(Ƒ^
w/�-Hn�t�
-.h(�m�j��-hF�u	H���0�T�1��3H��|g��5X,�y�H$6H3��.e8H*k����9��K�e�98tU��ED8<��b&�vN�>MD���[C���Q�:֦ChrM�]�>�G�m!1���G�Ms���7J����.։L��X�$�)QH������RQ+
Y���RXaxx
k��;T�pV�u��V�c*a��IW�u��o;X8ܛ��}��Z8"�yw�`�\��-^�^h+���A�_�E3i ���^��v�m��a�&d�	�eX|7�
�~f�=߆*��k;���˸ls{Y}u!rnȏ^t���q�S\Z�$-�u��(U�u����e���x����1�lzh�%���@5}��nw�~f��uZ�}�`�+�ZӀ�;�sEc�]�x�����W����
��j���FWu�Սփ�H{��K��HB�[�`��X�o�;;��x��	��߮�XR�Z����Tߪ������p���Û�����	��b��!	�
��+�_=���X��yᆤ���8b�	���Y��I���N����{����u�h��Q��C��I]wx���g{�r2Ĩ������8���	]
�Y�FV�:{%k���=U�p��xp�B
���'��������]���(�
��lsT@RQ��K,��.�(�ܫ�W���X�̸��ֳ�RF	p�X7����=��:���H�����km<	
�X?�������½�n�h$�>���K�O�4��8g�
����f����������͞@�x�f�ݒq�x5B�3��Ř���J߫�8�����&�(�%/�;W*��7� d(����M+�r�*�ʸ:u��mo�(��.	Lw$H���B�����AC^&�����{��\�Өd�-;�p���>f���(��$��)רeM�h��<�����~��x�MDS|�Z��lA��΅���kC�Z��8ؚ�	k���H��Q���8�`�g"J�g�@
֏Um�R��Z2�J�	�vg�������������3q�������6q꘧e�C�0:��/pd	|����٢�^�l��XY#,�$���o1�����W�	b���8���`c
���V�s�X��+4�a�	����Qٟ	6y��@[�fv�	������		�Z
_��6
YL���ѩ�9KF��]ܥ
	%�Z�O�����I�i�J���X�Dpp��f���!'�	Z'k�݅)���7Ш9�;����9���Iy��&��i��'}���Y�Q���X'#o������J!�n�R����R���[#	��i
DC�����3�Y i������"�͸�3B�Z"����	�7%������&iR�����)Y��!
�*����;�R.َ*z
%d�Y/�ѕ QB�0�Jz�[j��2�����93y\���k�4���$���5�wɶĈ�5y"��G^�4��w��#h�5�/i�b��9����%��9i�C=/3[8iJ4q��ߧ2�{�D
J<�>i홋Գs�>)ο�Fme@y;�c6��LA������@Y�p
�3I�D90��"���EI}a*���MFy��m
=0G��Ŏ�I+�H�\�0��F�"s���Jy�Q\�!�K��>��13�Ly� 	$|nE�ҟ%
qq�Oy:8/5KA�Oٍ{e����QY-��8�FOi;]�f4}jQ��O�	t��1W�b�\Wp�X�Iz�!c��Y�r��Z�=Yi��.|�Y�Y>m=�B\�vu��،E]I�E����X���~+�]�4m�-��a�����t�f�/#b�Cg	�x�cT|f��*����.i��0�	3��j�ℷ3Sm�r"����p)/h�?(�Bq��T�M�/s���?f�s���:�6�u	�8?�[I�v�f����x9��,��x�{Z*	��t{V�-	l#<�~�1`uf��~)18?
>��9U�����3��;f�������y.�S쨃iA��s����ڏ�	�{�&��w�b�X���K��#�����XĒw�)n��/<���W�t���ܖ)
RF��4��	�g�k�R�YW��aB�)���/�R�Y�����������J�1�I=�t����y�C�	�����[�z�:�Yj������	TeS
W��)h��"���9+n�,Su�����&=��Y�-`�������|��	x�M
p*n�I�i�.�2�i>6�u#Y�����֯���ݏ��P΢���R&'o�2�;O������,���b�yѐ��/$�ǩ R�{����!~+~�	��)7��a�G�	��j
��7��i���և��9��Td1I9�I��h
��G�	�׈�~��n�q�K	��		Vz�Σ܉h^�&�r���L���0�Y����P��޹	��>�a�ߙ�đ�o_u��V�������q� �I��}�!:��
����$!<ج�y�)�=�`�Ii��/_2������!칍�]F~P�i����z��f�Zn�c�K30�y
�9}���I��ʙ:c�'���嘄O��]�y��@D-��	�7�����YlE7T���i"�*rO�;/��m�������<�2%$	��Ex��+�9�7���>�	��A���+y�	:��E�)�{$�qH�:j�,v��!�;lҺZ�DK	ֆƾ�͔U�2c�*>S��f��� �<e����P<Jl8�,�	�1M���
Zݙ��yJ<
J)-&)�t���i�4X!
Z�4�#"O�	j����Yڙq�	0=*!
:(L�	�YO��hs
�z�&z�pBI�S;z	���J|�!!�1$z��`���������)k������!bj�
�׭dڹ� �;���3�L
m�Ӟ`
�=)��K��`��a�=�OS��J:I��ֽ�ڱ��uO���eZد�����9lZo=
>�9:��
'���%*F�
d��2&*�w���&:5/���}�(�Z6�\
P�)ZdF";��(
3raj��%�M�0	92
+�fa
dz4%�ju�
�}�.
�,K�_�43j��^��i4�"p	�86�m3��6!8*���>D�9��V�Ӥ�>�(�����?�o��:Hi@
K��k���C��mF3@D���s���`E*zD��nF�m.P</�GZ�}�ٰo�H:����.RHJ
�x`�3E�Y
h���Kʤ��OOj�m4#��P���,#R�S��Ej}�'S:��G�9هT�fr3�V
���֫Q�S�N��	a5A�X�eJ1���YZ����ԁY*<@��p��YZQ�
�40\�_R6
� Zʎ�
�R�Q_J�"�.
��_�����D�'`��3����_
�FEk�v�cZ�Em�#�d�E�6*��JeJ�;8*�id
��m��,f���:�l.h
0�,>��e
�z��>Ic���?R!ej�
���c�k�~�	��9jj��T
1d��p�1#�ibE/q�fm��PK�q*3|�U��s������et*@7�1�t�EE�#�t��lS��Bt:XP�����x*�/����qv��J(
}�pzZ�=�'�{�t����|j�"�⁅��A�s&�;��ff�rW�À
d�e©�*�O �S�D��;��7��J]��R���D�}��ZǙ�
J�b1�*\��<%��!���T��Z��%4��z�b��R���Vt%��XF`xj�,�ZlL�S?�j��\k�F�Z>��و��Z%��=�ŜJJ��O28r�:�F�ƈ�ߠ:O�O��ס������znVY`��J��|	X�ED���
'��}���#ET�ޥ�4���
�W��zT��^N�Z���}^��j��L�g{��Jb�Rj���**x�
���m��P
0�kdǭ����cbg4�
��M2Y��1t�Y	#���6����F��";��Z�̲:��@����r<�yѪ��ŸB�������,�ͯ��{	:'���J�!�bh�:�0�֠�6�*/1�O�tھ��3����R�Z�s�^���0V5�7��
�
p���J	�����nĺ�Ec���J��V��ܟX�̚ �5۷�:��lͲ��
V;�	���
ъ�z��&6ҚSMa����j3�C9�Ԛ�obcgЅ�z�@�U	���CM;�y��1�����N�H}���"���Ҫ��>HY���
@�
��ڊ\�f6��j�J���^rwغ�K�E`p�֊3*F�ڊm"
½����b��s���#b�]��q����	In^���!X$
���������}�������$��Z����T5h�ګ�	���J�!���(�
_��c=w��XI��+�:n��v*�X��Gkb}��<��(�!	``�
$���p�����0ߟ�:�*�A�������,O8����UG
�a�z�u���;|�	�ͼ�skE
��X&+���	u��k������Kry5�/	k��=	��~k2��(���"o}���E{$#��]M#����I]�ĀH����R
Y�"��R�����	ֈ�N%��
�{�{'��	���H,�+�L�K2�4V��ˤy[�*\!K"L�ч�'#;�Pf
 t�V)�;5?w-!*;oG�a�Υ)�P}U
�-��/[��fc��1k�����ѓ6��	n��:�;�V������<�:g��z��=+Z,�Nѷ=��K��qg	;�1�_�k��<+詁
O�`�BK}�]%��E+T���	�Fk�e��-H�gj<̩�H��5kޜ*J��<���I[�Yw�s�nL�8-y	�MѼ��O��N��8CǮ��O���n�}�O��O�@��Qk�rh�xL��+o�dSK�9�|^ڬN{0����4U+"��A��R�F���o�P;�i��~�X���e<?�UY{/���ρ�Y;"�� ��Y+u2��Z�Y�H:'0R�\��M�R��^;!�U)_[�pi��W`[Z{Jg�RcKO�b���nd{��Qc���e.��Հ��f��;T���g+@���fÇi;�o���i������k+�U.�QZui��siЂj��y���^q�ɴU���w�5��xT&4b��y��P���h=y���
fҘ{�!���o�z�\�A	J��[y��\
���r~+����@���*L� ph��;���;�;��
?2��K�A1;M�2�p5F�yx�[a��fh���� �je������FEHh��'�r��ޓ�zYY��f��[|G	"���j��	}X��;"v	�q�����j<
w\��K��/ML(��&��N��a��+���R�뤥�1J�J��Hڟ�uTC	i
�[�So���2�������+$�D	���ۣ�b,	C�2P��Kq�	'��z���Qa��f����	�ǂ]����������wf�yК�-�Q
�Ϝ?�k~� �:.���s�I���+��3;m�"�Kk�r�-=�˽�O�&�%�;n>w	T� 7���)
���@;eIK����
���+���繋�$NL߾P�(�7i��+�a�YR�K��p|Cǹ�K���c��y�;,���a¿;=ov�2����|J����R6h�W�l��I���B��
�%������A
�	���� ��5+�+r_
h���[n�C@z�I�[	Do
,ku��;_���z3��R�u�.k�;�\�ʎ�+�=�JX���+37'!���+]&V`\��[���3���� j	*�ޡ�[�`T��6Ջ��9�'�ԫx�
�� P�k��	���X�[x�FV��+��v	�P3�K�9
rH_�ޫ���yz���+Y�Vx�����VU���{P�EWM�L��:K�u�a�;���@��
�۷�u��Tl�{�$�
��v��k�F~��;�����_ 鋼Oyɵ��[c<�
�(���k܌
ܳ���B�
k�����S}����t�X	�?S����H
1���;�b�~b��{��A��;v}��[��k�XQ��V���{O�?���
���	�����	/wC��v�9��Ђ�kL���P����cat�ܑ�����tg�GLv	���w�q�	[�"��0l�M(?*�LM�A�uS���J���,��kul|'C�+������<�a��9�]���G2�c,N��O���r
x,�z\�q��!�̦��5��2�&���F����O��,h���� ��>�ʻ� �uY�z�"l�32�m#S%Ɋu"|���]$d#l�.��|��%\	��	+�T(|�44=�)�Wy2�0"*�_|�P)��!�	=��,����0�-|����aU-<�	=�cPe/�*
D4χ,�x0�n�*\�?�	�&�=3�ۛRe�3�4��K�G>i�4l�vӛ��6���8թ(7l���k���8L�������9��$��]d7������,7�Lߝ=���<,��8
�N��@�D�����AL�������B��a�	�4B<¤
�a��D�HSe	��ļEdX�&ϐ�G��$��T:Gf,Q��JL�9��rwJL&�ksļO��ODt���P�0
&�_Q\9�fR��R<�e��0�S�[�:�0MT�hE��)D�U|�)Q���Q��Ds	/2�R<��v
��"!Xl̹��TZ�P��ve�C[���:E�Z���gv�],w��#v�\̟���v��d�^ܸ^�X�e�fnN�ˡCf�G��	�g��	t���h��L~�J=flg���j̊�Gs}Lj\Qu�b��d,!�\
쏭Wh�Տ
�꟧o����U��p��c�	��q�o����v|M�
SJ�[xl��sn/|\�~�=x"}�D(wE�a�},JTK�&\~�����;�,���	*ۀ�ʐdT�Q��g�R�=(��z��"���yJ?)�9ׄ̏�����|�nY	�I$��'K�
|����@OR�l����*H�`����ȋ�E�X�94`���<BI9�L$+�8&��*2rvj\�,T-�A1ߑ����m\���:lAq.�Lf��F�Ҳ�L��a�Ɔ�L�������|�����G������S�Xd�^�<x��h���-
�GE��ͬN�o�l̗�
������T�w� 5�L��/>ɞ�,��/x��|�RwS�!�����9�����G	�{q����O	��r��bz����|�ƅ��P��cW��d����wWF�|�כF\+���S	�QF�L��VK������t��ķ���=��߷L���7����qz;~|͹�'���Z=���@�J¼o;�|ʿ-a&m�L-�~g��T��O�—p��|�Qj�S(���u���d��\qj�
�Uނ�L��*�ӑM�<�!gIa=�L�F���e�,f<�G1��L�$My;m��8'�qH�Bx̌Z��4H�L��ӌ��"~�q�LNgE-��l®$Vq����z�������(��[&�,��p'����p��y5��\��5ƫ���[����,Nz:	é���|ne�
e�T�L�C�W�v��x���ߚ�\�@���ո��Vy	^���<^!+����L�������L�?�:[�|��	��
J+�b��Y����>��<�H	o���<.CQZ[-&��y���˴G�<.�'
V�Մ��*#�;{����C����p�	�e���֊�{X��-�M��������5��<�c�	$FN����)�]9Mo�'��-Y��C� e����'(%]1��
9�g����I�
��
MF�Ӄ�EV4�m��A����
��3Bp^na

���[^
馃
?�X
��_k����h���˃}����׭
����
��
J-I]|$�ʄ��s�$&�$��P�}�]�<�	b�&�>8G":�W�b��%�RF�8 �4��֯����<���R�T 햓!z�̡$
�Y��z��)�7]!�)�un��+����y�,���8���-��a=��*M�j
�.�9�э�	3H<�:� ��=xZ:
�jY��̢;���p	�s]R>���'�a/?=�T�	�%Y�@�A7=L�f7B
�T��m�!D�����ٺ�F���T�wH��� �C�K=֩V���L
4x愣N]����N��/���Pͦq2�T2�Q�F�>�z9Q]6�		#��S�a�1qzSݍ���J\7U}3�`�yb�W�d���F��X]]�%	��;CZ=�4|R�լ[��jY��_��Ӳ�)�a��}��"�	a��/��R�b���ՑpKf}�>cV��4h=��%��f^i��Iij�^���K%sj�'�j�`l�v]�i�O�h-�5/�qn�;cq�Q�hmC@�X�h�T�	֌�j=�Տ	��
v���e\l�1x]�Seھ�x�~�	m1��yM��}
R�-`{��_"1%�~��H�􀝅����-I@��Y��]Gs���^0����z�ݻ���ݾ�m����^��pF�Ȅ�7	�<���}�5>]X"'�-kl�$7��MfP�N�㝄�L�r�f�]s��j�`�M���BF���=��Bi�o�
s�8U�_�K�d(�#�M_���s<��F��(����������;����E��|<U�Ut*���	��J�MF~�������ܬ�F������sx��}/)�ɷ�Ƣ�ʳ���[��	P�V���LM*�����j�^���Z��d�M�}�°
}xg�-gS��c7�����~
��;r��'�#Q������]����m2K�6�м-�J����/!�’@��-�mڏ���]�	��g��]��4Sƚ����Y#�V­�i�o)S�}=�ko��-���nI�NƝ�����_X�}4W�k��
<N	e�͹��6a�0č��	�v6��m��	r^̍m�v��.�M�,�	L$��m(}��|���mwqX
�CQ
���"碮;��TO��<`�pTzo/q����[/��W��:���ܽ8������$��n3��My�g��%�ʹc���m@���A����L	���mb��|����-�@H��]�}9,�Cvh�
e�	UfA��m."�
��S"�
�[��ٔ��-=y>*w��=P������-BO	O�\�mx�	[(�G�-���	����
�j���#��=���D�6��m�A5d�m�ݾ�R�}V�~�)��=����������N�����M��
�u�m"D�6�Z���o�!R�.�		
gM��>,%7���m���
�>E�NS��xT�)�Q�'L�<��R��'�M�xq�^��<��b.i۴E^u)N$b���(	n�u�*�:�oR��9��
��W��]��]�}�$��k%.)P��EO3�����c���HN<��U�5��/gN���6	����������F��g��F7���z3	}<�T�1
�ԍ����W��'e�	-�!1�S� !�!�E����#.�<7	�Ƙ�(�R�N�h��)����j�+>�#^���X-�~N��
��-��k5���B/n~��fig0��T��M-U2~l�Nժ/w5^�<>	���7n8]�2}9�z�X{W��:]U�B��<��rB֦�o=N�x�	�j>.�
�؟h??��R0���=�D�_�1�A��p9>�4<>����m�F����ľW�G��W�-�>_G��Ow@h�I��i�P�H�KNJ�Գ�M�k����s�Mk�U�O��y��z�P�JNze��kM��Q���O~M�>�G�R~ZW%�l�W���E:�K�W��	����Z�����Zn^�	�-��\����-�a����7bNuXn�#cnMx6����c�*�;��V<e�C�
�ݪ�f^C�9���g�bg�g	h^�G�$zShΕ08��V�f�.�
��!kY�����mQH�d�&�n.����m>���
]6 p^��eA��p��Y�G+
qޠ���`�s��]e`_t>�6��{�u>�:=YM�jt���r�N�p���{�j��t���)`�4dy�Mk�=�v�vi���Zq{����MV�yn@r��u��p	��c-~�@�N�~. �)��7�����^�nk�	 �p�ջ	�Nі��I��|Ŕ��x.�	�[��>�O�q?Vdž���%9��duޫ�p
��7���I�L���NS
�ȥɋ^�e�sfi؎���/~�}��>�_Wc�o�������.�li����N�Y��X���?�D���n�IX�✎��T�ێ�����&��>��j�
�����;>���v��������n=����P����Tw��~M�1	Q���ϩ����2�~�0"	��l�������a7�N��)��ݪ�!TM)�����;u�
Jb�E����O��۱N�_U�+���NK�y���S�^�];�+�nj��
�M"Q�ެh$�=(����{��¹.i��	�(���Ά8N�ӻn7�+�*�n�~'	W��$�.�%\W��D�^���
�Њ��.lnB�Dþ�_v���t����
����S[�
p$�����>�	�*�d̾|z�
��)͞���k=���n�7	���^@��	N�jG�>�]�B@��Ҏ��hA(o�>1UpAh�����-9	�iz���k��oz�מ�o�����&�����~�gJ����������޾��C�y��^޽��>����Á	UlC���e�X �;4����>g-+�>P�$ȷ�KXv�~�6Ax����P��~��9������,Yv�~Kc�7c��H�l�;L
�Y��C�����6�������Y:ei(��W+EW�
�^OO`��.��8��
�h����g��xe���c�	W����g[�n���n2|�B�,a���e�	��
C�^AV����nΊ6jĐ�r���H,�c�5;�^@I�Zw�;?3H��
K���"t_�IF��mϘ��a3!����������	��FH�g}����������zuh��5�yr���:1O���|�uxI�1r	���@���ƣ
���Z��M���"o�-q9Z��N$&���YP�m���	ߎ|���ݍ?�v��1T���o��5�;@��7��Z_�Hl���2���	~�P��oQ�{�ҏ	�)=�G|�O(	7����Q��7=x2o�`n	����
�M6�	�1"ߒz)�%p�"�BF&C%�$#�V��(��M���	W=�<&?4���3�Oh��
΍f((o����A(?<t}�(��?F�N�*? X%Dd,O�Q�܍�^*O:�a	�s��)? �	�ߧ��z�_	q��0_���5�0����?�yn2�q-�2��n7�A��~â
~��5?���`Ϫ6�vB�/�39�}�>|W�(:or0X��wG>�ɍ�f�A�I�物�Foo�q���}G�|�?.�Ho"W�&�L����a�Q�n�:6�R��F�hDRo���?��MT//Z4���U
����VOK�	~2�DW�-��k�7R��N
R+�Q���
�m��Zj+�k{�Z��L���q1Z�ֳ��G�_OŌ+�3��`���gP���__�Z�� �b?����FStc�g���d�H�F%�d��X-��
Sf���#��
�h/��	}��io���t\i�������j�Ò����ho{ޱ
���\m�����Th�m�xS
�ژ�j�҅�
+f�mpO�2��]t�~H(J�Kt��p�g(��z�����sn|_�M�}���|�5��_���~��,z�o�~ld�y@��� HlZ����Ym����!���z�JF��Qe�	��/�?�LSa�ӈo|�<�'<N�?!4
m�x�����7�M�/oŌ
��쎯f5��W���u&�	�Je(�g��M3�O�'W	�����7k��]������9 �Q�J
=�pV����b�xV��W����u���_	�緤�ֵ��_��NuŦ/��'gZ�*�b���Qp���3
hzU�o��z�U����י7��+�az�ij/,��@��/2Ay4%��ks郙��;^
g�4|��]�v�疺���:[�#�?c�
��M �_���Ɓ��X�Yں��ſH�Z�����2�Ǐ�2�����	'`�ɿ�CY맙ŏ��
���1�y��	�9�=���Nn���$�8�!����	���Z�/Wc:i��R�_�n���q��o�t��g��C��	>�h��7��
r����������O��
C�Ei���#C,����Ξ$;��?QFb��Y�_e�rW����&V�q++�o)��ax��&�8��E��E3:
u��orA�h����.E@$_ú�ߣ�#�D���O�|�x����W�&wx�OgXM�!�X�__���u������	����o�3Z{8�	[Q[-�}���:Q��:K?��O�F4�.�ItX,E2�th+l�GD":���
\�pa��	� �TjWj �p387!U-Jk���W'J|"mP�p,��
T=eeVsiiC4P���r�V���6��\��G0$"'Z	M2~hqU[vO4d}m{3�����;���-�4Mg5nFi3�`�!��\��C,DU]��<?>�!\���5�2�S����^�vO����3V:$d;�E�[Dq!&KL=<��d�S6I���;a^=Ra?P������ ��1�a:fn�_^(SY3[o6e%���9tT'������=��k>/�%(Lm��pz(
yL�|���c�����5A<U"o{EYHc?�W��2672N^|��<J?�2����!���|2%j3d<m),4)B4��)SP�

;�~U�l0�hl�@���\��eD�[���qY.!1�F���&\{	��L���i��T$��:
4�*{g\:3/\��M���D��&>��,X<3Oc�����;�d���QG�nJF��<Tq�]f4
-R!R]/B�aT�A�����c{�?Y`�8�"\�2I�����7�����wl	?d��xH�Pu
W������`
�sU���i��V�O�7�i\W]C,����
|��O�+��D�b*M�Jw?D'wx5-_GmNE%2iS8I����+��@�6zF>6x��~�\���t�6������	T���]B[N,J�\')ytPgzSrr[[������(��k�C�[h3F:~W=fNGD`L*��������UJ���_Q�2UH����#AaO�[���'b���������2LaL,`��+�Z��
���x����S����fJ6{W�]C���'w$c/\Wz�.��C/���[^��
��oC���3���j�a^x&XG,K�=�9C.gd/_vom^f\T)6:r�Wg���mb	��h�(�\=1:jwKGI-����NlB*8J�>�5v��'^'VoH��{-�x�SMo����I.>�u;IWDsylHz����z(]�Aj��{K
�iD�x�
�2�J�	r"�4���I:]q'4����N�A�8&N|h@Q��ul|xIaI.T?*'E_=)tr6�����3�\
�.(��1�b���r�;t;�����>��zB�xcX._
w7P0n��.��Z8^)^%r/4B'j{*,rcTJOmN9r�c
�Fx<Yu��r�:m5|�H���=���W{]1C<F-�d���eo1JX������3�Rb
��!,!
o�qw4
*TDbs<���F4��l�;\Kh~����VK?��I^D`cIdX	Q^���� 6L��eXp~EKQE$,g.Pa'Gx����c;�������%
Z!h\~\
�#@v���%�OO)t>dtzp7
�5
�;����g}d�%,m�����g=V6xR;*�7W�I3���8KRN]xa�����TG��)iF�2s�����%Gu��,��%?���A���U7�}�����C,����TbG/�JyIyJ�5J3a�,�z^2eBaP*����R�Y���pW
�
�?wG:	5bA!M�A@�*��LG��*I� O�'>�]y [Ay|��Hq��KgKs8Aj?��`_�U,W>*aOD�K,l�(0
���{v	t85=2�QY^6uSi
?s������<o;�z��Xo�����3t;!��?"��.������~�h���{V�������Ux539!�b/�y���>6"�I��v5`��{�Lhqy?�v�L�Z��E2"e
!I4�|/j"L!q���U��i��6x,Rc�h�]P��Ng5��3
���Qr�q�Q�����NU����nS&jj��fB'`�=�*b�pY*?J���Q2J^zU#+{4h9b��|���
(k�C��C8.5zW�Rx�]4M��D�3ci?2�"1�4�k�;�+>���o����'0r�y���@�7�Se�J��NO�HxxPm��T�h�5a*�1�"����j&��9�j�����(<8�QM�]��;���o����=�/��.���yc�s���JZuYw+?]7t)oCP����|��I�����1h�r�Rh�������3v+\A
nfJ�$6���m���W3��w\d!\DP:e\{is]u�&q��&� MEa��xz�Rp28��Q���
B����+����w+�_� X��-l�#%8nY
|,MZc|�GT�\V�tm��@���h=�cdp;Nq�L_nJ8�a0rb9
OO�=P.'���p=9G:"r6�c����B����4*�@lu�x-�T��0�W3 �G�Z������%u7j���)3�Av��`Y!���S]�2�P7D�����p�����w�YsG��)'��K�H)?Ni�Yl��e�������kY+�/&ZOb����uq��H
C3gLL"bQY<=U�"J)dV	&L4[8&	8uyyBdJOGm$}{
}�P;#9H3:����
8�	�+����\7Z��yc=>q{w���
��"\3A% E)�qZ#"PcMy=y@@��6
`	6(%Z�� 3A��'?VL��.N�����1����#6c]jn#'7pyG*lH1<y
:FfbTt�����9dA"��J����w�{�&u7 JF' B
%611W,�zP|��	��{��$O�5g���qR*?�N�5�W_�\�D7���.z�)�~�Q���<&�(�����#>���[�J��������^3%OT�q��M�5J,^}'pK]]#4R[
l	��fdPq�n
*9<���Z�����(p].@���&
K ]��~��aW����,>��H;5^JRs*CLO8G]{���?�GnAi�irv0KuF7Z$qi9I"�z��So0oy~^vT���,_DZS��jR'n���H)Ep1>XNdC&[�n3��������c���_G%0~Q��R8�R{4
\�</|u<�M%]bqroz���T`0a),��P���'@W2""v\�KFYP�����n7#}A:jj�c1D��������?*VyHOv%w7%PRar�B���BJ_w)gNVK�*T)_#����a1c���kYwQ_=c�__o'(:�5��MY#�H�����_3W=u�	V=2�!H +/YA]_!�I�l��L��������8kCp1|nqYo`#" \S^4yg.9L����v�W�lI���,����~wM5����������Fh5n�l*�*�o�s�q��T�|8mN0[|�Xv�d���i�>j���HF.1 
j����k�
k{/���Z	9{nx6(�R��pT9qrQQ����n��`YS����Cm�O�a��)����T���fj%XH4Dd0TJz>8j�*O������d
~?H&~2����-e��'rq���5~6nRh'{�"FJ|)m\m1:)+Lk"1e�}U�X3�=M�2�]����\I��'5?*�I����j*�9<)8S���z+U4�o�r5<'(l+���cB�p_}����Q<AP|N}^�$~RxAJdtWI5
8[}urj'vV�2��mY6,���$����\]��rNqx[T�ld*�:�K�/�CB4��=fg[?I���/����{-=V@.�r*5�73���	W�^a{����d
NM�%_�~s,'D�D1->2+Er$_$ttLU:9`$wl(>;7 -X\[0=#JGZCY(`eMpD7Q!��c���F��$����F>+���p����qK-S'x&k��FZ-}{,j�AwIoJ)B���?8����v�&p2�6e��2&[��b�������e��_�k��ko���`����cVQ
/���.y�1A��c���$@rZ���EWj��17:����Q���B��	���v�y��g�#V+O"9"M?�p,�GO��Z{8�	[Q[-�}���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-)-/-V.S�;C���~=���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$1/#&
*&
4+
&
V(
&�Z8�Vw[���O:�]/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/lib.rs� ]�Q;��	���O���:�2ECAA$Q@:(
!J,>EE0#:P.A;G$ M"#(I+#G !B! !'$"!$-#$"$")/`0<6C?;:93L6HRQ)@649C9#'#'900

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

k���z����h͖�|�^/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
.>	���
�������QV�Ɖ���mA�Jb/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-;
cI��~㮣��`?�`/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(
 -#"$"PG +D8-
0B�������������	�	�	�	�	�
�
�
������Ly�r}�.T���e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/chi_squared.rs� ��6�h�n<qJ�1�(�2/ECAA$"@%f=<FC3Er0.*6)?%^-?!?!$S$)?%DG>%F
7&:0c *%:&:5

 1-"
"1-"
"2-"
((/@5@��������h.�ʎ2���yQ�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$=3LAA+FF^0.!.'
61:G
 J(;=D[1PLM? (5,KL0(5�������0�0�0�0�0�0�1�1�1�1�2�2�3�3�3�3�3�3�3�3�4�4���2�� ����Ce/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/exponential.rs� wh�q�/Jե�=|H^�0�2/ECAA$,,4;*FOw-ML%E,:#M"<3'G"< 
EB
))
fJNFLL;H EN0r)&*5)MG+-?!^$=?MJ25$/
/#:/
+-2
(J'"''52�������������Ԃ����+�]���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����m�m���\"�D�L5Ca/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$1
!:1N������������������������	�	�	�	�
�
�|�v���1���7�_/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/gamma.rs� ���PG�d�iv븵!�?�2/ECAA$>%_D8A>>.EV?$A/f+/,:HEHIF%Q)?%--?!SSO$)?%:DAAFCDD)?%%CD)?%

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

/@
����	�	�	�	�
����wd���6�%���9Nc/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>��<�
���i��YQ`/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�������������	�	�)C"G>��X��G|�~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
;��3-6r:�_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:,+*.�����	�	g۾��&�x�fтF`/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�R3�p���<��0���%�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�������
�
��O^!�*�8Uw�8�`/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
-:,#$##0B�����������M�^�h��"Xg%�
Y^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/pert.rs� 
EKn��V�3�����0�2ECAA$?lIFNKO.d*7(3&)M%4-.7&"?!aWT(%@-.&3+($% .>
D)SD$2
5.
32
BFFK&$%:6
RG&
RC
)<???"N'F J �
�y�	�d���=+(�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�@A��m�݋=�'�t 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&$%%?KC####*H- *
"%
5,+���������������X���	��[q�BsF+/c/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/student_t.rs� 
��mv7�S:�{Yvzm�k2/ECAA$"*9%d@;>@4-5,;/Gf.*(3)?%%;@'(%:28
.- 
3<����	�	��e��mί��V�\Мd/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$BB-=
R?
4,+C��7񯎱\�D�e/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_circle.rs� �-L���ط���"�_��N2ECAA$<S1O'[.e0;1NOQME?Z&&%,
&;
+;E
�1h;Ͽ8ZK跰L�Ue/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
�DX�>	r�.f���a/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$#OB".
".
5'#:-4
'5+(
D1% )'
->-$%$#1D��������b�9�k3�Cf���<3^/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/zeta.rs� `�Ƴ�k~�1!�·Y�.�2ECAA$,&XM?S`<RTd@ MIDLGDFNK
K5$X)&#
,-?!I$&#F1*
&'$$&#:.@*!LN>D1L

d-!%
# &'+(
'+(
 LL.4�����)�+���S�-a�(��^/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.>	n����|�C��.c/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_ball.rs� q7>{����y��o�(�;2ECAA$<L(L+U@Ga.9/MC?Z&&&E
a�������|����c/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/unit_disc.rs� ��t
N`�FS�R�M�m��82ECAA$<<(R+W,Ra.9/MC?Z&&;
p&(R����~��i/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/ziggurat_tables.rs� �=��u��Wm�d������2/ECAA$A5)2$]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]$]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]1#]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]#]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]����J^hL~'�f/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/weighted/mod.rs� �`aZ�;�W�<�v��2ECAA$<FQ2<IU?B""Lm9��p ��� ��D_/home/palash/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/rand_distr-0.5.1/src/utils.rs� [
��b!2O�\�V����M2ECAA$\+GA"] G<.C A/&&	"GRQD#&PNHMA;OR:^#
&
BU
���t�	ݫ3!(z�L�������a�B���]���x��I���	�		�	�	#	s	�
	G	j	G	d	�	�	|	�	L	�	�	�	R	 	x86_64-unknown-linux-gnu�:�z^�Ѳ��`�����
rand_distr�-af8de242f36fd125��Z<͏�N��$,�
���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