到达时间间隔与到达时刻的分布(应用随机过程,陈萍)
为什么泊松过程到达时间间隔服从指数分布证明
泊松过程是概率论和统计学中重要的随机过程之一，它描述了在一定时间内某一事件发生的次数。
在实际应用中，泊松过程常常用于描述诸如通联方式呼叫、交通流量、以及粒子的撞击等随机现象。
泊松过程的到达时间间隔服从指数分布是其重要性质之一，本文将对这一性质进行证明。
证明内容如下：1. 泊松过程的定义泊松过程是一种随机过程，其具体定义为：在任意时间段[0,t]内，事件的到达次数N(t)服从泊松分布，即N(t)~P(λt)，其中λ为事件的到达速率。
泊松过程具有无记忆性和独立增量等性质。
2. 指数分布的定义指数分布是一种连续概率分布，描述了随机变量等待的时间长度。
指数分布的概率密度函数为f(x) = λe^(-λx)，其中λ为分布的参数，x 为随机变量的取值。
3. 证明泊松过程的到达时间间隔服从指数分布假设事件的到达时间分别为t1,t2,...,tn，其中ti表示第i个事件的到达时间。
根据泊松过程的定义，事件到达的时间间隔t2-t1,t3-t2,...,tn-tn-1分别服从指数分布，下面我们将对这一性质进行严格的证明。
考虑事件到达时间间隔为[t,t+Δt]的概率，其中Δt为一个小的时间间隔。
根据泊松过程的定义，该时间段内到达次数N(Δt)服从泊松分布，即N(Δt)~P(λΔt)。
事件到达时间间隔为[t,t+Δt]的概率可以表示为P(Δt) = P(N(Δt)=1)，即事件在该时间段内到达一次的概率。
当Δt趋近于0时，事件到达时间间隔为[t,t+Δt]的概率可以近似为P(Δt) = λΔt。
而事件到达时间间隔在[t,t+Δt]之外的概率可以忽略不计，因为Δt趋近于0。
事件到达时间间隔为[t,t+Δt]的概率密度函数为f(Δt) = λe^(-λΔt)。
而指数分布的概率密度函数也为f(Δt) = λe^(-λΔt)。
事件到达时间间隔服从指数分布。
4. 结论根据上述证明，可以得出结论：泊松过程的到达时间间隔服从指数分布。
随机数学(陈萍等编-课后习题答案)
t − t − (λ1 t ) e λ 1 e λ 2 = = λ1 − ( λ 1+ λ 2 ) t (λ 1 + λ 2) (λ1 + λ 2)t e
故此事件发生的概率与发生的时刻 t 无关，即事件与事件发生的 时间独立。
∞
3 解：
E
[
x
j
]= E
[E
[
x
j
︱ Y ]]=
∑ E[ x
k =0
j
︱
E( X n | Y ) = E( X n )
由单调收敛定理，
E ( X | Y ) = E lim X n | Y = lim E ( X n ) = E ( X ) ；
n →∞ n →∞
− 对可测函数 X,， X = X − X ， +
(
)
E(X |Y ) = E(X + − X − |Y ) = E( X )
①<≠ ②
。
( X , Y ) 服从以原点为圆心的单位圆上的均匀分布，则
E ( XY ) = E ( X ) E ( Y ) = 0 ，但 X 与 Y 不独立。
，， ②<≠③ 设 Y ~ U ( −11 ) X =Y ，
2
E ( XY ) = 0 = E ( X ) E (Y )，
1 证明
E(X |Y) = X ≠ E( X )
∞
显 然 ， Bi , i = 1, 2,... 是 F 上 的 可 列 不 交 集 列 ， 由 题 设 ，
∑ B ∈F，从而
i i =1
∪ A ∈ F，。
i i =1
∞
由于 F 为代数，故 Ai ∈ F ， i = 1, 2,⋯ ，从而
排队问题的提出排队论基本概念到达间隔分布和服务时间
（1）萌芽阶段 1909~1920年，丹麦数学家、电气工程师爱尔朗用概率论方法研究电话通话问
题，从而开创了这门应用数学学科，并为这门学科建立了许多基本原则。之后从事 排队论研究的先驱人物有法国数学家勃拉彻、前苏联数学家欣钦、瑞典数学家巴尔 姆等，他们用数学方法深入地分析了电话呼叫的本征特性，促进了排队论的研究。 20世纪30年代中期，当费勒引进了生灭过程时，排队论才被数学界承认是一门重要 的学科。
6.1.2 排队论在现代物流管理中的运用
排队论应用面很广，从开始的通信系统到存量问题和交通运输问题，从生产作 业到公共服务，再到计算机配置等，可以说是不胜枚举。这里仅列出与现代物流管理 有关的几个应用例子。
（1）交通运输系统 港口的码头是服务台，船只为顾客，码头的使用决定了港口的吞吐量，船只过久 等待进港造成罚款都是应当注意的问题。飞机跑道或者停机坪可以作为服务台，飞机 起降为顾客的服务要求，如何安排飞机班次便利旅客并使飞机起降有条不紊，是机场 调度的重要问题。铁路公路交通站可视作一个大服务台，服务系统上的队长为交通站 内旅客以及送行者的总人数，通过对人数变化的了解，可帮助设计者决定交通站建筑 的容量、旅客候车或候机室座位的多寡等。 （2）仓储配送服务 储存系统中存量的变化是随机行为，和排队论中的队列长度变化的随机行为有相 似之处。 （3）综合物流管理 在物流系统中排队的现象很多，如决策系统收发物流信息能力的强弱，服务网点 的布局与服务水平的高低，物流设施设备的多少与服务能力的大小，服务内容的多寡 与服务质量的好坏等等。 由此可见，排队问题不是一个简单的服务问题，它是一个管理问题。表面上的排 队问题背后，实际上隐藏着急待改善管理的“大文章”。
6.2.1.1 输入
输入描述的是顾客出现在排队系统中的方式，人们通常用某种带有任意参数和 适当简化假设的随机过程来表示它。输入过程又由如下一些元素构成：
到达时间间隔与到达时刻的分布(应用随机过程,陈萍)
定理2.2.1 到达时间间隔序列1,1,2,k k k T k ττ-=-= 相互独立同分布的，且服从参数为λ的指数分布.这个命题应是在意料之中的. 事实上，泊松分布定义中的平稳独立增量的假定等于说在概率意义上过程是在任何时刻都重新开始，即从任何时刻起过程独立于先前已发生的一切（独立增量），且与原过程有完全同样的分布（平稳性），也就是通常讲的无后效性.证明 1）求1T 的分布. 由于1T 表示第一次事件发生之前所需的时间，故1{}T t >表示在[0,)t 时间段内事件还未出现，所以111()()1()1(()0)1,0t T F t P T t P T t P N t e t λ-=≤=->=-==-∀≥即1~()T E λ.2）求2T 的分布. 由平稳增量性，在时间区间[,)s s t +内事件发生的次数与s 无关，而只与时间间隔的长度t 有关，即21()(()()0)(()0),0t P T t T s P N s t N s P N t e t λ->==+-====∀≥由全概率公式，()()()()1221210||t T P T t P T t T s f s ds e P T t T s λ∞->=>===>=⎰即2~()T E λ且与1T 独立.3）求,2n T n >的分布.对于11,,,0n t s s -∀≥ ，有11111111(,,)(()()0)(()0)n n n n n tP T t T s T s P N t s s N s s P N t e λ----->===+++-++====即~(),2n T E n λ∀>，且相互独立.于是结论成立. □ 注意，定理2.2.1的逆命题也成立. 先研究到达时刻的分布，之后再来讨论这个问题.定理2.2.2 到达时刻n τ服从参数为,n λ的Gamma 分布.证明 由定理2.2.1，1,1,2,k k k T k ττ-=-= 相互独立且k T 的特征函数是 ()()()00012222cos sin 1itx x x x k t e edx tx e dx i tx e dx t t i i t t λλλϕλλλλλλλλλ∞∞∞----==+⎛⎫=+=- ⎪++⎝⎭⎰⎰⎰于是，1,1,2,nn k k T n τ===∑ 的特征函数是()111n n n k t t i it τλϕλλ-=⎛⎫⎛⎫=-= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭∏而(),αβΓ分布的特征函数为()t it αβϕβ⎛⎫= ⎪-⎝⎭，()~,n n τλ∴Γ 定理 2.2.3 若计数过程}0),({≥t t N 的到达时间间隔序列,1,2,k T k = 是相互独立同参数为λ的指数分布，则}0),({≥t t N 是参数为λ的泊松过程.证明 由指数分布的无记忆性知, 过程}0),({≥t t N 具有平稳独立增量.于是只要证明()~()N t P t λ.注意到n τ服从参数为,n λ的Gamma 分布，且11{()}{}{}{}{}n n n n N t n t t t t ττττ++==>⋂≤=>->所以11100(())({})({})({})({})()()(1)!!n n n n n n t t x x P N t n P t P t P t P t x x e dx e dx n n λλττττλλλλ++---==>->=≤-≤=--⎰⎰令y x λ=并由分部积分法得()(()),0,0,1,2,!nt t P N t n e t n n λλ-==∀≥= 。
排队问题的提出排队论基本概念到达间隔分布和服务时间
1971年，在一次关于排队论符号标准会议上决定，将Kendall符号扩充成为：
X/Y/Z/A/B/C 形式，其中前三项意义不变，而
A处填写系统容量限制N； B处填写顾客源数目m； C处填写服务规则，如先到先服务FCFS，后到先服务LCFS等。 并约定，当排队系统模型为X/Y/Z/∞/∞/FCFS时，后三项可省略不用写出。如 M/M/1表示M/M/1/∞/∞/FCFS；M/M/c表示M/M/c/∞/∞/FCFS。 从上面的阐述中我们知道排队系统的数学模型形式多样，根据具体情况各有不 同。 M/M/c/∞表示输入过程是负指数分布，服务时间服从负指数分布，系统有c个服 务台平行服务（0＜c≤∞），系统容量为无穷，系统是等待制系统。 M/G/1/∞表示输入过程是负指数分布，顾客所需的服务时间为独立、服从一般 概率分布，系统中只有一个服务台，容量为无穷的等待制系统。 GI/M/1/∞表示输入过程是负指数分布，顾客独立到达且相继到达的间隔时间服 从一般概率分布，服务时间是相互独立、服从负指数分布，系统中只有一个服务台， 容量为无穷的等待制系统。 Ek/G/1/K表示相继到达的间隔时间独立、服从k阶爱尔朗分布，服务时间为独 立、服从一般概率分布，系统中只有一个服务台，容量为K（1≤K＜∞）的混合制系 统； D/M/c/K表示相继到达的间隔时间独立、服从定长分布，服务时间相互独立、 服从负指数分布，系统中有c个服务台平行服务，容量为K（c≤K＜∞）的混合制系统。
到达间隔的分布与服务时间的分布
例：某工厂有大批同类机床，机床发生故障可视为顾客的到达，
检验该顾客流是否为泊松流。取 n 6，并记录到故障相继发生
时刻分别为：
194，209，250，279，312，493（小时）
解：取 0.05，查正态分布表得 Z / 2 =1.96，
计算当 n 6时， v
12(n
1) ( (n
1 1) n
•
6、意志坚强的人能把世界放在手中像 泥块一 样任意 揉捏。 2020年 11月17 日星期 二上午 4时41 分6秒04 :41:062 0.11.17
•
7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我 。。20 20年11 月上午 4时41 分20.11. 1704:4 1Nove mber 17, 2020
e t
t 0
0
t 0
E(T )
1
，Var(T )
1
2
, (T )
Var(T ) 1
定理：输入过程是强度为 的泊松流顾客相继到达的时间间
隔T1,T2 ,Tn 独立同分布，且T1 是均值为（1/ ）的负指
数分布。 由上定理可得对一个顾客流是否为泊松流的一个检验方法：
（1） 对一个顾客流，首先确定一个较大的数 n ，然后观察并
同的负指数分布（参数为 k ），那么一个顾客走完这 k 个
服务台总共需要的服务时间就服从上述的 k 阶爱尔朗分
布。
•
1、有时候读书是一种巧妙地避开思考 的方法 。20.1 1.1720. 11.17Tuesday, November 17, 2020
•
2、阅读一切好书如同和过去最杰出的 人谈话 。04:4 1:0604: 41:0604 :4111/ 17/2020 4:41:06 AM
离散系统建模与仿真理论基础_南开大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
离散系统建模与仿真理论基础_南开大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.SIMSCRIPT的第一个版本基于以下哪个算法？答案:事件调度算法2.有些统计工具软件总是会拟合出某个概率分布，而不论其是否合理。
答案:正确3.对于两个系统比较的相关抽样法，如果一个系统在模型结构的某一方面完全不同于另一个系统，则同步性将不再适用，或者说不能实现同步。
答案:正确4.比较两个系统性能时，统计显著性与仿真实验和输出数据有关。
答案:正确5.在无限源模型中，到达率（单位时间内到达顾客的平均数量）不受已进入排队系统顾客数量的影响。
答案:正确6.考虑到排队系统的多样性，有学者针对并行服务台系统提出了一套被广为采用的符号体系，这一体系缩略版为A/B/c/N/K，其中A代表什么含义（）？答案:到达间隔时间分布7.选择仿真软件时，需要考虑的输出特性不包括（）答案:动作质量8.发生在外部环境，对系统造成影响的活动和事件是指什么（）？答案:外生（活动或事件）9.发生在系统内部的活动和事件是指什么（）？答案:内生（活动或事件）10.下列关于随机数流的说法不正确的是（）。
答案:对于线性同余生成器而言，随机数流就是一组数据11.下列哪项不属于仿真历史的一个时期？答案:成熟期12.随机数生成后，若完全相同的随即数列重复出现，说明该方法发生了（）。
答案:退化13.在随机数检验中，即使一个数集通过了全部检验，也不能保证随机数生成器的随机性，因为还有很多方法可能得出不同的结论。
答案:正确14.在独立性检验中，如果不能拒绝原假设，意味着通过检验未发现存在依存关系的证据。
答案:正确15.在排队系统中，如果服务台数量减少，那么排队等待时间、服务台利用率，以及顾客到达后不能立即获得服务的概率都会（）？答案:增加16.连续型经验累积分布函数的反函数是：X=x(i-1)-ai(R-ci-1),其中ci-1＜R≤ci。
答案:错误17.舍选法就是不断生成服从某种统计分布的随机变量R直到满足条件为止。
应用随机过程第3章习题简答
第 3 章补充作业
1. 设 {N (t ), t 0} 是速率为 的泊松过程，请计算其均值函数、自相关函数与
协方差函数。
N (t ) E ( N (t )) t ，
RN (s, t ) E ( N (s) N (t )) E{N (s)(( N (t ) N (s)) N (s)]} ,(s t )
F( X1 , X 2 , X 3 ) (t1 , t2 , t3 ) P{ X1 t1 , X 2 t2 , X 3 t3} i 1(1 e ti )
3
( X1 , X 2 , X 3 ) 的联合密度为：
f ( X1 , X 2 , X 3 ) (t1 , t2 , t3 ) 3e (t1 t2 t3 )
et?0t??rfs1tdt??ss?wfs1tdtw?r?1?e?r?1?det??s2?w?r?1??edsdet当w1r时?0平均到家时间是s的增函数所以1的ds期望时间在s0时最小
随机过程_第 3 章泊松过程习题简答
教材 P16 习题 2，4,5,10,11,13,15,17,21
4. 计算泊松过程前三个事件到达时刻 S1,S2,S3 的联合分布。 解：设事件到达的时间间隔为 { X n , n 0} ，则有 X n 独立同分布于参数为λ的 指数分布，进而， ( X1 , X 2 , X 3 ) 的联合分布函数为：
（1） P{ X (3) 5} e 3
(3 )5 ； 5!
P{ X (2) 5, X (3) X (2) 0} P{ X (3) 5} e2 (2 )5 e 2 5! ( )5 ； 5 (3 ) 3 e3 5!
（ 3 ） P{ X (2) 5 | X (3) 5}
排队论中三种典型的分布
排队论顾客到达时间的间隔分布和服务时间的分布（1）泊松分布（顾客到达数满足泊松分布）随机变量x （单位时间内顾客到达数），满足泊松分布：x~P(λ)，概率分布为：()!kP x k e k λλ-==注意：泊松分布中的λ，既是数学期望又是方差，即E(x)=D(X)= λ(单位时间内平均到达的顾客数)（2）负指数分布随机变量T （顾客相继到达时间间隔），满足负指数分布，即：~()()t T f t e λλ-=密度函数注意：E(T)=1/λ(为相继到达平均间隔时间),21D(T)λ=。
说明：顾客到达数满足泊松分布等价于顾客相继到达时间间隔满足负指数分布。
随机变量v （顾客相继离开的间隔时间），满足负指数分布，即：~()()t v f t e μμ-=密度函数注意：E(v)=1/μ(为相继离开平均间隔时间),D(v)= 1/μ2 。
（3）爱尔朗分布设k 个顾客到达系统的时间间隔序列为：v1 ， v2 ,…, vk ，（为相互独立的随机变量），且都服从参数为kλ的负指数分布，即：k),...,2,1(i e k ~ vi k -=λλ 则随机变量Tk I=1iT v =∑服从k 阶爱尔朗分布()()()()()()()121~0,01!111,,k k t k i i i k k t T f t e t k E v E T v D T k k λλλλλλλ--==>>-====∑ 说明1：K=1时，就是负指数分布。
说明2：假设系统中有串联的K 个服务台，每个服务台对顾客的服务时间相互独立，且服从参数为kμ的负指数分布，则一个顾客接受完k 个服务台服务所需的总时间T 就服从k 阶爱尔朗分布。
到达间隔的分布和服务时间的
到达间隔的分布和服务时间的一、背景介绍在排队论中，到达间隔的分布和服务时间是非常重要的概念。
它们决定了队列系统的性能和稳定性。
到达间隔的分布描述了顾客到达队列的时间间隔的概率分布，而服务时间则描述了每个顾客在队列中接受服务的时间长度。
二、到达间隔的分布到达间隔的分布是指顾客到达队列的时间间隔的概率分布。
在排队论中，常见的到达间隔分布包括泊松分布、指数分布和常数到达间隔分布。
2.1 泊松分布泊松分布是一种常用的描述到达间隔的分布，它适用于一些独立的随机事件发生的概率问题。
泊松分布的概率质量函数为：P(k;λ) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，λ表示单位时间内随机事件平均发生的次数，k表示随机事件发生的次数。
2.2 指数分布指数分布是一种连续概率分布，它常用于描述到达时间间隔的分布。
指数分布的概率密度函数为：f(x;λ) = λ * e^(-λx)其中，λ表示到达率，x表示时间。
2.3 常数到达间隔分布常数到达间隔分布是一种特殊的分布，它假设每个顾客到达的时间间隔相同。
在实际应用中，常数到达间隔分布并不常见，但在一些理论推导中可以作为简化的假设。
三、服务时间服务时间是指每个顾客在队列中接受服务的时间长度。
服务时间分布的选择会直接影响到队列系统的性能和稳定性。
在排队论中，常见的服务时间分布包括指数分布、正态分布和均匀分布。
3.1 指数分布指数分布在服务时间分布中经常被使用，其概率密度函数为：f(x;λ) = λ * e^(-λx)其中，λ表示服务速率，x表示时间。
3.2 正态分布正态分布（也称为高斯分布）是一种常见的连续概率分布，其形状呈钟形曲线。
在服务时间的分布中，正态分布可以用于描述服务时间的变化范围和概率密度。
3.3 均匀分布均匀分布是一种连续概率分布，其概率密度函数是常数。
在服务时间的分布中，均匀分布通常用于描述服务时间在一个区间内随机分布的情况。
四、总结到达间隔的分布和服务时间是排队论中的关键概念，对于队列系统的设计和分析具有重要意义。
到达间隔的分布与服务时间的分布
到达间隔的分布与服务时间的分布一、到达间隔的分布常见的到达间隔分布包括泊松分布和指数分布。
1.泊松分布：泊松分布用于描述单位时间内事件发生次数的概率分布。
泊松分布的概率质量函数为P(x;λ)=(λ^x*e^(-λ))/x!，其中λ是单位时间内事件的平均发生次数。
泊松分布具有以下特点：-事件之间是独立的。
-平均发生次数固定，无论过去发生的事件次数如何。
-事件发生次数只能是非负整数。
2.指数分布：指数分布用于描述连续时间内事件的发生间隔的概率分布。
指数分布的概率密度函数为f(x;λ)=λ*e^(-λx)，其中λ是事件发生的平均速率。
指数分布的特点如下：-事件之间是独立的。
-事件发生间隔满足无记忆性，即已经等待了一段时间后，再等待一段时间的概率与刚开始等待的概率是相同的。
指数分布常用于描述连续到达的事件，比如顾客到达商店的间隔时间、设备故障的间隔时间等。
服务时间是指服务一个顾客所需要的时间，比如顾客在商店里结账的时间、服务员处理一个顾客的时间等。
服务时间的分布描述了服务的持续时间的变化规律。
常见的服务时间分布包括均匀分布、正态分布和指数分布。
1.均匀分布：均匀分布用于描述服务时间是在一个区间内等概率地分布。
均匀分布的概率密度函数为f(x;a,b)=1/(b-a)，其中a和b是区间的上下限。
均匀分布的特点如下：-服务时间在整个区间上等概率地分布。
-服务时间的最大值和最小值固定。
均匀分布常用于描述服务时间相对稳定的情况，比如办理项业务所需时间。
2.正态分布：正态分布，也称为高斯分布或钟形曲线分布，用于描述服从正态分布的随机变量。
正态分布的概率密度函数为f(x;μ,σ)=(1/(σ*√(2π)))*e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))，其中μ是均值，σ是标准差。
正态分布的特点如下：-均值、中位数和众数相等。
-曲线呈钟形，左右对称。
-标准差决定了分布的宽度，标准差越小，曲线越陡峭。
正态分布常用于描述服务时间在一些区间内变化的情况，比如顾客在商店里等待结账的时间、服务员处理顾客的时间等。
到达间隔的分布与服务时间的分布
研究不足与展望
尽管已经取得了一些关于到达间隔时间和服务时间分布的研究成果，但是仍然存在许多不足 之处。
首先，目前的研究主要集中在泊松过程和马尔科夫过程等理想化的模型上，然而实际的服务 系统通常会受到许多因素的影响，例如人员、设备、环境等因素，因此需要更加复杂和实用 的模型来描述服务系统的行为。
其次，目前的研究主要关注到达间隔时间和服务时间的分布规律，而没有考虑到它们之间的 相互影响和依赖关系，因此需要进一步深入研究它们之间的相互作用机制。
络请求等。
负二项分布的特点是到达间 隔时间具有记忆性，即前一 次到达间隔时间会影响后一
次到达间隔时间。
负二项分布的参数k表示前一 次到达后等待下一次到达的最 长时间，k越大，等待时间越
长。
指数分布
描述到达间隔时间服从指数分 布的场景，如放射性衰变、故 障发生等。
指数分布的特点是到达间隔时 间具有无记忆性，即后一次到 达间隔时间与前一次到达间隔 时间无关。
伽马分布
定义
伽马分布是一种连续概率 分布，描述的是事件在两 个独立随机事件之间发生 的间隔时间。
公式
f(x) = (1/θ) * (x / (1 + x / θ))^(α-1) * e^(-x / θ)， 其中θ是尺度参数，α是形 状参数。
特性
伽马分布的图形在尺度参 数θ较小或形状参数α较大 的情况下呈钟形曲线。
指数分布的参数λ表示单位时间 内到达的次数，λ越大，单位时 间内到达的次数越多。
03
服务时间的分布
指数分布
定义
指数分布是一种连续概率分布，描述的是 事件在任意时间点发生的概率。
公式
f(x) = λ * e^(-λx)，其中λ是事件的平均 发生速率。
数据包到达时间间隔规律
数据包到达时间间隔规律数据包到达时间间隔规律：在网络通信中，数据包到达时间间隔通常是不固定的，呈现出一定的随机性，但在大量数据的统计下，又存在一定的规律。
一般来说，数据包到达时间间隔的分布呈现出类似正态分布的特征，即大多数数据包的到达时间间隔集中在一个平均值附近，而偏离平均值过大或过小的时间间隔相对较少。
想象一下数据包就像是一群调皮的小麻雀，它们叽叽喳喳地飞向目的地。
网络就像一片广阔的天空，而数据包到达的接收端就像一个鸟巢。
这些小麻雀并不是整整齐齐排着队飞过来的，有的飞得快，有的飞得慢。
那些飞得快的数据包，就像是着急回家的小麻雀，一下子就飞到了鸟巢；而飞得慢的数据包呢，可能是在路上被风吹得迷失了方向，或者是被其他“小鸟”挡住了去路，所以到达鸟巢的时间就晚了一些。
大多数小麻雀还是按照一个比较稳定的速度在飞，所以它们到达鸟巢的时间间隔也就集中在一个平均值附近。
这就好比我们上学，大多数同学到校的时间都差不多，但总有几个早到或者迟到的。
比如说我们在观看在线视频的时候，如果数据包到达时间间隔很不稳定，一会儿快一会儿慢，那视频就可能会卡顿或者出现缓冲的情况，让我们看得很不爽。
再看看网络游戏，要是数据包到达时间间隔一会儿长一会儿短，那游戏里的角色可能就会突然卡顿或者瞬移，这可太影响游戏体验啦！据相关研究数据表明，在良好的网络环境中，数据包到达时间间隔的平均值通常在几十毫秒到几百毫秒之间。
但在网络拥堵或者信号不好的情况下，这个平均值会大幅增加，甚至会出现很多偏离平均值很远的异常情况。
总之，数据包到达时间间隔的规律对于保障网络通信的质量和稳定性至关重要。
了解了数据包到达时间间隔的规律，我们就能更好地理解和优化网络通信，让我们在网络世界里畅游得更加顺畅。
如果你对网络通信的奥秘充满好奇，不妨去阅读《网络通信原理》这本书，或者访问一些专业的网络技术网站，比如 CSDN 等，说不定能发现更多有趣的知识呢！。
flexsim 到达时间间隔 概率参数
一、概述在模拟仿真领域中，到达时间间隔是一个非常重要的概念。
在FlexSim仿真软件中，到达时间间隔的概率参数对于模拟系统的准确性和可靠性具有重要作用。
本文将重点探讨FlexSim中到达时间间隔的概率参数，分析其影响因素，并提出相应的建议。
二、FlexSim到达时间间隔的概念在FlexSim中，到达时间间隔指的是仿真系统中两个相邻事件之间的时间间隔。
这个时间间隔可以是固定的，也可以是服从某种概率分布的随机变量。
到达时间间隔的概率参数包括平均到达时间间隔、标准差、分布形式等。
三、影响到达时间间隔概率参数的因素1. 仿真系统的实际运行情况- 不同的仿真系统可能具有不同的到达时间间隔分布特征，有些系统的到达时间间隔呈现正态分布，而有些系统的到达时间间隔可能呈现指数分布。
需要根据具体系统的特点来确定到达时间间隔的概率参数。
2. 仿真系统中的随机接收流程- 在FlexSim中，随机接收流程可以模拟实际系统中到达时间间隔的随机性。
在设置随机接收流程时，需要根据系统的实际情况来确定到达时间间隔的概率参数，以确保仿真结果的准确性。
3. 仿真系统的性能指标要求- 不同的仿真系统可能对性能指标有不同的要求，比如响应时间、系统吞吐量等。
需要根据系统的性能指标要求来确定到达时间间隔的概率参数，以确保系统能够满足性能指标的要求。
四、建议1. 根据实际情况确定到达时间间隔的概率参数- 在进行FlexSim仿真时，需要充分了解系统的实际运行情况，确定到达时间间隔的概率参数。
可以通过历史数据分析、专家经验等方法来确定概率参数，以确保仿真结果的准确性。
2. 考虑随机性对到达时间间隔的影响- 在设置随机接收流程时，需要考虑随机性对到达时间间隔的影响，合理设置到达时间间隔的概率参数，以确保仿真结果的可靠性。
3. 结合系统性能指标要求确定概率参数- 在确定到达时间间隔的概率参数时，需要结合系统的性能指标要求，确保系统能够满足性能指标的要求，提高系统的准确性和可靠性。
Poisson过程中到达时刻的分布
1引言与准备齐次Poisson 过程是一类重要的随机过程，也是深入研究随机过程的必然环节.其中的事件来到时间间隔序列{,}n X n ≥1和事件的到达时刻序列{,}n S n ≥1的诸多分布规律构成Poisson 过程理论的重要组成部分.在本文里，我们运用二项分布和多项分布公式等基本工具推导出一系列等待时间的分布.为方便起见，先给出必备的定义和引理. 定义1.1若计数过程{,}t N t ≥0满足（1）00=N ；（2）过程具有独立增量性； （3）)(,n N P t s =)(!)]([s t n s t e n---=λλ，则称{,}t N t ≥0为强度为λ的齐次Poisson 过程.定义1.2在强度为λ的齐次Poisson 过程中，记第n -1个与第n 个事件之间的时间为n X ，称为来到时间间隔；记第n 个事件的等待时间为n S .显然有n S =nkk X=∑1定义1.3 随机向量(,,,)n X X X 12 的密度函数可由以下公式得到(,,,)n f x x x =12 ,,,limn b a x x n Fx x x ∆∆→∆∆∆∆1012 =,,{(,]}lim n n x x nP X a b x x x ∆∆→∈∆∆∆1012其中b =(,,,)n x x x 12 ，a =(,,,)n n x x x x x x -∆-∆-∆1122n X=(,,,)n X X X 12 ，,b a F ∆为n 元分布函数(,,,)n F x x x 12 的n 阶差分[]1.定义1.4设,,,n Y Y Y 12 为一组随机变量， 以()k Y 记,,,n Y Y Y 12 中第k 个最小者，,,,k n =12 ，则称（()()(),,,n Y Y Y 12 ）为,,,n Y Y Y 12 的顺序统计量.定义1.5 n 次重复独立的试验中，每次试验可能有若干个结果,把每次试验的可能结果记为r A A A ,,,21 ,而i i p A P =)(,r i ,,2,1 =且121=+++r p p p .称此试验为推广的n 重贝努利试验. 引理1[]2在强度为λ的齐次Poisson 过程中，来到时间间隔序列{,}n X n ≥1独立且服从期望为1/λ的指数分布. 引理2[]2设随机变量U 1，U 2， ，n U 独立同(,]t 0上均匀分布，则其顺序统计量()()()(,,,)n U U U 12 的联合密度函数为*(,,,)n f u u u 12 =!nn t ，n u u u t <<<<≤120 引理3[]2()s t P N k N n ===()()k k n ks s n t t C --1，s t <≤0，,,,,k n =012 此引理表明：条件随机变量()s t N N n =~(,)s t b n .也就是说，在不考虑次序的情况下，已经到达的n 个事件中的任何一个，其等待时间都服从(,]t 0上的均匀分布，且与其他到达时刻独立.引理4[]3（多项分布公式）在推广的n 重贝努利试验中, 1A 出现1k 次，2A 出现2k 次，,rA 出现r k 的概率为r rkr kkk k k n p p p 212121!!!!,0≥i k ,n k k k r =+++ 21. 2对到达时刻的研究定理1 (,,,)n t S S S N n =12 !~(,,,)nn n t f s s s n =12 ，n s s s t <<<<≤120即(,,,)n t S S S N n =12 与()()()(,,,)n U U U 12 同分布.证明 由引理3，4(,,)n n n n t P s s S s s s S s N n -∆<≤-∆<≤=1111=!!!!!!()()()()()n n n n n s s s s t s s s s n t tt t t--∆-∆--∆∆⋅11110101001010，所以 (,,,)n f s s s n =12 ,,{(,]}lim n n n n n t s s nP S s s N t s s s ∆∆→∈-∆=∆∆∆1012=!n n t 推论1 ()~(,]t S N U t =110证明 在定理1中，令n =1即可得结论.推论2 ((,])n n n n t P S s s N n ∈-∆==!nnn jt j s=∆∏1其中，(,,)n n S S S S =12 ，(,,)n n s s s s =12 ，(,,)n n ∆=∆∆∆12推论3 ()k U 不再服从(,]U t 0，其密度函数由下面的定理2给出．推论3的正确性是由于()k U 与()k t S N n =同分布．定理2 ()k t S N n =~()k t S N n f s n ==!()!()!()k k n kn s s k n k t t -----111 证明依据引理4()k t P s s S s N n -∆<≤==!!()!()!()()()k n kn s s s t s k n k t t t --∆-∆---1111，因此 ()k t S N n f s n ==()limk t s P s s S s N n s∆→-∆<≤=∆0=!()!()!()()k n kn s s k n k t t t ----⋅⋅-1111，证完． 定理3 ~(,)n S n λΓ，亦即密度()()!(),n n s s S n s es λλγλ---=≥110证明 考虑到{}n s s S s -∆<≤{}s N n ⊂=，因此{}n P s s S s -∆<≤={,}n S P s s S s N n -∆<≤=={}n s P s s S s N n -∆<≤=()s P N n ==()!()!!!()()ns n s n s s s n s s n e λλ---∆∆-⋅⋅1111 从而()n S s γ=()limn s P s s S s s∆→-∆<≤∆0=()()!,n s sn es λλλ---≥110，证完.定理4 (,,,)k t S S S N n =12 ()!()!~(,,,)n kk nt s n k n k t f s s s n ---=12 （k n ≤≤1）k s s s t <<<<≤120证明 ((,])k k k k t P S s s N n ∈-∆== !!!!!()!()()()()()k k k k k s s s s t s s s s n k nn k t tt t t --∆-∆--∆∆-⋅⋅⋅-111101010101从而(,,,)k f s s s n =12 ,,{(,]}limk k k k k t s s kP S s s N t s s s ∆∆→∈-∆=∆∆∆1012=()!()!n kk n t s n n k t ---，证完． 定理5 (,,)n S S S 12 ~(,,,)ns n n f s s s eλλ-=12 ，n s s s <<<<120证明 考虑到{(,]}{}n n nn n s S s s N n ∈-∆⊂=，得{(,]}n n n n P S s s ∈-∆={(,],}n n n n n s P S s s N n ∈-∆=={(,]}()n n n n n n s s P S s s N n P N n ∈-∆===()!!!!!!()()()()nn n n n n n n nn n s s s s s s s s s n s s s s n e λλ--∆-∆-∆∆-⋅⋅111101010101 ，所以(,,,)n f s s s =12 ,,{(,]}limn n n n n s s nP S s s s s s ∆∆→∈-∆∆∆∆1012=ns n e λλ-，证完. 定理6 (,)i j S S ~(,)i j f s s =()!()!()js i j i j ij i i j i ss s eλλ-----⋅--⋅-⋅⋅11111，,i j s s i j <<<0证明 (,)i i i i j j j j P s s S s s s S s -∆<≤-∆<≤=(,,)j i i i i j j j j s P s s S s s s S s N j -∆<≤-∆<≤= =(,)()j j i i i i j j j j s s P s s S s s s S s N j P N j -∆<≤-∆<≤== =()!()!!()!!!()()()()jj j ij j ji i i jjjjs s s s s s s s s j i j i i j i s s s s j eλλ-∆-∆--∆∆----⋅⋅--⋅⋅⋅⋅⋅11111111因此(,)i j f s s =,limi j s s ∆∆→0{,}i i i i j j j j i jP s s S s s s S s s s -∆<≤-∆<≤∆∆=()!()!()js i j i j i j i i j i s s s e λλ-----⋅--⋅-⋅⋅11111=[()]()()()!()![][]i j i j i i ij i s s s s s s i j i eeλλλλλλ----------⋅1111，证完.注：~(,)i S i λΓ()()!~(),i i i S is s i i i s es λλγλ---=≥110由引理1及定理3，得j i i j S S X X +-=++1 与j i j i S X X --=++1 同(,)j i λΓ-分布，则有 ~j i S S -[()]()()!()j i j i SSj ij i s s s s j i j i s s eλλλγ---------=11所以(,)i j f s s =()S ii s γ⋅()S S j ij i s s γ--运用相同的方法，可获得随机向量(,,)k n n n S S S 12 的联合概率密度：(,,,)k n n n f s s s =12 ()S n n s γ⋅11()SS nnn n s s γ--2112()k k SSnnkk n n s s γ----11，k n n n s s s <<<<120 其中()i i SS nnii n n s s γ+-+-11[()]()()!i i nn nn i ii ii i n n s s s s n n eλλλ++++-------=111111，i i n n s s +<<10。
Poisson过程到达时间和到达时间间隔序列探究
191Poisson 过程到达时间和到达时间间隔序列探究宋 月 冯海林Poisson 过程是一类重要的随机过程，其到达时间序列和到达时间间隔序列反应了Poisson 过程的本质特征。
探索这两个随机变量序列和二项分布、顺序统计量的分布之间的关系并得到相关的结论，拓展Poisson 过程的应用范围。
1 引言及预备知识现实世界中的许多随机现象都可以用Poisson 过程来描述，譬如到达火车站的旅客数量；通过十字路口的车辆数；放射性物质放射出的粒子数；到达加油站加油的车辆数；110接到报警数；保险理赔的次数等等。
Poisson 过程刻画其本质规律的是到达时间序列和到达时间间隔序列，掌握好这两个随机变量序列的相关统计特性对Poisson 过程的深入了解是十分关键的。
而这一节的内容又比较理论，需要有较好的数学基础，为了让学生更好的掌握到达时间和到达时间序列的规律，本文探讨这两个随机变量序列，以及它们和二项分布、多项分布、顺序统计量的分布之间的关系。
结合实际例子和图示给出到达时间和到达时间序列的定义：定义1：:1,2,nT n =L 是Poisson 过程第n 个随机点的到达时间，或者是第n次时间的发生时刻，规00T =定：.定义2：:1,2,n n t =L是第n 个随机点和第1n -个随机点的到达时间间隔，称{,1}n n t ³为到达时间间隔序列.显然n T 和n t 之间有关系：0nnn i T t ==å既然n T 和n t 是随机变量，那么它们各自的分布是什么呢？引理1[1]：,1,2,n T n =L 服从参数为n l G 和的分布，即n T 的概率密度函数为：()(),()!nn t T t p t e t n l l l --=³-101.引理2[1] ：,1,2,n n t =L 服从参数为l 的指数分布且相互独立.为了寻求和二项分布、多项分布、顺序统计之间的关系，还需要以下的概念和结果：顺序统计量：设,,,n U U U 12L 为一组随机变量， 随机变量()k U 表示不管,,,n U U U 12L如何取值，总是取其中第k 个最小者为其值的随机变量，,,,k n =12L ，则称（()()(),,,n U U U 12L ）为,,,n U U U 12L 的顺序统计量.n 重多项试验： n 次重复独立的试验中，每次试验可能有若干个结果,把每次试验的可能结果记为,,,rA A A 12L ,而()i iP A p =,,,i r=1L 且r p p p +++=121L .称此试验是n 重贝努利试验的推广，称为n 重多项试验.引理3[2] 设随机变量,,,n U U U 12L 独立同(,]t 0上均匀分布，则其顺序统计量()()()(,,,)n U U U 12L 的联合密度函数为*(,,,)n p u u u 12L =!nn t ，n u u u t <<<<£120L 引理4[3]（多项分布公式）在n 重多项试验中, A 1出现k 1次，A 2出现k 2次，,r A L 出现r k 的概率为!(,,)!!!r k k k r r r r n P k k p p p k k k x x ===12111212L L L ,其中i k ³0,r k k k n +++=12L ，i x 表示n 重多项试验中i A 出现的次数.2 主要结果及证明Poisson 过程的到达时间序列12,,,n T T T L有严格的大小关系，这一点和顺序统计量是一致的，是不是可以说12(,,,)n T T T L 和()()(),,,n U U U 12L 同分布呢？首先从最简单的情况出发考虑，假如在[0,]t 内到达了一个随机点，那么这个随机点的到达时间1T 会服从怎样的分布呢？设想把[0,]t 等分布成m 份，由于Poisson 过程的平稳增量性，这个随机点应该在这m 个区间等可能到达，假如m 趋于无穷，那么该随机点应该在[0,]t 等可能到达，也就是服从[0,]t 上的均匀分布。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定理2.2.1 到达时间间隔序列1,1,2,k k k T k ττ-=-= 相互独立同分布的，且服从参数为λ的指数分布.
这个命题应是在意料之中的. 事实上，泊松分布定义中的平稳独立增量的假定等于说在概率意义上过程是在任何时刻都重新开始，即从任何时刻起过程独立于先前已发生的一切（独立增量），且与原过程有完全同样的分布（平稳性），也就是通常讲的无后效性.
证明 1）求1T 的分布. 由于1T 表示第一次事件发生之前所需的时间，故
1{}T t >表示在[0,)t 时间段内事件还未出现，所以
111()()1()1(()0)1,0t T F t P T t P T t P N t e t λ-=≤=->=-==-∀≥
即1~()T E λ.
2）求2T 的分布. 由平稳增量性，在时间区间[,)s s t +内事件发生的次数与s 无关，而只与时间间隔的长度t 有关，即
21()(()()0)(()0),0t P T t T s P N s t N s P N t e t λ->==+-====∀≥
由全概率公式，()()()()1221210||t T P T t P T t T s f s ds e P T t T s λ∞
->=>===>=⎰
即2~()T E λ且与1T 独立.
3）求,2n T n >的分布.对于11,,,0n t s s -∀≥ ，有
11111111(,,)
(()()0)(()0)n n n n n t
P T t T s T s P N t s s N s s P N t e λ----->===+++-++====
即~(),2n T E n λ∀>，且相互独立.于是结论成立. □ 注意，定理2.2.1的逆命题也成立. 先研究到达时刻的分布，之后再来讨论这个问题.
定理2.2.2 到达时刻n τ服从参数为,n λ的Gamma 分布.
证明 由定理2.2.1，1,1,2,k k k T k ττ-=-= 相互独立且k T 的特征函数是 ()()()00012222cos sin 1itx x x x k t e e
dx tx e dx i tx e dx t t i i t t λλλϕλλλλ
λλλλλ∞∞∞
----==+⎛⎫=+=- ⎪++⎝⎭⎰⎰⎰
于是，1,1,2,n
n k k T n τ===∑ 的特征函数是
()111n n n k t t i it τλϕλλ-=⎛⎫⎛⎫=-= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭∏
而(),αβΓ分布的特征函数为()t it αβϕβ⎛⎫= ⎪-⎝⎭
，()~,n n τλ∴Γ 定理 2.2.3 若计数过程}0),({≥t t N 的到达时间间隔序列,1,2,k T k = 是相互独立同参数为λ的指数分布，则}0),({≥t t N 是参数为λ的泊松过程.
证明 由指数分布的无记忆性知, 过程}0),({≥t t N 具有平稳独立增量.于是只要证明()~()N t P t λ.
注意到n τ服从参数为,n λ的Gamma 分布，且
11{()}{}{}{}{}n n n n N t n t t t t ττττ++==>⋂≤=>->
所以
11100(())({})({})
({})({})
()()(1)!!n n n n n n t t x x P N t n P t P t P t P t x x e dx e dx n n λλττττλλλλ++---==>->=≤-≤=--⎰⎰
令y x λ=并由分部积分法得
()(()),0,0,1,2,!
n
t t P N t n e t n n λλ-==∀≥= 。
□ 由以上的结论可以看出，泊松分布和指数分布存在着紧密的联系，有人将定理2.2.1与定理2.2.3合起来作为泊松过程的定义，这种定义方法适宜于往更新过程乃至随机游动作进一步的推广；此外，这种定义实际上有助于读者理解泊松过程的无后效性并提供了模拟它的好方法，后面对此进行讨论.
EX 放射性物质在衰减过程平均每分钟放射出4个γ光子， 用)(t N 表示在观测时间区间(0,]t 内放射出γ光子的数目，且}0),({≥t t N 是泊松过程. 设计数器对检测到的γ光子只是每隔一个记录一次，令T 是两个相继被记录的光子之间的时间间隔（以分钟为单位），求T 的概率密度函数.
解 由题意，[](1)4E N λ==，故}0),({≥t t N 是参数4λ=的泊松过程。
设,1,2,k X k = 表示第1k -个与第k 个被记录的光子之间的时间间隔，且从放射出的第2个光子开始记录，显然212k k k X T T -=+，由定理2.2.1知，,1,2,k T k = 独立同指数分布，于是,1,2,k X k = 也是独立同分布的. 所以只要求出1X 的分布，即为T 的分布.注意到1{}X t >={在[0,)t 至多到达一个光子}，故
112444()()(()1)(()0)(()1)4(14),0,t t t P X t P T T t P N t P N t P N t e te t e t --->=+>=≤==+==+=+∀≥ 所以T 的分布函数为
411(14),0()()0
,0t T t e t F t P X t t -⎧-+≥=≤=⎨<⎩ 概率密度函数为
416,0()()0
,0t T T te t f t F t t -⎧≥'==⎨<⎩.。