random.expovariate等效于泊松过程

Question

我在某处读到python库函数random.expovariate产生的等效间隔等于Poisson Process事件.
是真的如此,还是应该对结果强加一些其他功能？

Answer 1

严格阅读你的问题,是的,这就是random.expovariate所做的.

expovariate为您提供随机浮点数,指数分布式.在Poission过程中,连续事件之间的间隔大小是指数的.

但是,我还可以设想另外两种方法来建模泊松过程

1. 只需生成随机数,均匀分布并对它们进行排序.
2. 生成具有泊松分布的整数(即,它们像泊松过程中固定区间内的事件数一样分布).使用numpy.random.poisson执行此操作.

当然,这三件事情都完全不同.正确的选择取决于您的应用.

Answer 2

/sf/answers/717561421/很好地解释了为什么它有效（不仅在 python 中）和一些代码。简而言之

模拟泊松过程中的前 10 个事件，平均每秒到达 15 次，如下所示：

import random
for i in range(1,10):
   print random.expovariate(15)