Распределение событий в пуассоновском потоке
Найдем выражение , где- вероятность того, что на интервалепроизойдетсобытий. Это событие произойдет в одном из двух взаимоисключающих случаях:
событий произошло на интервалеи 0 событий - в интервале, следующем непосредственно за. Так как последействие отсутствует, то вероятность случая 1 равна;
событие произошло в интервалеи 1 событие – в интервале. Соответствующая вероятность.
По теореме сложения вероятностей несовместных событий имеем вероятность наступления ситуации 1 или 2:
.
Откуда . Устремив, получим.
Определим аналогичное соотношение для . Чтобы событие на интервалене наступило ни одного раза, необходимо и достаточно, чтобы оно наступило0раз в интервалеи0раз - в. Вероятность этого события равна. Откуда аналогично получим.
Таким образом, пуассоновский поток событий описывается системой линейных дифференциальных уравнений
,
с очевидными начальными условиями .
Из первого уравнения получаем , из начальных условий имеем, откудас = 1. Окончательно.
Таким образом, для пуассоновского потока вероятность отсутствиясобытий на любом интервале длинойопределяется экспоненциальной зависимостью. Для решения полной системы уравнений используем преобразование Лапласа. Имеем,
,
откуда ;и далее;; ....
Взяв обратное преобразование Лапласа, с помощью таблиц получим , т.е. распределение Пуассона.
Таким образом, простейший поток подчиняется закону распределения Пуассона, для которого математическое ожидание и дисперсия соответственно равны .
- Оглавление
- 1. Модели и системы 9
- 2. Технология моделирования 20
- 3. Непрерывные детерминированные модели 36
- 4. Модели массового обслуживания 66
- 5. Дискретные модели 98
- Предисловие
- Модели и системы
- Физические и математические модели
- Моделирование: системный подход
- Общая модель функционирования
- Технология моделирования Построение моделей
- Содержательное описание системы
- Концептуальное моделирование
- Построение математических моделей
- Истинность моделей
- Непрерывные детерминированные модели Непрерывные модели динамических систем
- Задачи анализа непрерывных систем
- Основные определения
- Построение фазовых портретов
- Устойчивость точек равновесия
- Линейные системы
- Стационарное решение
- Общее решение
- Двумерные канонические системы
- Простые канонические системы
- Фазовые портреты простых канонических систем
- Фазовый портрет простой линейной системы
- Качественная эквивалентность
- Непростые канонические системы
- Нелинейные системы Глобальные и локальные фазовые портреты
- Линеаризация нелинейных систем
- Предельные циклы
- Модели массового обслуживания Основные понятия. Терминология
- Потоки событий
- Пуассоновский поток событий
- Распределение событий на малом интервале времени
- Распределение событий в пуассоновском потоке
- Распределение интервалов между событиями
- Законы обслуживания
- Марковские смо
- Марковские цепи
- Матрица перехода для пуассоновского потока заявок
- Одноканальная смо с ожиданием
- Многоканальная смо с ожиданием
- Смо с отказами
- Многоканальные смо с взаимопомощью
- Замкнутые системы
- Дискретные модели Конечные автоматы
- Вероятностные автоматы
- Сети Петри
- Ординарные сети Петри
- Библиографический список