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如何在时隙系统中用二项分布模拟泊松流

上一篇文章给出了产生泊松流的方式：产生一个指数分布的随机数t，休眠t这么久的时间，然后向系统中输入一个事件，再产生一个指数分布的随机数，往复这个过程。

换一种思路，假设每个时隙达到一个顾客的概率是p，一秒钟有10个时隙，那么一秒钟达到顾客的期望局势10p，能不能用这种思想去产生指数流呢？

很难。

我们设计的指数流发生器需要满足指数流的一些特征：一般分为概率特性和其他特性。

概率特性比如均值/方差/分布函数的形状/概率密度函数的形状

其他特性一般指该分布的特殊性质，对于指数分布而言就是无后效性

总之很难

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