模拟泊松等待时间
我需要模拟泊松等待时间。 我发现了许多模拟到达次数的例子，但我需要模拟一次到达的等待时间，给定平均等待时间。
我一直在寻找这样的代码：
public int getPoisson(double lambda) { double L = Math.exp(-lambda); double p = 1.0; int k = 0; do { k++; p *= rand.nextDouble(); p *= Math.random(); } while (p > L); return k - 1; } 但这是到达人数，而不是到达时间。
效率优于精确度，更多是因为功耗比时间。 我正在使用的语言是Java，如果算法只使用Random类中可用的方法，那将是最好的，但这不是必需的。
到达之间的时间是指数分布，您可以使用以下公式生成随机变量X~exp(lambda) ：
-ln(U)/lambda` (where U~Uniform[0,1]).
有关生成指数变量的更多信息。
请注意，到达之间的时间也与首次到达之前的时间相匹配，因为指数分布是无记忆的 。
如果你想模拟出现在屏幕上的地震或闪电或小动物，通常的方法是假设泊松分布的平均到达率λ。
更容易做的是模拟到达间隔：
随着泊松分布，随着时间的推移，到达的可能性更大。 它对应于该概率密度函数的累积分布。 泊松分布随机变量的期望值等于λ，因此其方差也是如此。 最简单的方法是“采样”具有指数forms的累积分布（e）^ – λt，其给出t = -ln（U）/λ。 您选择一个统一的随机数U并插入公式以获得在下一个事件之前应该经过的时间。 不幸的是，因为U通常属于[0,1 [可能导致日志问题，所以通过使用t = -ln（1-U）/λ更容易避免它。
示例代码可在以下链接中找到。