- Пуассоновский процесс
-
случайный процесс, описывающий моменты наступления 0 < τ1 <...< τn <...<... каких-либо случайных событий, в котором число событий, происходящих в течение любого фиксированного интервала времени, имеет Пуассона распределение и независимы числа событий, происходящих в непересекающиеся промежутки времени.Пусть μ(s, t) — число событий, моменты наступления которых τi удовлетворяют неравенствам 0 ≤ s < τi ≤ t, и пусть λ(s, t) — математическое ожидание μ(s, t). Тогда и П. п. при любых 0 ≤ s1 < t1 ≤ s2 < t2 ≤... ≤ sr < tr случайные величины μ(s1, t1), μ(s2, t2),... μ(sr, tr) независимы и вероятность того, что μ(s, t) = n, равнаe-λ (s, t) [λ(s, t)] n /n!.В однородном П. п. λ(s, t) = a (t — s), где а — среднее число событий в единицу времени, расстояния τn — τn-1 между соседними моментами τn независимы и имеют Показательное распределение с плотностью ae-at, t ≥ 0.Если имеется много независимых процессов, описывающих моменты возникновения некоторых случайных редких событий, то суммарный процесс при определённых условиях в пределе даёт П. п.П. п. представляет собой удобную математическую модель, которая часто используется в различных приложениях теории вероятностей. В частности, с помощью П. п. описывается поток требований (например, вызовов, поступающих на телефонную станцию, выездов медицинских машин скорой помощи при транспортных происшествиях в большом городе) в массового обслуживания теории (См. Массового обслуживания теория).Обобщением П. п. является пуассоновское случайное распределение точек на плоскости или в пространстве, при котором число точек в любой фиксированной области имеет распределение Пуассона (со средним, пропорциональным площади или объёму области) и числа точек в непересекающихся областях независимы. Это распределение часто используется при расчётах в астрономии, физике, экологии, технике и т.д.Лит.: Феллер В., Введение в теорию вероятностей и ее приложения, пер. с англ., т. 1—2, М., 1967.Б. А. Севастьянов.
Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия. 1969—1978.