- •В.Г. Карташевский Основы теории массового обслуживания
- •Радио и связь
- •Оглавление
- •Введение.
- •Потоки событий.
- •Потоки бывают однородными и неоднородными (просто самолёты или самолёты по маркам). Обычно используют однородные потоки.
- •Закон распределения интервала времени, на который падает точка.
- •1.3. Закон распределения времени до наступления очередного события Пусть имеется стационарный поток Пальма и точка s, занимающая на оси t любое положение (см. Рис.1.5).
- •Вероятность справедливости этой гипотезы запишется как
- •1.4. Пуассоновский поток событий.
- •1.5. Вывод формулы Пуассона через производящую функцию.
- •1.6 Другие стационарные потоки Пальма.
1.5. Вывод формулы Пуассона через производящую функцию.
Рассмотрим
поток событий, обладающий свойствами
ординарности и отсутствия последействия.
Пусть
-
веро-ятность того, что за малый интервал
времени
,
примы-кающий к моменту времени t,
произойдет n
событий. Очевидно
,
и будем считать, что выполняется условие
нормировки
.
Опишем динамику изменения вероят-ности
состояния потока за время
.
Для
n=0
(отсутствие событий на интервале
)
можно записать:
.
(1.38а)
Множитель
является в силу ординарности потока
вероятностью того, что за интервал
не произойдет ни одного события. Для
любого
согласно формуле полной вероятности
аналогично (1.38а) запишем
.
(1.38б)
Из последнего выражения легко получить
для
n
1.
При
слева получается производная
,
и в соответствие с этим выражения (1.38а)
и (1.38б) можно переписать в дифференциальной
форме.
.
(1.39)
Это - дифференциально-разностные уравнения, которые удоб-но решать, используя производящую функцию. По определению производящая функция является Z – преобразованием распре-деления вероятностей и записывается в виде:
,
(1.40)
где z – любое комплексное число, которое дает сходимость сум-мы в (1.40).
Из
(1.40) следует, что если
продифференцироватьn
раз
по z,
то можно найти
,
положив z=0,
т.е.
.
(1.41)
При решении уравнений начало отсчета времени можно выбирать произвольно, даже после того, как произойдет некоторое число событий. Возможно, что при t=0 уже произошло i событий. Тогда:
при
,
при
.
Таким образом
.
(1.42)
Из
определения
также следует:
,
(1.43)
и
.
(1.44)
Умножим
систему (1.39) на
(первое уравнение на
)
и про-суммируем поn,
тогда получим:
.
Слева
от знака равенства согласно (1.44) записана
производная
.
Первое слагаемое справа очевидно имеет
вид
,
а второе представляется как
.
В итоге получаем дифференциальное уравнение
,
которое, как известно, имеет решение:
.
Константа
C
определяется из начальных условий.
Пусть при t=0
не было ни одного события. Тогда из
(1.42) следует, что
т.к.
i=0.
Поэтому С=1.
Окончательно получаем:
.
(1.45)
Теперь воспользуемся формулой (1.41) :
,
,
![]()
.
Последняя формула совпадает с распределением Пуассона, где t интерпретируется как интервал (0,t).
