剛好上課的講義上講了這個例子：
這裏有這麽幾個潛在的假設：
- 每個小區間段是否有客人到達是獨立的
- 每個小區間段客人到達的機率反比於n
這種情況下，根據上面的推理，到達人數就滿足卜瓦松分布了。
對於編程好的人來說，理解為什麽會這樣最好的辦法是做個模擬。不妨按照上面的辦法，取一個比較大的n，產生二項分布，再求和，重復上面步驟1000次，看看分布是怎樣的。可以調整一下n的大小比較一下，看看二項分布是不是趨向於卜瓦松分布。
上面只是模擬，如果是要生成卜瓦松分布隨機數的話，可以直接用分布函式。除了分布函式之外，還有更好的辦法。
如果在一個單位時間內平均到達的人數為\lambda ，那麽t時間內平均到達人數就是\lambda t ，那麽在t時間內沒有人到達的機率為P(\{0\})=e^{-\lambda t}=P({T>t}) ，也就是說兩次到達之間的等待時間服從指數分布。
嗯，所以給定到達率\lambda 和一個時間T，可以不停的產生指數分布t，知道這些t的和大於T了，產生了多少次指數分布就記這個次數，一定服從卜瓦松分布。至於如何產生指數分布，不用我寫了吧。。。
