1.3. Нестационарный пуассоновский поток
        Если поток событий нестационарный, то его основной характеристикой является мгновенная плотность  . Мгновенной плотностью потока называется предел отношения среднего числа событий, приходящихся на элементарный участок времени  , к длине этого участка, когда последний стремится к нулю: 
        
        
         , 
        где   - математическое ожидание числа событий на участке  . 
        Рассмотрим поток однородных событий, одинарный и без последействия, но не стационарный, с переменной плотностью  . Такой поток называется нестационарным пуассоновским потоком. Это первая ступень обобщения по сравнению с простейшим потоком. 
        Для такого потока число событий, попадающих на участок длины  , начинающийся в точке  , подчиняется закону Пуассона: 
         ,   
        где   - математическое ожидание числа событий на участке от   до  , равное 
         . 
        Анализ данного выражения показывает, что величина   зависит не только от длины участка  , но и от его положения на оси  . 
        Найдем для этого потока закон распределения промежутка времени   между соседними событиями. Допустим, что в момент времени   появилось событие (точка на числовой оси  ). Тогда закон распределения времени    между этим событием и следующим будет иметь вид 
         , 
        где   - вероятность того, что на участке времени от   до   не появится ни одного события: 
         ,  , 
        откуда 
         ,  . 
        Дифференцируя данное выражение, найдем ПРВ 
         ,  . 
        Полученный закон распределения уже не будет показательным. Вид его зависит от параметра   и вида функции  . Например, при линейном изменении  , ПРВ будет иметь вид 
         ,  . 
        Несмотря на то, что структура нестационарного пуассоновского потока несколько сложнее простейшего, он остается удобным для практических применений: главное свойство простейшего потока – отсутствие последействия – в нем сохранено. Это значит, что для произвольной фиксированной точки   закон распределения   времени   не будет зависеть от того, что происходило на участке времени  . 
         
  
         
        
       |