（3)利用一种Matlab语言模拟Poisson过程的样本轨道。

在MATLAB中，模拟Poisson过程通常用于随机事件的时间间隔生成，比如电信网络中的呼叫到达、粒子衰变等。你可以通过以下几个步骤来创建一个简单的Poisson过程样本轨道：

1. **导入所需库**：开始之前，确保已安装了`rand`函数，它是MATLAB内置的随机数生成器。

2. **设置Poisson分布参数**：确定Poisson过程的平均事件率，这将决定时间间隔的期望值。例如，如果你想要每分钟有一个事件，那么平均事件率为λ = 1/60。

3. **生成随机间隔**：利用MATLAB的`poissrnd(λ)`函数，它会生成一个服从Poisson分布的随机数，代表下一个事件发生的时间间隔。

4. **构建轨道**：初始化一个空数组来存储事件时间点，然后不断生成新的随机间隔并将其添加到数组中，直到达到你想要的时间范围。

5. **可视化结果**：如果需要，可以使用`plot`函数绘制出时间轴上事件发生的次数。

下面是一个简化的示例代码：

% 参数设定
lambda = 1; % 平均事件率 (这里设为1，即每秒一个事件)

% 设定总模拟时间
total_time = 100; % 总共100秒

% 初始化事件轨道
event_times = [];

% 模拟过程
while total_time > 0
    % 生成下一个事件时间
    inter_event_time = poissrnd(lambda);
    total_time = total_time - inter_event_time;
    
    % 如果有新事件，记录并更新总时间
    if total_time >= 0
        event_times = [event_times, total_time + inter_event_time];
    end
end

% 可视化事件轨道
plot(event_times, 'o', 'MarkerSize', 8);
xlabel('Time');
ylabel('Event Count');
title('Simulated Poisson Process Sample Trajectory');