C程序实现泊松分布随机数及滑动平均计算

"泊松分布与随机数生成及滑动平均的C语言实现" 在计算机科学和统计学中，泊松分布是一种重要的概率分布，常用于描述单位时间或单位面积内独立事件发生的次数。该分布的概率质量函数定义了一个事件在一定时间（或空间）内发生k次的概率。泊松分布有一个参数λ（Lambda），它表示单位时间内期望的平均事件发生次数。当λ较大时，泊松分布可以近似二项分布。 在这个C程序中，主要实现了以下功能： 1. 泊松分布随机数生成：`possion()` 函数用于生成泊松分布的随机数。首先，它设定 λ=10，然后通过一个while循环来模拟泊松过程。在循环中，使用指数函数 `exp(-Lambda)` 计算概率 p，并生成0到1之间的均匀随机数 `u` 进行比较。当 p 大于等于 u 时，事件发生次数 k 增加1，直到 p 小于 l。最后，返回 k-1，因为实际的泊松随机数应该是 k-1，而非 k，这是因为在 while 循环中我们是在事件发生的条件下累加的。 2. 均匀随机数生成：`U_Random()` 函数用于生成0到1之间均匀分布的随机数。它通过调用 `rand()` 函数生成0到99之间的随机整数，然后除以100得到0到1之间的浮点数。 3. 滑动平均：在主函数中，程序先生成三组泊松分布的随机数序列 `a1[]`, `a2[]`, `a3[]`，然后对每组序列进行滑动平均计算。滑动平均是将相邻的三个数值相加后除以3，得到新的序列 `x[]`。这种方法可以平滑数据的波动，减少随机性对结果的影响。 4. 输出结果：程序中使用 `Sleep(100)` 延时以使输出更易读。最终，程序打印出原始的泊松分布随机数序列以及它们的滑动平均值。 这个程序提供了一个基础的泊松分布随机数生成和数据平滑处理的示例，适用于教学或简单的模拟分析。然而，在实际应用中，可能需要更高效的泊松随机数生成算法，例如使用接受-拒绝法或者基于伽马分布的变换。此外，为了提高随机数的质量，应考虑使用更好的随机数生成库，如Mersenne Twister，而非标准库中的 `rand()` 函数。