@lazy-random/df-poisson
泊松分佈 (Poisson Distribution) 的亂數 (Random Number) 產生器，回傳一個可持續呼叫的閉包 (Closure)，每次呼叫即產生一個服從泊松分佈的非負整數。
適合用於模擬「單位時間內稀有事件發生次數」的情境，例如客服來電次數、網頁造訪次數等。
特色 (Features)
- 依平均值
lambda自動選擇實作方式：lambda < 10：反轉法 (Inversion Method)lambda >= 10：產生法 (Generative Method，使用預計算常數的變形拒絕抽樣)
- 採用
IRNGLike介面，可搭配任意實作next()的亂數產生器 (Random Number Generator) - 透過
expect(lambda).gt(0)驗證參數，lambda必須大於 0
安裝 (Installation)
yarn add @lazy-random/df-poisson
yarn-tool add @lazy-random/df-poisson
yt add @lazy-random/df-poisson或使用 pnpm：
pnpm add @lazy-random/df-poisson使用方式 (Usage)
import dfPoisson from '@lazy-random/df-poisson';
// 任何實作 next()（回傳 [0, 1) 數值）的亂數產生器皆可作為來源
const random = {
next: () => Math.random(),
};
// 建立 lambda = 4 的泊松分佈產生器
const poisson = dfPoisson(random, 4);
// 每次呼叫即取得一個泊松亂數
const value = poisson();
console.log(value);本套件測試中亦使用 @lazy-random/util-test 的 newRngSeedRandom() 作為亂數來源：
import dfPoisson from '@lazy-random/df-poisson';
import { newRngSeedRandom } from '@lazy-random/util-test';
const poisson = dfPoisson(newRngSeedRandom());也可以使用具名匯出 (Named Export)：
import { dfPoisson } from '@lazy-random/df-poisson';API 文件 (API Documentation)
dfPoisson(random, lambda = 1)
建立一個回傳泊松分佈亂數的產生器函式。
| 參數 (Parameter) | 型別 (Type) | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
random |
IRNGLike |
— | 亂數來源 (Random Number Generator)，需實作 next() 並回傳 [0, 1) 區間的數值 |
lambda |
number |
1 |
泊松分佈的平均值 (Mean) λ，必須大於 0 |
回傳 (Returns)：() => number — 可重複呼叫的產生器函式 (Generator Function)，每次回傳一個非負整數。
拋出 (Throws)：當 lambda <= 0 時，由 expect(lambda).gt(0) 驗證失敗並拋出錯誤。
內部實作說明
logFactorialTable：預先計算的ln(k!)查表值，供小整數的機率驗證使用。- 反轉法以累加機率的方式逐一扣除機率質量 (Probability Mass)，直到覆蓋抽樣值
u。 - 產生法使用
lambda >= 10時的近似常數與 Stirling 近似 (Stirling's Approximation) 進行拒絕檢定 (Rejection Test)。
開發 (Development)
pnpm run test
pnpm run build變更日誌 (Changelog)
請見 CHANGELOG.md。