我正在使用 C++11 中可用的随机数生成器。目前，我正在使用均匀分布，这应该给我一个相等的概率来获得我指定的范围 A 和 B 内的任何数字。
但是，我对生成泊松分布感到困惑。虽然我了解如何确定泊松概率，但我不明白如何根据泊松分布“分布”随机数系列。
例如，泊松分布的 C++11 构造函数采用一个参数——λ，它是分布的平均值
std::tr1::poisson_distribution<double> poisson(7.0);
std::cout << poisson(eng) << std::endl;
在泊松概率问题中，这等于给定时间间隔内预期的成功/发生次数。但是，我不明白它在这种情况下代表什么。什么是随机数场景中的“成功”/“发生”？
我感谢任何可以帮助我理解这一点的帮助或参考资料。
泊松分布的概率是特定值出现的机会。想象一下，您想计算每天有多少汽车通过某个点。这个值在某些日子会更多，但在其他日子会更少。但是，当在很长一段时间内跟踪这一点时，将开始出现平均值，其附近的值出现的频率更高，而距离更远的值（每天 0 辆汽车或十倍数量）的可能性较小。λ 是出现的那个意思。
当将此反映到 RNG 时，该算法将返回您随机一天通过的汽车数量（统一选择）。正如你可以想象的那样，平均值 λ 更有可能出现，而极值出现的可能性最小。
以下链接有一个泊松分布的示例，显示了您获得的离散结果，以及每个结果发生的机会：
http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/brn2ivz-127.html
示例实现可以为每个值计算它发生的概率，然后根据这些值计算范围以将均匀分布转换为泊松。例如，对于 λ == 2，我们有 0 的 13% 的机会，1 的 27% 的机会，2 的 27% 的机会......然后我们生成一个介于 0.0 和 1.0 之间的良好的旧均匀随机数。如果这个数字 <= 0.13 返回 0。它是否 <= 0.40 返回 1。它是否 <= 0.67 返回 2 等等...