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我正在尝试将增量泊松噪声添加到 .fits 文件中。我知道如何为常规文件类型执行此操作，但我似乎无法阅读合适的内容，然后添加泊松噪声。有人知道该怎么做吗？

这是代码。其中大部分都不是特别相关。

我设法将泊松噪声添加到我的 .fits 图像中，但我需要添加像高斯分布的噪声，均值/中值 (mu_0) 为 0，分布范围越来越广 (sigma)。我找不到以这种方式添加噪音的语法，所以有人可以帮我看看吗？目前，我添加的泊松噪声分布均匀，这不是我想要的；我需要高斯随机性。

这是相关的代码：

我正在制作一个需要生成确定性随机事件的应用程序。它们需要具有确定性，以便我可以计算应用程序关闭时发生的事件。我想找到一个函数 f(time1, time2) 告诉我在任意两个时间点之间发生了多少事件，而不生成完整的过程。也应该是 f(t1,t3) = f(t1,t2) + f(t2, t3)。

我从这个问题开始，但开始了这个新问题，所以我现在可以重写它，因为我对我正在寻找的东西有了更好的了解。

我在 Math Overflow 上提出了一个关于寻找 f 公式的问题，因为它似乎更像是一个数学问题而不是编码问题。

我想知道 R 如何找到标准化残差或rstandard何时拟合泊松 GLM。我已经发现了这一点，但它不是在谈论标准化残差。所以这里有一个简单的代码：

现在我需要知道 R 是如何计算的：

我使用 help onrstandard发现实际上有两种类型的 rstandard. 一种基于“偏差”（默认），另一种基于“pearson”残差。这两者都可以通过以下函数轻松获得：

我猜要找到rstandard，我应该将以上两个残差除以第 i 个残差的标准差。谢谢。

我在这里遇到了一些非常有趣的问题。它是关于创建一个整数在 1 到 5 (1,2,3,4,5) 范围内的正态分布。从技术上讲，它是具有正态分布形状的泊松分布。

我的问题：当我创建如上所述的分布时，正态性测试失败（p < 0.01）（Shapiro Wilk 测试，Kolomogorov Smirnov 测试），因为我创建了一个四舍五入的正态分布数字池：

xRND<-round(rnorm(179,mean=2.9,sd=1)) 表(xRND) xRND 0 1 2 3 4 5 6 2 14 41 67 45 9 1

是否有任何测试可以帮助我检查正态分布形状？

最好的问候，圣。

我正在尝试确定我可以准确安排在 C/C++ 中发生的任务的粒度。目前我可以可靠地安排任务每 5 微秒发生一次，但我正在尝试看看我是否可以进一步降低它。

任何关于如何实现这一点的建议/如果可能的话，将不胜感激。

因为我知道计时器粒度通常取决于操作系统：我目前在 Linux 上运行，但如果时间粒度更好，我会使用 Windows（尽管我不相信它是基于我对 QueryPerformanceCounter 的发现）

我在裸机（无 VM）上执行所有测量。/proc/timer_info确认我的 CPU 的纳秒计时器分辨率（但我知道这不会转化为纳秒警报分辨率）

当前的

我当前的代码可以在这里找到作为 Gist

目前，我能够每 5 微秒（5000 纳秒）执行一次请求，延迟到达率不到 1%。当确实发生延迟到达时，它们通常只落后一个周期（5000 纳秒）。

我现在正在做 3 件事

将进程设置为实时优先级（@Spudd86在这里指出了一些）

最小化定时器松弛

使用 timerfds（2.6 Linux 内核的一部分）

可能的改进

1. 专用处理器来处理这个过程？
2. 使用非阻塞 timerfd 以便我可以创建一个紧密循环，而不是阻塞（紧密循环会浪费更多 CPU，但也可以更快地响应警报）
3. 使用外部嵌入式设备触发（无法想象为什么会更好）

为什么

我目前正在为基准测试引擎创建工作负载生成器。工作负载生成器使用泊松过程模拟到达率（X 个请求/秒等）。从泊松过程中，我可以确定必须从基准测试引擎发出请求的相对时间。

因此，例如，每秒 10 个请求，我们可能会在以下时间发出请求：t = 0.02、0.04、0.05、0.056、0.09 秒

这些请求需要提前调度，然后执行。随着每秒请求数量的增加，调度这些请求所需的粒度也会增加（每秒数千个请求需要亚毫秒级的精度）。因此，我试图弄清楚如何进一步扩展这个系统。

我试图了解 HashMap 是如何在 Java 中实现的。我决定尝试理解该课程中的每一行（代码和注释），显然我很快就遇到了阻力。以下片段来自 HashMap 类并讨论了泊松分布：

我是数学中的普通人，必须首先了解泊松分布是什么。感谢向我解释它的简单视频。

现在，即使在了解了如何使用泊松计算概率之后，我也无法理解上述内容。

如果可能的话，有人可以用更简单的语言和一个例子来解释这个吗？这将使我的任务更有趣。

鉴于此代码作为另一个问题的答案给出：

这个片段返回一个双边的置信区间，但如果我想要它是一面的，我该怎么做。这更复杂，因为泊松分布是不对称的。任何帮助将不胜感激。

我想生成一系列满足泊松分布的时间戳，有可能吗？

更具体地说，我想传递两个长值来指示开始和结束时间戳，并且我想生成位于这两个端点之间的时间戳，并且这些时间戳应该满足给定 lambda 的指定泊松分布。

我用谷歌搜索了有关使用泊松分布生成随机数据的主题，但大多数结果仅描述了如何生成随机泊松整数。我有点坚持这一点，欢迎任何想法。

有人给了我这个代码来实现，但我无法理解第 8 行在下面的代码中做了什么。这是什么意思 y(y