泊松过程描述随机事件流的计数过程模型泊松过程（Poisson process）是概率论与随机过程理论中一种重要的数学模型，用于描述在连续时间或空间内随机事件发生的累计次数。该过程以法国数学家西蒙·德尼·泊松（Siméon Denis Poisson）的名字命名，其核心特征在于“独立增量”和“平稳增量”，即在互不重叠的时间段内，事件发生的次数是相互独立的，且事件发生的概率仅取决于时间段的长度。泊松过程广泛应用于物理学、通信工程、金融保险及排队论等领域，是分析稀有事件流（如电话呼叫、放射性衰变、交通事故等）的基础工具。