厚尾分布指“尾部”比指数分布“厚重“的分布尾部厚重Example帕雷托Pareto分布，也称为幂率power-law分布,具有渐近尺度不变性，对于性质分析很有帮助对数正态LogNormalWeibullZipfCauchyStudent

这种特性称为幂-律(power-law)

这篇文章主要是最近研究人类行为应用的内容，主要简单叙述下复杂网络的幂率分布以及绘制Power-law函数一些知识，同时是一篇在线笔记。

Power-lawbehaviour,heterogeneity,andtrendchasingXue-ZhongHe,YouweiLideterministicdynamics确定性动态过程explanatorypower解释功效heterogeneous各种成分的；多成分的property性质ACpatterns自相关模式indice指数volatility波动性empircal经验主义的ec

很多图度分布遵循Power-Law分布，可以采用v

在这里，我基于复杂网络中常用的power-law分布来介绍如何利用python进行这一类图形的绘制。首先简单介绍一下什么是power-law。

DistributedGraph-ParallelComputationonNaturalGraphs(OSDI'12)2013-02-2818:30:21|分类：迭代图计算|字号订阅本文先提出了已有的并行图处理系统中的挑战，然后介绍了PowerGraph的解决方案，并提出了一种针对Power-Law

厚尾分布指“尾部”比指数分布“厚重“的分布尾部厚重Example帕雷托Pareto分布，也称为幂率power-law分布,具有渐近尺度不变性，对于性质分析很有帮助对数正态LogNormalWeibullZipfCauchyStudent

这篇文章主要是最近研究人类行为应用的内容，主要简单叙述下复杂网络的幂率分布以及绘制Power-law函数一些知识，同时是一篇在线笔记。

记住几个要点：1.本质上是一个power-law函数。

DistributedGraph-ParallelComputationonNaturalGraphs(OSDI'12)  2013-02-2818:30:21|  分类： 迭代图计算|字号 订阅本文先提出了已有的并行图处理系统中的挑战，然后介绍了PowerGraph的解决方案，并提出了一种针对Power-Law

   自然界与社会生活中存在各种各样性质迥异的幂律分布现象。    1932年,哈佛大学的语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时,发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列,则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反比关系，这种分布就称为Zipf定律,它表明在英语单词中,只有极少数的词被经常使用,而绝大多数词很少被使用.实际上,包括汉语在内的许多国家的语言都有这种特点。    1

在研究复杂网络中，研究者使用的主要工具就是随机图理论。该理论创始于上个世纪40年代。由Erdos等人创立。最早提出的经典随机图模型就是ER模型。在随机图中，边的出现成为概率事件。随机图和经典图之间最大的区别在于引入了随机的方法，使得图的空间变得更大，其数学性质也发生了巨大的变化，在随机图的经典数学模型中，随机图上的结点度数分布服从泊松分布。经过长达60多年的研究，最近由圣塔非的M.E.JNewma

  自然界与社会生活中存在各种各样性质迥异的幂律分布现象。    1932年,哈佛大学的语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时,发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列,则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反比关系，这种分布就称为Zipf定律,它表明在英语单词中,只有极少数的词被经常使用,而绝大多数词很少被使用.实际上,包括汉语在内的许多国家的语言都有这种特点。     1