"최적화로 얻어진 거듭제곱 분포"의 두 판 사이의 차이

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[http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/ 마이클 미첸마허] 교수의 2004년 논문을 읽었습니다. <인터넷 수학>이라는 저널에 실린 이 논문의 제목을 한글로 옮기면 "거듭제곱 분포와 로그정규분포를 만드는 모형에 관한 간단한 역사"입니다. ([http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/postscripts/im2004a.pdf pdf 내려받기]) 제 블로그에서도 종종 얘기했듯이 거듭제곱 분포를 만들어내는 다양한 모형, 즉 다양한 메커니즘이 있지요. 뉴만의 논문에서 본 율 과정이 대표적입니다.
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[http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/ 마이클 미첸마허] 교수의 2004년 논문을 읽었습니다. <인터넷 수학>이라는 저널에 실린 이 논문의 제목을 한글로 옮기면 "거듭제곱 분포와 로그정규분포를 만드는 모형에 관한 간단한 역사"입니다. ([http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/postscripts/im2004a.pdf pdf 내려받기]) 제 블로그에서도 종종 얘기했듯이 거듭제곱 분포를 만들어내는 다양한 모형, 즉 다양한 메커니즘이 있지요. 뉴만의 논문에서 본 [http://exactitude.tistory.com/675 과정(Yule process)]이 대표적인데 두 마디로 '빈익빈 부익부'라고 할 수 있습니다.
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오늘 이 글에서는 최적화의 결과로서 얻어딘 거듭제곱 분포를 소개합니다. 원래 만델브로트가 제시한 거라고 하네요. n개의 낱말로 이루어진 언어를 생각합시다.

2011년 1월 30일 (일) 22:34 판

마이클 미첸마허 교수의 2004년 논문을 읽었습니다. <인터넷 수학>이라는 저널에 실린 이 논문의 제목을 한글로 옮기면 "거듭제곱 분포와 로그정규분포를 만드는 모형에 관한 간단한 역사"입니다. (pdf 내려받기) 제 블로그에서도 종종 얘기했듯이 거듭제곱 분포를 만들어내는 다양한 모형, 즉 다양한 메커니즘이 있지요. 뉴만의 논문에서 본 율 과정(Yule process)이 대표적인데 두 마디로 '빈익빈 부익부'라고 할 수 있습니다.

오늘 이 글에서는 최적화의 결과로서 얻어딘 거듭제곱 분포를 소개합니다. 원래 만델브로트가 제시한 거라고 하네요. n개의 낱말로 이루어진 언어를 생각합시다.