Nyligen blev jag intresserad av en aktuell debatt om huruvida filstorlek distributioner bäst modelleras av en makt lag distribution eller en lognormal distribution. När jag försökte lära mig tillräckligt om dessa distributioner för att lösa frågan, fann jag en rik och lång historia, som spänner över många områden. Flera nyligen föreslagna modeller från datavetenskapssamfundet har faktiskt varit föregångare i arbetet från årtionden sedan dess. Här kartlägger jag kortfattat en del av denna historia, med fokus på underliggande generativa modeller som leder till dessa distributioner. En slutsats är att lognormala och makträttsliga distributioner ansluter helt naturligt, och därför är det inte förvånande att lognormala distributioner har uppstått som ett möjligt alternativ till maktlagsdistributioner inom många områden.
Mitzenmacher REF fann att log-normala och makt lag distributioner är sammankopplade helt naturligt, och därför är det inte förvånande att säga att log-normala distributioner kan vara ett möjligt alternativ till makt lag distributioner inom många områden, inklusive biologi, kemi, ekologi, astronomi och informationsteori.
A Brief History of Generative Models for Power Law and Lognormal Distributions
{'venue': 'Internet Mathematics', 'journal': 'Internet Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}