fitting2 [네트워크과학] Scale free network - degree distribution 핏팅 Degree distribution과 Scale-free network Network에서 각 node가 지닌 link의 수의 분포를 degree distribution이라고 한다. 그리고, 이 degree distribution의 형태를 통해 network의 특징을 살펴볼 수 있다. Scale-free network는 degree distribution에 대해 척도 불변의 성질을 지닌 네트워크를 말한다. scale-free는 여기서 scale invariance(척도 불변)를 나타내는데, 함수 f(x)의 형태가 x의 스케일 요소에 의존하지 않는다는 뜻이다. 좀 더 쉽게 말해보자면, 서로 다른 degree scale에서 함수의 형태를 살펴 봐도 그들이 빚어내는 형상은 불변한다. 이러한 특징을 지닌 함수는 .. 2020. 2. 24. [확률과정] 푸아송 과정 실전편 - 발생 시간 간격의 관점에서 이전 푸아송 과정을 설명하는 글에 이은 실전편. 푸아송 과정을 사건 발생 시간 간격의 관점에서 분석해보자. 시간 간격의 관점에서 분석하는 이유 이전 푸아송 과정 글에서 최종적으로 유도한 식은 다음과 같다 한 step(t=1)에서 λ의 기대 값을 가지는 사건이 발생할 경우, 시간 간격 t 내에 k번의 사건이 발생할 확률을 나타내는 식이다. 이처럼 사건의 발생 원인을 확실히 알고 있는 경우, 즉, 사건이 step별로 독립적이며 λ라는 기대값을 가진다는 것을 알고 있는 경우라면, 위의 식이 기대값을 도출하는데 도움이 될 수 있다. 허나, 아무것도 모르는 상태에서 이 사건이 푸아송 과정인지 살펴보기 위해서는 위의 식으로는 불편한 점이 있다. 그래서 사건이 발생한 시간 간격의 관점에서 분석하는 것이 편리하다. 이.. 2018. 10. 10. 이전 1 다음
