欢迎来到第6单元
本单元介绍了
产生幂律法则(Power Laws) 不同的机制。
在这个单元之前，
让我们回看
在课程中的位置
课程的第一部分是关于
分形自相似几何对象
在第一单元中，我们讨论了如何描述
具有自相似性的维度。
第2单元我们研究了
可以产生分形的不同机制。
我们看到
分形很容易产生
有许多不同的机制，
确定性和随机性可以产生分形。
第3单元我们深入研究了维度的概念
并查看了盒的计算维度。
第4单元我们开始从分形转向
幂律和尺度。
所以分形有幂律。
幂律是分形的
从某种意义上说，它们是无尺度
因此，幂律更为通用
不一定几何表现
自相似性。
因此第四单元我们讨论幂律
以及幂律的一些数学性质。
第5单元，最后一个单元是
统计意义上的幂律。
给出一些数据，你怎么
知道它是幂律
你如何估计alpha指数
我们已经看到，获得对alpha的很好估计
具有挑战性，
如果数据真的
很好地描述了幂律
或其它可能更适合的替代方案。
在这个单元
第6单元，而不是从数据开始
尝试逆向并做统计，
我们要考虑一些
不同的模型和机制，
能够产生幂律或像幂律行为。
正如我们在整个单元中
看到的有许多不同的方法
来产生幂律。
产生幂律
有许多不同的机制。
不是只有一种方法。
就像有许多不同的方法
产生分形。
因此，尝试在一个单元中
覆盖它是一个广泛的主题。
这将是一项调查
我将介绍一些用
定性术语描述的模型
希望能让你感觉
一些有趣的模型
可以产生幂律，
并且有很多不同的模型
如果你看到一个幂律
没有立即提出一个机制
有多种机制
可以对此回应。
因此，我们将开始考虑
一些简单的模型
被称为更丰富的模型
或优先附加或累积优势。
有趣的模型
有一些有趣的数学属性。
我认为你们会喜欢探索它。