@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00070410,
 author = {宮下, 洋一 and Yoichi, Miyashita},
 issue = {19},
 month = {Sep},
 note = {論文では，べき乗則から逸脱する領域を含めて幅広く適合する新しい統計分布モデル （一般化べき乗分布モデルと呼ぶ） を提案する．このモデルは，パラメータが特定値のときにべき乗分布になるように拡張した統計分布モデルである．論文では，べき乗則が成立する典型的な実データに対して一般化べき乗分布が幅広い範囲で適用できることを示す．さらに，一般化べき乗分布になるようなデータを生成するダイナミックモデルを提唱する．このダイナミックモデルは，複雑ネットワークの優先的選択型成長モデルと密接な関係を持っている．, This paper propose new stochastic model called generalized power-law distribution which are applicable for wide complexity ares. When the parameter has special value, this model becomes power-law distribution. In this paper, this model is showed to be applicable for typical power-law real data. Dynamic model for generating the generalize power-law distribution data is also proposed. This dynamic model is closely related to the growing model of complex network.},
 title = {幅広い複雑性領域に適合する一般化べき乗分布モデル},
 year = {2010}
}