のように表される。 ここでは、「枝の数がk本である頂点の数N(k)が、k^-γ(kの-γ乗)で表される関係」を示す。N(k)=k^-γの両辺の対数を取ると、log N = -γ log kとなり、両対数グラフ(x軸がlog k、y軸がlog N)にプロットすると-γの傾きを持つ直線として表される。 (ベキ法則のグラフを両対数プロットで表したもの) ③ スケールフリー・ネットワーク ベキ法則は、正規分布(釣鐘型の分布)とは違って、①どこにもピークがなく、なめらかに減少する、②分布のすそ野は正規分布よりも広い、③ごく少数のきわめて大きい事象と無数の小さい事象が共存する状態を表すなどの特徴を持つ。バラバシは、枝の数と頂点の数がベキ法則に分布をスケールフリー・ネットワークと呼んだ。 スケールフリー・ネットワークはグラフで見ると分かるように、「平均的な数」の枝をもつ頂点というものは存在しない。枝の数
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